Na pesquisa de inteligência artificial, o conhecimento de senso comum consiste em fatos sobre o mundo cotidiano, como “Limões são azedos”, que se espera que todos os seres humanos saibam. O primeiro programa de IA para abordar o conhecimento do senso comum foi o Advice Taker em 1959, de John McCarthy.

Atualmente, é um problema não resolvido na Inteligência Geral Artificial e é um foco do Instituto Paul Allen de Inteligência Artificial. O conhecimento de senso comum pode sustentar um processo de raciocínio de senso comum, para tentar inferências como “Você pode fazer um bolo porque quer que as pessoas comam o bolo”. Um processo de processamento de linguagem natural pode ser anexado à base de conhecimento do senso comum para permitir que a base de conhecimento tente responder a perguntas do senso comum sobre o mundo. O conhecimento do senso comum também ajuda a resolver problemas em face de informações incompletas. Usando crenças amplamente difundidas sobre objetos do cotidiano, ou conhecimento do senso comum, os sistemas de IA fazem suposições do senso comum ou pressupostos padrão sobre o desconhecido, semelhantes à maneira como as pessoas fazem. Em um sistema de inteligência artificial ou em inglês, isso é expresso como ‘normalmente P detém’, ‘geralmente P’ ou ‘Tipicamente P, então, suponha P’. Por exemplo, se sabemos o fato de que ‘tweety é um pássaro’, porque sabemos que a crença comum sobre aves, Typically Birds Fly, sem saber mais nada sobre tweety, podemos assumir razoavelmente o fato de que ‘tweety pode voar’. À medida que mais conhecimento do mundo é descoberto ou aprendido ao longo do tempo, o sistema de IA pode revisar suas suposições sobre o tweety usando um processo de manutenção da verdade. Se mais tarde soubermos que “tweety é um pinguim”, a manutenção da verdade revê essa suposição, porque também sabemos que “pinguins não voam”.

Raciocínio de senso comum
O raciocínio de senso comum simula a capacidade humana de fazer presunções sobre o tipo e a essência das situações comuns que eles encontram todos os dias, incluindo o tempo, informações incompletas ou incompletas e causa e efeito. A capacidade de explicar causa e efeito é um aspecto importante da IA ​​explicável. Em comparação com os humanos, todos os programas de computador existentes que tentam IA de nível humano têm um desempenho extremamente baixo nos testes de benchmark modernos de “raciocínio de senso comum”, como o Winograd Schema Challenge. O problema de alcançar a competência de nível humano nas tarefas de “conhecimento de senso comum” é considerado provavelmente “AI completo” (isto é, a resolução requereria a capacidade de sintetizar uma inteligência totalmente humana), embora alguns se oponham a essa noção e acreditem inteligência compassiva também é necessária para IA em nível humano. O raciocínio do senso comum foi aplicado com sucesso em domínios mais limitados, como diagnóstico ou análise automatizados.

Aplicações
Por volta de 2013, os pesquisadores do MIT desenvolveram o BullySpace, uma extensão da conceituada base de conhecimento ConceptNet, para capturar comentários de mídia social insultuosos. O BullySpace incluiu mais de 200 assertivas semânticas baseadas em estereótipos, para ajudar o sistema a inferir que comentários como “Coloque uma peruca e um batom e seja quem você realmente é” são mais propensos a ser um insulto se direcionados a um menino do que a uma menina.

O ConceptNet também tem sido usado por chatbots e computadores que compõem a ficção original. No Laboratório Nacional Lawrence Livermore, o conhecimento do senso comum foi usado em um agente de software inteligente para detectar violações de um tratado abrangente de proibição de testes nucleares.

Dados
Como exemplo, a partir de 2012, o ConceptNet inclui essas 21 relações independentes de linguagem:

É um
Usado para
Tem um
Capaz de
Desejos
CreatedBy (“cake” pode ser criado por “baking”)
Parte de
Causas
Localizado próximo
AtLocation (Em algum lugar um “cozinheiro” pode ser um “restaurante”)
Definido como
SymbolOf (X representa Y)
ReceivesAction (“bolo” pode ser “comido”)
HasPrerequisite (X não pode fazer Y, a menos que A faça B)
MotivatedByGoal (Você iria “assar” porque você quer “comer”)
CausesDesire (“baking” faz você querer “seguir receita”)
Feito de
HasFirstSubevent (A primeira coisa necessária quando você está fazendo X é para a entidade Y fazer Z)
HasSubevent (“eat” tem subevento “engolir”)
HasLastSubevent

Bases de conhecimento do senso comum

A base de conhecimento do senso comum é uma base de conhecimento de sistemas inteligentes contemporâneos ou agentes inteligentes. É uma medida fundamental para resolver o problema do gargalo da inteligência artificial ou tecnologia de engenharia de conhecimento, que é caracterizada por uma grande escala. A base de conhecimento de domínio da inteligência artificial ou sistemas de engenharia de conhecimento é outro tipo de base de conhecimento. Isto é, a base de conhecimento de domínio e a base de conhecimento de senso comum são dois tipos básicos de bases de conhecimento possuídas por sistemas de computador inteligentes. O campo da ciência da computação geralmente acredita que a base de conhecimento de domínio e a base de conhecimento do senso comum são gargalos na inteligência artificial ou na tecnologia de engenharia do conhecimento. Desde a atenção inicial para o conhecimento do domínio de especialistas para o conhecimento atual do senso comum, este é um avanço na inteligência artificial ou tecnologia de engenharia de conhecimento. Devido à contínua maturidade do hardware e software, bem como dos bancos de dados e armazéns de dados e suas interfaces de interação humano-computador, as bases de conhecimento de domínio em grande escala e os sistemas de conhecimento comum necessários para o desenvolvimento de vários sistemas especialistas no século XXI são requeridos. A base de conhecimento de escala do senso comum tem condições básicas.

Conhecimento do senso comum
No estudo da inteligência artificial, o conhecimento do senso comum é os fatos coletados e informações que uma pessoa comum prevê. O problema do conhecimento do senso comum é um projeto em andamento que pertence ao campo da expressão do conhecimento (um ramo da inteligência artificial). O objetivo é criar uma base de conhecimento do senso comum: um banco de dados contendo todo o conhecimento geral que a maioria das pessoas possui. Ele é expresso de uma forma que torna possível usar a linguagem natural em programas de inteligência artificial ou fazer inferências sobre o mundo comum. Essa base de dados é uma ontologia do conhecimento, a mais comum das quais é a chamada ontologia superior.

problemas que precisam ser resolvidos
O problema do trabalho multi-threaded é considerado o mais difícil, porque a amplitude do conhecimento e o conhecimento detalhado do senso comum da pesquisa de inteligência artificial é enorme. Qualquer tarefa que requer conhecimento de senso comum é considerada feita por inteligência artificial: muito trabalho a ser feito e o que não se tem, requer que a máquina mostre sua inteligência como pessoa. Essas tarefas incluem tradução automática, reconhecimento de objetos, mineração de texto e muitos outros problemas. Para executar essas tarefas perfeitamente, a máquina simplesmente sabe do que o texto está falando e o objeto é visível, o que é impossível, a menos que a máquina esteja familiarizada com os mesmos conceitos com os quais uma pessoa comum está familiarizada.

Lista de conteúdo de senso comum
As informações na base de conhecimento do senso comum podem incluir, mas não estão limitadas a:

Aula de Ontologia e Individual
Peça e material do objeto
As propriedades do objeto (como cor e tamanho)
Função de objeto e uso
Localização e distribuição de objetos
Ação e localização do evento
Tempo de ação e evento
Pré-requisitos para ações e eventos
Impacto de ação e evento (pós-condições)
Sujeito e objeto de ação
Comportamento do dispositivo
Stale da situação ou script
Metas e necessidades de direitos humanos
emoção
Planejamento e estratégia
Tema da história
Contexto

Exemplo popular
WordNet, um dicionário de base de conhecimento do senso comum.
(Large) Base de Conhecimento Comum (Cyc), uma base de conhecimento de senso comum em grande escala semelhante a uma enciclopédia.
ThoughtTreasure, uma base de conhecimento do senso comum no processamento de linguagem natural.
Semantic Web, É uma rede futura com uma base de conhecimento de domínio e uma base de conhecimento de senso comum.
Sentido Comum da Mente Aberta
Ontologia do conhecimento formal básico (Ontologia Formal Básica
Ontologia formal geral
Rede de conceito (ConceptNet)
Pensamento matricial (Mindpixel)
Ontologia (ciência da computação)
Ontologia do conhecimento superior ou superior
Raciocínio de senso comum

Opinião de um ‘expert
Alguns especialistas acreditam que “o processamento de conhecimento comum é o problema central da pesquisa do conhecimento artificial”. Alguns especialistas acreditam que “como efetivamente adquirir o conhecimento de especialistas de domínio sempre foi um problema na inteligência artificial”.

Pesquisa prática
Por exemplo, a estrutura da ontologia e o mecanismo operacional de uma base de conhecimento em grande escala do senso comum para agentes inteligentes são estudados.

Bases de dados
Cyc
Sentido Comum do Open Mind (fonte de dados) e ConceptNet (armazenamento de dados e mecanismo NLP)
ThoughtTreasure
Mindpixel
Verdadeiro conhecimento
DBpedia
Graphiq