В исследованиях искусственного интеллекта знание здравого смысла состоит из фактов о повседневном мире, таких как «Лимоны кислые», что все люди должны знать. Первой программой ИИ, посвященной здравому смыслу, был советник в 1959 году Джон МакКарти.

В настоящее время это нерешенная проблема в искусственном общем интеллекте и является центром Института искусственного интеллекта Пола Аллена. Знание здравого смысла может основывать разумный процесс рассуждения, пытаться сделать выводы, такие как «Вы могли бы испечь торт, потому что хотите, чтобы люди кушали торт». Процесс обработки естественного языка может быть привязан к базе знаний здравого смысла, чтобы база знаний пыталась ответить на здравые вопросы о мире. Знание здравого смысла также помогает решать проблемы перед лицом неполной информации. Используя широко распространенные убеждения о повседневных объектах или знании здравого смысла, системы ИИ делают предположения о здравом смысле или предположения по умолчанию о неизвестности, аналогичные тому, как это делают люди. В системе искусственного интеллекта или на английском языке это выражается как «Обычно P имеет место», «Обычно P» или «Обычно P, так что предполагайте P». Например, если мы знаем, что «tweety — птица», потому что мы знаем общепринятое мнение о птицах, как правило, Birds Fly, не зная ничего о tweety, мы можем разумно предположить, что «tweety может летать». По мере того, как с течением времени обнаруживается или изучается больше знаний о мире, система ИИ может пересмотреть свои предположения о твитах, используя процесс поддержания истины. Если мы позже узнаем, что «tweety — это пингвин», то обслуживание истинности пересмотрит это предположение, потому что мы также знаем, что «пингвины не летают».

Объяснение рассуждений
Объяснение рассуждений моделирует способность человека делать предположения о типе и сути обычных ситуаций, с которыми они сталкиваются каждый день, включая время, недостающую или неполную информацию и причины и следствия. Способность объяснять причины и следствия является важным аспектом объясняемого ИИ. По сравнению с людьми все существующие компьютерные программы, которые совершают искусственный интеллект на персональном уровне, очень плохо работают на современных тестах «здравого смысла», таких как Winograd Schema Challenge. Проблема достижения компетенции на уровне человека в задачах «здравого смысла» считается, вероятно, «завершенной AI» (т. Е. Ее решение потребует способности синтезировать полностью человеческий уровень), хотя некоторые выступают против этого понятия и верят сострадательный интеллект также необходим для ИИ на человеческом уровне. Обоснование здравого смысла успешно применяется в более ограниченных областях, таких как автоматическая диагностика или анализ.

Приложения
Примерно в 2013 году исследователи Массачусетского технологического института разработали BullySpace, расширение базы знаний KnowledgeNet BaseNet, чтобы поймать дразнящие комментарии в социальных сетях. BullySpace включала более 200 семантических утверждений, основанных на стереотипах, чтобы помочь системе сделать вывод, что такие комментарии, как «Надеть парик и помаду и быть тем, кто вы на самом деле», скорее всего будут оскорблением, если они будут направлены на мальчика, чем на девушку.

ConceptNet также используется чатботами и компьютерами, которые составляют оригинальную художественную литературу. В Ливерморской национальной лаборатории Лоуренса знания здравого смысла использовались в интеллектуальном программном агенте для выявления нарушений договора о всеобъемлющем запрещении ядерных испытаний.

Данные
Например, с 2012 года ConceptNet включает в себя эти 21 независимые от языка отношения:

Это
Используется для
Имеет
Способен
Желания
CreatedBy («торт» может быть создан путем «выпечки»)
Часть
причины
LocatedNear
AtLocation (Где-то «повар» может быть «рестораном»)
Определяется как
SymbolOf (X представляет Y)
ReceivesAction («торт» можно «съесть»)
HasPrerequisite (X не может делать Y, если A не делает B)
MotivatedByGoal (вы бы «испекли», потому что хотите «поесть»)
CausesDesire («выпечка» заставляет вас «следовать рецепту»)
Сделано из
HasFirstSubevent (Первое, что требуется, когда вы делаете X, — это для объекта Y, чтобы сделать Z)
HasSubevent («есть» имеет субвентирующую «ласточку»)
HasLastSubevent

Основы знаний Commonsense

База знаний здравого смысла — это база знаний современных интеллектуальных систем или интеллектуальных агентов. Это ключевая мера для решения проблемы узких мест в искусственном интеллекте или технологии инженерных знаний, которая характеризуется большими масштабами. Доменная база знаний раннего искусственного интеллекта или инженерных систем знаний — это еще одна база знаний. То есть база знаний домена и база знаний о здравом смысле являются двумя основными типами баз знаний, которыми обладают интеллектуальные компьютерные системы. В области компьютерных наук в целом считают, что база знаний домена и база знаний о здравом смысле являются узкими местами в искусственном интеллекте или технологиях разработки знаний. От раннего внимания к знаниям в области знаний экспертов до современных знаний здравого смысла это продвижение в искусственном интеллекте или технологии инженерных знаний. Из-за непрерывной зрелости компьютерного оборудования и программного обеспечения, а также баз данных и хранилищ данных и их взаимодействия с человеческим компьютером, широкомасштабные базы знаний о доменах и общие системы знаний, необходимые для развития различных экспертных систем в XXI веке, требуется. Основополагающая база знаний имеет базовые условия.

Знание здравого смысла
При изучении искусственного интеллекта знание здравого смысла — это собранные факты и информация, которую предвидит обычный человек. Проблема знания в области здравого смысла — это постоянный проект, который относится к области выражения знаний (отрасль искусственного интеллекта). Он направлен на создание базы знаний здравого смысла: базы данных, содержащей все общие знания, которые есть у большинства людей. Это выражается таким образом, что позволяет использовать естественный язык в программах искусственного интеллекта или делать выводы об обычном мире. Такая база данных является онтологией знания, наиболее распространенной из которой является так называемая верхняя онтология.

вопросы, требующие решения
Проблема многопоточной работы считается самой сложной, потому что широта знаний и подробные знания в области здравого смысла в исследованиях искусственного интеллекта огромны. Любая задача, требующая знания в здравом смысле, считается искусственным интеллектом: много работы и того, чего у нее нет, она требует, чтобы машина показывала свой интеллект как личность. Эти задачи включают машинный перевод, распознавание объектов, интеллектуальный анализ текста и многие другие проблемы. Для выполнения этих задач машина просто знает, о чем идет речь, и объект видим, что невозможно, если машина не знакома с теми же концепциями, с которыми знаком обычный человек.

Список содержания здравого смысла
Информация в базе знаний здравого смысла может включать, но не ограничивается следующими:

Класс онтологии и индивидуальный
Часть и материал объекта
Свойства объекта (например, цвет и размер)
Функция объекта и его использование
Расположение и распределение объектов
Расположение действий и событий
Время действия и событие
Предпосылки для действий и событий
Действие и влияние событий (послесловия)
Предмет и объект действия
Поведение устройства
Устаревшая ситуация или сценарий
Цели и задачи в области прав человека
эмоция
Планирование и стратегия
Тема рассказа
контекст

Популярный пример
WordNet, словарь базы знаний здравого смысла.
(Large) Common Knowledge Base (Cyc), обширная база знаний о здравом смысле, похожая на энциклопедию.
ThoughtTreasure, база знаний здравого смысла в обработке естественного языка.
Semantic Web, это будущая сеть с базой знаний домена и базой знаний о здравом смысле.
Открытый разум Разумное чувство
Базовая формальная онтология (базовая формальная онтология
Общая формальная онтология
Концептуальная сеть (ConceptNet)
Мышленная матрица точек (Mindpixel)
Онтология (информатика)
Верхняя или верхняя онтология знаний)
Объяснение рассуждений

Мнение эксперта
Некоторые эксперты считают, что «общая обработка знаний является основной проблемой исследований искусственных знаний». Некоторые эксперты считают, что «как эффективно приобретать знания экспертов в области всегда было проблемой в искусственном интеллекте».

Практические исследования
Например, изучается структура онтологии и операционный механизм широкомасштабной базы знаний здравого смысла для интеллектуальных агентов.

Базы данных
Сус
Open Mind Common Sense (источник данных) и ConceptNet (механизм хранилища данных и NLP)
ThoughtTreasure
Mindpixel
Истинное знание
DBpedia
Graphiq