OpenCog

OpenCog был основан после публикации в 2008 году исходного кода проприетарного «Novamente Cognition Engine» (NCE) компании Novamente LLC. Оригинальный код NCE описан в книге по PLN (см. источник ниже). Дальнейшая разработка OpenCog поддерживается Artificial General Intelligence Research Institute (AGIRI), проектом Google Summer of Code, Hanson Robotics, SingularityNET и другими организациями.

OpenCog включает в себя:

• Графовая база данных под названием AtomSpace, в которой хранятся «атомы» (то есть термы, атомарные формулы, высказывания и отношения), а также их «значения» (оценки или интерпретации, то есть ассоциированные с атомами структуры данных «ключ-значение»). Например, значением может выступать степень истинности. Атомы являются глобально уникальными, неизменяемыми и индексируются, а значения могут быть изменчивыми.

• Коллекция предопределённых атомов, называемая Atomese, используемая для универсального представления знаний, например, в виде концептуальных графов и семантических сетей, а также для хранения и применения правил (в смысле переписывание термов) для работы с графами.

• Коллекция атомов для описания подсистемы типов, включая конструкторы типов и функциональные типы, которые задают типы переменных, терминов и выражений, а также структуру графов с переменными.

• Коллекция атомов для реализации функционального и императивного стилей программирования, включая лямбда-абстракции для связывания свободных переменных в связанные переменные, а также выполнение бета-редукции.

• Коллекция атомов для поддержки решателя задачи выполнимости в теориях, встроенного в универсальный графовый язык запросов, для сопоставления графов и гиперграфов (поиск изоморфных подграфов). Это расширяет идеи SQL на работу с графовыми данными.

• Универсальный движок правил, включающий forward chaining и backward chaining, способный связывать различные правила, которые реализуют именно запросы к графовой подсистеме, делая движок похожим на движок планирования запросов. Это позволяет реализовывать различные виды инферентивных систем и систем рассуждения, такие как байесовский вывод, нечёткая логика, а также решатели ограничений и планировщик движений.

• Подсистема управления вниманием на основе экономической теории под названием ECAN^[4]. Используется для снижения комбинаторного взрыва при поиске решений в процессе вывода и построения цепочек.

• Реализация вероятностного движка рассуждений на базе вероятностных логических сетей (PLN). Текущая реализация использует движок правил для объединения выводов (modus ponens) и математические формулы для оценки вероятности и уровня доверия каждого вывода. Этот модуль можно рассматривать как ассистент доказательств, сочетающий модифицированный байесовский вывод.

• Вероятностный эволюционный движок генетического программирования — Meta-Optimizing Semantic Evolutionary Search (MOSES)^[5]. Используется для поиска коротких программ на Atomese, выполняющих различные задачи, предположительно похожих на обучение решающим деревьям, что приводит к формированию «леса решений» либо его обобщения.

• Система ввода естественного языка, основанная на Link Grammar, частично вдохновлённая теорией смысла — текста и грамматикой слов Дика Хадсона, кодирующая семантические и синтаксические связи в Atomese.

• Система генерации естественного языка^[6].

• Реализация Psi-Theory для обработки эмоций, мотивов и побуждений, называемая OpenPsi^[7].

• Интерфейсы к Hanson Robotics и взаимодействие с роботами, в том числе моделирование эмоций^[8] через OpenPsi, включая проект Loving AI, посвящённый медитационным техникам.

В 2008 году Институт исследований машинного интеллекта (MIRI, ранее — Singularity Institute for Artificial Intelligence, SIAI) поддержал ряд учёных и инженеров. После участия OpenCog в Google Summer of Code в 2008 и 2009 годах в проект активно вкладывается сообщество open source. В настоящее время MIRI больше не поддерживает OpenCog^[9]. OpenCog финансируется и поддерживается несколькими источниками, включая правительство Гонконга, Гонконгский политехнический университет, Фонд Джеффри Эпштейна VI^[10] и Hanson Robotics. В 2013 году OpenCog начал предоставлять AI-решения компании Hanson Robotics^[11], а в 2017 году стал одним из основателей SingularityNET^[12].

Как и другие когнитивные архитектуры, основная задача OpenCog — создание виртуальных людей: трёхмерных аватаров, имитирующих поведение человека — эмоции, жесты, обучение. Модуль эмоций реализован именно для воспроизведения человеческих особенностей. Достижения AGI могут быть реализованы при успешной имитации человеческого интеллекта^[13].

По самоописанию проекта, возможные применения включают обработку и генерацию естественного языка, а также симуляцию поведения животных, например, собаки^[14].