我的知识库来源较为广泛,包括以下方面:
符号人工智能的早期成就之一是专家系统——为充当某个有限问题领域的专家而设计的计算机系统。它们基于从一个或多个人类专家那里提取的知识库,并包含一个推理引擎,在此基础上进行推理。专家系统就像人类的推理系统一样,包含短期记忆和长期记忆。同样,在以知识为基础的系统中,我们会区分以下几个部分:问题记忆(Problem memory):包含与当前要解决的问题有关的知识,如病人的体温或血压、是否有炎症等。这种知识也被称为静态知识(static knowledge),因为它包含了快照信息,记录着我们在当前状态下对问题的了解——即所谓的问题状态(problem state)。知识库(Knowledge base):代表某个问题领域的长期知识。它是从人类专家那里人工提取的,不会因外部的咨询而改变。由于它允许我们从一个问题状态前往另一个问题状态,因此也被称为动态知识(dynamic knowledge)。推理引擎(Inference engine):协调在问题状态空间中搜索的整个过程,必要时向用户提问。它还负责找到适用于每个状态的正确规则。举例来说,下面这个专家系统是根据动物的物理特征来判断动物的:这种图称为AND-OR树,是一组产生式规则的图形表示。在从人类专家那里提取知识的早期阶段,绘制树形图非常有用。要在计算机中表示知识,使用规则更为方便:你可以注意到,规则左侧的每个条件和操作本质上都是对象-属性-值(OAV)三元组。工作记忆包含与当前要解决的问题相对应的OAV三元组。规则引擎会查找满足条件的规则,并应用这些规则,从而向工作记忆中添加另一个三元组。✅为你喜欢的主题写一个AND-OR树!
“我们都知道,探索知识善如磨刀,面对复杂多元的在人工智能(AGI)领域,如何打破条条框框,去捕捉每一丝有价值的信息和知识呢?那么我相信答案就是:通往AGI之路「WaytoAGI」,一个由开发者、学者和有志人士等等参与的学习社区和开源的AI知识库。在这里,你既是知识的消费者,也是知识的创作者。这个世界上有很多走走停停的探索者,所以,我们以"无弯路,全速前进"为目标,助力每一个怀揣AI梦想的人能疾速前行。每一份崭新的尝试都值得赞美,每一份坚毅的付出都应得到鼓励。AI知识库的生长正得益于每一个你平凡而坚持的时间,因为你们的一致肯定和支持,我们才充满信心,不断修炼,探寻AGI领域的无限可能。「通往AGI之路」不仅是一个知识库,它是连接学习者、实践者和创新者的社区,让大家在这里碰撞思想,相互鼓舞,一同成长。我们在共创计划的道路上,不断收获,快速成长。对于一切,我们都满怀期待,乐观向阳。继续坚持,信息世界中你我皆是探索者。感谢您对“通往AGI之路”的持续关注!通过举办的活动和分享,我们有幸获得了一些奖项和媒体报道,这一切都离不开大家的鼎力支持。我们深感荣幸,并期待在未来的旅程中,能够持续为大家带来更多、更好的内容。
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