Семантическое обучение с учителем для искусственных когнитивных агентов общего уровня
https://doi.org/10.25205/2541-7517-2021-19-2-51-64
Аннотация
Статья описывает авторский подход к построению искусственных когнитивных агентов общего уровня на основе так называемого «семантического обучения с учителем», в рамках которого в соответствии с гибридной парадигмой искусственного интеллекта используются как методы машинного обучения, так и методы символьного подхода и систем, основанных на знаниях («старый добрый искусственный интеллект»). Представлено описание текущих проблем с пониманием общего смысла и контекста ситуаций, в которых находятся узкие ИИ-агенты. Дано определение семантического обучения с учителем и описана его связь с другими методами машинного обучения. Кроме того, представлен мысленный эксперимент, на котором показана суть и смысл семантического обучения с учителем.
Список литературы
1. Душкин Р. В. Обзор подходов и методов искусственного интеллекта // Радиоэлектронные технологии. 2018. № 3. С. 85-89.
2. Душкин Р. В. Критика «Китайской комнаты» Дж. Сёрла с позиции гибридной модели построения искусственных когнитивных агентов// Сибирский философский журнал. 2020. Т. 18, № 2. С. 30-47.
3. Николенко С., Архангельская Е., Кадурин А. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей. СПб.: Питер, 2018. 480 с. ISBN 978-5-496-02536-2
4. Шумский С. А. Машинный интеллект. Очерки по теории машинного обучения и искусственного интеллекта. М.: РИОР, 2020. 340 с. ISBN 978-5-369-01832-3
5. Benzon W. GPT-3: Waterloo or Rublcon? Неге Ье Dragons. Preprint. 2020. DOI 10.13140/RG.2.2.18525.0З048
6. Bibel W., Kurfess F., Aspetsberger К., Hintenaus Р., Schumann J. Parallel Inference Machines. In: Future Parallel Computers, An Advanced Course. Pisa, Italy, 1986, chapter: 5. PuЬlisher: Springer Verlag, Berlin, Lecture Notes in Computer Science 272. Editors: Р. Treleaven, М. Vanneschi. DOI 10.1007/3-540-18203-9_5
7. Dushkin R. V., Andronov М. G. The Hybrid Design for Artificial Intelligence Systems. In: Arai К., Kapoor S., Bhatia R. (eds.). Proceedings of the 2020 Intelligent Systems Conference (IntelliSys). Springer, Cham, 2020, vol. 1 (1250), рр. 164-170. DOI 10.1007/978-3-030-55180-3_13
8. Georgakopoulos Т. Semantic Maps. In: Oxford BiЬliographies in Linguistics Publisher. New York, Oxford Uni. Press, 2019. DOI 10.1093/оЬо/9780199772810- 0229
9. Harnad S. The Symbol Grounding ProЬlem. Physica D, 1990, vol. 42 (1-3), рр. 335-346.
10. Не К., Zhang Х., Ren Sh., Sun J. Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human
11. Level Performance on ImageNet Classification. In: IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV 2015). 1502. DOI 10.l109/ICCV.2015.123
12. Heck R. G. Logic, semantics, ontology. PhD Thesis. Massachusetts Institute of Technology, Dept. ofLinguistics and Philosophy, 2009.
13. Кhanam S., Tanweer S., Кhalid S. Artificial Intelligence Surpassing Human Intelligence: Factual or Ноах. The Computer Journal, 2020, January. DOI 10.1093/ comjnl/bxzl 56
14. Liu Zh., Lin У., Sun М. Representation Learning and NLP. In: Representation Learning for Natural Language Processing, July 2020. DOI 10.1007/978-981-15-5573- 2_1
15. Lopez М. Four unsolvaЫe proЬlems of symbolic AI. Revista de Filosofia, 2015, no. 40, рр. 81-104. DOI 10.5209/rev-resF.2015.v40.nl.48441
16. Williams А. Е. А Model for Artificial General Intelligence. Artificial General Intelligence, 2020, July. DOI 10.1007/978-3-030-52152-3_38
17. Witbrock М. et al. Knowledge Begets Knowledge: Steps towards Assisted Knowledge Acquisition in Сус. In: Papers from the 2005 AAAI Spring Symposium on Knowledge Collection from Volunteer Contributors (KCVC). Stanford, California, March, 2005, рр. 99-105.
18. Yu L. А Developer's Guide to the Semantic Web. 2nd ed. Springer, 2014. ISBN 978-3- 662-43796-4
Рецензия
Для цитирования:
Душкин Р.В. Семантическое обучение с учителем для искусственных когнитивных агентов общего уровня. Сибирский философский журнал. 2021;19(2):51-64. https://doi.org/10.25205/2541-7517-2021-19-2-51-64
For citation:
Dushkin R.V. Semantic Supervised Training for General Artificial Cognitive Agents. Siberian Journal of Philosophy. 2021;19(2):51-64. (In Russ.) https://doi.org/10.25205/2541-7517-2021-19-2-51-64
Просмотров:
373
Послать статью по эл. почте 