Commonsense knowledge (artificial intelligence)
http://dbpedia.org/resource/Commonsense_knowledge_(artificial_intelligence) an entity of type: Thing
常识知识库是当代或智能代理所具备的一种知识库。它是解决人工智能或技术瓶颈难题的一项关键措施，其特点是数量上规模大。早期人工智能或知识工程系统所具备的领域知识库是另一种知识库。也就是说，领域知识库和常识知识库是智能计算机系统所具备的知识库的两种基本类型。计算机科学领域普遍认为领域知识库和常识知识库是人工智能或知识工程技术瓶颈难题。从早期关注专家的领域知识到现在同时关注常识知识，这是人工智能或知识工程技术的一种进步。由于计算机硬件和软件以及数据库乃至数据仓库及其等技术的不断成熟，使得人们在21世纪开发各种专家系统所需要的各个中等规模的领域知识库和开发常识系统所需要的大规模的常识知识库都具备了基础条件。
rdf:langString
In artificial intelligence research, commonsense knowledge consists of facts about the everyday world, such as "Lemons are sour", that all humans are expected to know. It is currently an unsolved problem in Artificial General Intelligence. The first AI program to address common sense knowledge was Advice Taker in 1959 by John McCarthy.
rdf:langString
Weltwissen beschreibt das einem Individuum verfügbare allgemeine Wissen, Kenntnisse und Erfahrungen über Umwelt und Gesellschaft. Es bezeichnet die in jedem lebenden Organismus gespeicherten Informationen über die Welt, in der er lebt und ohne die dieser Organismus nicht überleben könnte. Das Weltwissen ermöglicht es, neue Tatsachen einzuordnen und entsprechend zu handeln, auch wenn detaillierte Informationen fehlen. Zum Weltwissen gehören zum Beispiel Hintergrundwissen und enzyklopädisches Wissen.
rdf:langString
У дослідженні штучного інтелекту здоровий глузд складається з фактів про повсякденний світ, таких як «Лимони кислі», «Вода мокра», «Лід холодний», що всі люди повинні знати. Першою програмою штучного інтелекту, яка займалася знанням про здоровий глузд, була створена 1959 року Джоном Маккарті.
rdf:langString
rdf:langString
Weltwissen
rdf:langString
Commonsense knowledge (artificial intelligence)
rdf:langString
常识知识库
rdf:langString
Проблема здорового глузду (штучний інтелект)
xsd:integer
2239339
xsd:integer
1117005558
rdf:langString
Weltwissen beschreibt das einem Individuum verfügbare allgemeine Wissen, Kenntnisse und Erfahrungen über Umwelt und Gesellschaft. Es bezeichnet die in jedem lebenden Organismus gespeicherten Informationen über die Welt, in der er lebt und ohne die dieser Organismus nicht überleben könnte. Das Weltwissen ermöglicht es, neue Tatsachen einzuordnen und entsprechend zu handeln, auch wenn detaillierte Informationen fehlen. Zum Weltwissen gehören zum Beispiel Hintergrundwissen und enzyklopädisches Wissen. Auch in der Robotik spielt Weltwissen in diesem weitgefassten Sinn eine Rolle, da Computer trotz ihrer Überlegenheit in der Informationsverarbeitung viele Aufgaben deshalb nicht lösen können, weil sie nicht selbst über Weltwissen verfügen.
rdf:langString
In artificial intelligence research, commonsense knowledge consists of facts about the everyday world, such as "Lemons are sour", that all humans are expected to know. It is currently an unsolved problem in Artificial General Intelligence. The first AI program to address common sense knowledge was Advice Taker in 1959 by John McCarthy. Commonsense knowledge can underpin a commonsense reasoning process, to attempt inferences such as "You might bake a cake because you want people to eat the cake." A natural language processing process can be attached to the commonsense knowledge base to allow the knowledge base to attempt to answer questions about the world. Common sense knowledge also helps to solve problems in the face of incomplete information. Using widely held beliefs about everyday objects, or common sense knowledge, AI systems make common sense assumptions or default assumptions about the unknown similar to the way people do. In an AI system or in English, this is expressed as "Normally P holds", "Usually P" or "Typically P so Assume P". For example, if we know the fact "Tweety is a bird", because we know the commonly held belief about birds, "typically birds fly," without knowing anything else about Tweety, we may reasonably assume the fact that "Tweety can fly." As more knowledge of the world is discovered or learned over time, the AI system can revise its assumptions about Tweety using a truth maintenance process. If we later learn that "Tweety is a penguin" then truth maintenance revises this assumption because we also know "penguins do not fly".
rdf:langString
У дослідженні штучного інтелекту здоровий глузд складається з фактів про повсякденний світ, таких як «Лимони кислі», «Вода мокра», «Лід холодний», що всі люди повинні знати. Першою програмою штучного інтелекту, яка займалася знанням про здоровий глузд, була створена 1959 року Джоном Маккарті. На даний момент, це невирішена проблема, що безпосередньо стосується сильного штучного інтелекту. Створення сильного штучного інтелекту є основою діяльності . Здоровий глузд може підкріпити — можливість робити висновки, такі як «Ви можете спекти торт, тому що ви хочете, щоб люди їли торт». Процес обробки природної мови може бути приєднаний до бази знань здорового глузду, щоб дати базі знань можливість відповісти на загальні запитання про світ. Здоровий глузд також допомагає вирішувати проблеми неповноти інформації. Спираючись на поширені переконання щодо предметів повсякденного життя, або здоровий глузд, системи штучного інтелекту створюють припущення про здоровий глузд або припущення за замовчуванням про невідоме, подібно до того, як це роблять люди. Простими словами це виражається як «Зазвичай P вірно», «Зазвичай P» або «Типово P отже вважатимемо P». Наприклад, якщо ми знаємо, що «Аркадій — птах» і загальновідомий факт — «зазвичай птахи літають», не знаючи нічого іншого про Аркадія, ми з певним ступенем впевненості можемо стверджувати, що «Аркадій може літати». Зважаючи на те, що знання про навколишній світ постійно оновлюються, а старі можуть ставати неактуальними, система штучного інтелекту може переглядати свої попередні припущення про навколишні об'єкти. Це досягається шляхом аналізу попередніх припущень (або ). Наприклад, через деякий час система вивчає, що існують птахи, які не вміють літати, як то наприклад птахи Ківі, а також те, що «Аркадій — птах Ківі». Зважаючи на це, шляхом аналізу попередніх припущень, отримаємо «Аркадій не може літати».
rdf:langString
常识知识库是当代或智能代理所具备的一种知识库。它是解决人工智能或技术瓶颈难题的一项关键措施，其特点是数量上规模大。早期人工智能或知识工程系统所具备的领域知识库是另一种知识库。也就是说，领域知识库和常识知识库是智能计算机系统所具备的知识库的两种基本类型。计算机科学领域普遍认为领域知识库和常识知识库是人工智能或知识工程技术瓶颈难题。从早期关注专家的领域知识到现在同时关注常识知识，这是人工智能或知识工程技术的一种进步。由于计算机硬件和软件以及数据库乃至数据仓库及其等技术的不断成熟，使得人们在21世纪开发各种专家系统所需要的各个中等规模的领域知识库和开发常识系统所需要的大规模的常识知识库都具备了基础条件。
xsd:nonNegativeInteger
12726