AGI框架探索

原创
2018/07/13 22:32
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随着对机器学习领域的深入探索,我渐渐迷上了AGI通用人工智能。所以,闲暇时就对AGI框架进行了深入的了解,看看哪些AGI框架与个人的理念相符,方便做进一步的研究之用。朋友给我分享了一篇收集和汇总AGI技术的文章,正好,我就以此为索引,对里面的每一个框架进行了考察:

50 个杀手级人工智能项目:https://mp.weixin.qq.com/s/qafBWQiBw1HzN3q64LNMfQ

说杀手级,我感觉有点言过其实了,客观来讲应该是AGI系统汇总,AGI系统即通用人工智能(Artificial General Intelligence)系统的简称,也是未来人工智能发展的一个热点方向。

下面我就来一个个的踩一踩,看看到底哪些框架是干货,而哪些只是忽悠:

1.OpenCog Prime    很遗憾,我搜了很久,也没有找到Prime的源码实现,虽然OpenCog开源,但那只不过是实现了一套AGI系统构建时所需的框架,一套框架和一个真正可用的AGI系统还是差得很远的;
OpenCog分为四大组件
再看一下社区的活跃度,目前OpenCog还是最高的,开源的力度也是最大的。但想现在就用OpenCog做一套完整的AGI系统出来,恐怕还不太现实,而且OpenCog大部分组件使用C/C++开发,有一步逻辑采用了haskell编码,这对代码的可读性来说是一个不小的障碍;

结论:可以继续保持关注,理解其框架思想,不推荐使用其构建AGI系统;

2.Stanford PRS    斯坦福的程序推理系统(Procedural Reasoning System)没有找到开源实现,从wiki上的介绍可以看出来,这是一套基于BDI(信念-期望-意图 Belief Desire Intention)框架的系统,也就是说,从本质上讲也是基于层次化构建方法构造的系统,属于贝爷(贝叶斯)派;

结论:没有源码,一切都只能停留在想象中,不推荐使用;

3.AutoML系列(该系列已经在AutoML的文章中做了介绍)目前的AutoML还都比较零碎,不能自成系统,离通用人工智能还很遥远,不过可以作为积木或"原材料";

4.Meta Learning系列,这块也可以继续保持关注,解决了学习的学习问题,很多复杂的人工智能设计自然也会迎刃而解。

好了,胡侃了几句!

被你不小心看到见笑了,欢迎拍砖!

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