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A Community-driven vision for a new Knowledge Resource for AI

Created by
  • Haebom

作者

Vinay K Chaudhri, Chaitan Baru, Brandon Bennett, Mehul Bhatt, Darion Cassel, Anthony G Cohn, Rina Dechter, Esra Erdem, Dave Ferrucci, Ken Forbus, Gregory Gelfond, Michael Genesereth, Andrew S. Gordon, Benjamin Grosof, Gopal Gupta, Gopal Gupta Josephson、Patrick Kyllonen、Yuliya Lierler、Vladimir Lifschitz、Clifton McFate、Hande K. McGinty、Leora Morgenstern、Alessandro Oltramari、Plaveen Paritosh、Dan Roth、Blake Shepard、Cogan Shimzu、Denny Vrande\v{c}i c、Mark

概要

本論文は、1984年のCycプロジェクトのように、包括的で多目的な知識資源の作成という長い目標がAI分野で依然として重要であることを強調しています。 WordNet、ConceptNet、Wolfram | Alphaなどの既存の知識リソースの成功にもかかわらず、検証可能で一般的な目的に使用可能であり、広く利用可能な知識リソースはAIインフラストラクチャの深刻な欠陥のままです。大規模な言語モデルは知識のギャップで困難を経験し、ロボット計画は必要な世界の知識を欠いており、事実上誤った情報の検出は依然として多くの人的専門知識に依存しています。本論文は最近、AAAIワークショップで50人以上の研究者がこれらの問題を探求した結果を総合し、新しい知識インフラに対するコミュニティ主導的ビジョンを提示する。特に、現代の知識表現と推論技術を活用し、実用的なアプリケーションの文脈で知識モジュールを効果的に活用するためのオープンエンジニアリングフレームワークの構築という有望なアイデアを提示します。これらのフレームワークには、貢献者が採用する規則と社会的構造を含める必要があります。

Takeaways、Limitations

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Takeaways:
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AIインフラストラクチャの主な欠陥と呼ばれる検証可能で一般的で広く利用可能な知識リソースの欠如のトラブルシューティングへの新しいアプローチを提示します。
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オープンエンジニアリングフレームワークを通じて、知識モジュールを効果的に活用するための具体的な方法を提示します。
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知識表現と推論の分野における最新技術を活用し、知識資源の開発と評価のための新しいパラダイムを提示する。
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コミュニティ主導のアプローチにより、知識資源の構築と保守の効率を向上させることができます。
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Limitations：
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提示されたオープンエンジニアリングフレームワークの具体的な設計および実施方法の詳細な説明は不足している。
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さまざまな知識モジュール間の相互運用性と互換性の問題を考慮することは不十分かもしれません。
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提示されたビジョンの実現可能性と効果の実証的研究が不足している。
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コミュニティ主導のアプローチの維持と持続可能性についての議論は不十分かもしれません。
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