Douglas Lenat - Douglas Lenat

Douglas Lenat
Dbl4.jpg
Urodzić się 13 września 1950
Filadelfia, Pensylwania
Narodowość Stany Zjednoczone
Edukacja Uniwersytet Pensylwanii , Uniwersytet Stanforda (doktorat)
Zawód Informatyk
Pracodawca Cycorp, Inc.
Znany z Język programowania Lisp , CEO of Cycorp, Inc. , AM , Eurisko , Cyc
Nagrody 1977 Nagroda IJCAI Computers and Thought , 1981 Oficjalny Wielki Admirał Trylionowej Dywizjonu Kredytowego

Douglas Bruce Lenat (ur 1950) jest CEO of Cycorp, Inc. z Austin w Teksasie , i został wybitny badacz sztucznej inteligencji ; w 1976 roku otrzymał nagrodę IJCAI Computers and Thought Award za stworzenie programu do uczenia maszynowego AM . Zajmował się (symbolicznym, a nie statystycznym) uczeniem maszynowym (z jego programami AM i Eurisko ), reprezentacją wiedzy, "ekonomią poznawczą", systemami tablic tablicowych i tym, co nazwał w 1984 " inżynierią ontologiczną " (ze swoim programem Cyc w MCC i , od 1994 roku w Cycorp ). Pracował również w symulacjach wojskowych oraz licznych projektach dla rządu USA, organizacji wojskowych, wywiadowczych i naukowych. W 1980 opublikował krytykę konwencjonalnego darwinizmu z przypadkową mutacją. Jest autorem serii artykułów w Journal of Artificial Intelligence badających naturę reguł heurystycznych.

Lenat był jednym z pierwszych członków AAAI i jest jedyną osobą, która zasiadała w Naukowych Radach Doradczych Microsoftu i Apple. Jest członkiem AAAS , AAAI i Cognitive Science Society oraz redaktorem J. Automated Reasoning , J. Learning Sciences i J. Applied Ontology . Był jednym z założycieli TTI/Vanguard w 1991 roku i pozostaje członkiem rady doradczej jeszcze w 2017 roku. Został wybrany jednym z 25 Wired.

Wykształcenie i wykształcenie

Lenat urodził się w Filadelfii w Pensylwanii 13 września 1950 roku i tam dorastał, w wieku od 5 do 15 lat w Wilmington w stanie Delaware. Uczęszczał do Cheltenham High School w Wyncote PA, gdzie jego praca pozaszkolna w sąsiednim Beaver College polegała na czyszczeniu klatek dla szczurów, a następnie gęsich kojców, co zmotywowało go do nauki programowania jako ścieżki do zupełnie innej pracy pozaszkolnej i letniej i ostatecznie kariera.

Podczas studiów na University of Pennsylvania Lenat utrzymywał się z programowania, w szczególności projektując i rozwijając interfejs w języku naturalnym do systemu odpowiedzi na pytania bazy danych marynarki wojennej Stanów Zjednoczonych, służącego jako wczesny internetowy podręcznik operacyjny na pokładzie używany na amerykańskich lotniskowcach. Uzyskał tytuł licencjata z matematyki i fizyki oraz tytuł magistra matematyki stosowanej w 1972 roku na Uniwersytecie Pensylwanii.

Jego praca dyplomowa, zalecana częściowo przez Dennisa Gabora , polegała na odbijaniu fal akustycznych w zakresie 40 MHz od rzeczywistych obiektów, rejestrowaniu ich wzorów interferencyjnych na 2-metrowej powierzchni kwadratowej, fotoredukowaniu ich do 10 mm kwadratu. obrazu na kliszy, prześwietl laserem przez błonę, a tym samym rzutuj trójwymiarowy obrazowany obiekt – tj. pierwszy znany hologram akustyczny . Aby rozstrzygnąć spór z dr Gaborem , Lenat wygenerował komputerowo pięciowymiarowy hologram, redukując wydruk komputerowy wzoru interferencyjnego globu obracającego się i rozszerzającego w czasie, redukując duży dwuwymiarowy wydruk papierowy do umiarkowanie dużego Kwadratowa powierzchnia folii o powierzchni 5 cm, przez którą konwencjonalna wiązka lasera była w stanie wyświetlać trójwymiarowy obraz, który zmieniał się na dwa niezależne sposoby (obracanie i zmiana rozmiaru) w miarę przesuwania folii w górę w dół lub w lewo w prawo.

Lenat był doktorem. Student informatyki na Uniwersytecie Stanforda, gdzie jego opublikowane badania obejmowały automatyczną syntezę programów z par wejścia/wyjścia oraz z dialogów wyjaśniających język naturalny.

Badania

Doktoryzował się . Doktoryzował się w dziedzinie informatyki na Uniwersytecie Stanforda (opublikowane jako Systemy oparte na wiedzy w sztucznej inteligencji , wraz z rozprawą doktorską Randalla Davisa, McGraw-Hill, 1982) w 1976 roku. Jego promotorem był prof. W skład komitetu ustnego weszli profesorowie Edward Feigenbaum , Joshua Lederberg , Paul Cohen , Allen Newell , Herbert Simon , Bruce Buchanan , John McCarthy i Donald Knuth .

Jego praca magisterska AM (Automated Mathematician) była jednym z pierwszych programów komputerowych, które próbowały dokonać odkryć, tj. być proponującym twierdzenie, a nie dowodzącym twierdzeń . Eksperymentowanie z programem napędzało cykl krytyki i doskonalenia, prowadząc do nieco głębszego zrozumienia ludzkiej kreatywności. Konstruując taki program, trzeba było uporać się z wieloma kwestiami: jak reprezentować wiedzę formalnie, ekspresywnie i konkretnie, jak zaprogramować setki heurystycznych reguł „interesujących”, aby ocenić wartość nowych odkryć, heurystyki, kiedy rozumować symbolicznie i indukcyjnie (i powoli) a kiedy wnioskować statystycznie na podstawie danych o częstotliwości (a zatem szybko), jaka może być architektura — ograniczenia projektowe — takich programów wnioskujących, dlaczego heurystyki działają (w sumie, ponieważ przyszłość jest ciągłą funkcją przeszłości) i jaka może być ich „wewnętrzna struktura". AM był jednym z pierwszych kroków w kierunku nauki o uczeniu się przez odkrywanie, w kierunku demistyfikacji procesu twórczego i zademonstrowania, że ​​programy komputerowe mogą dokonywać nowatorskich i twórczych odkryć.

W 1976 roku Lenat rozpoczął pracę jako adiunkt informatyki w Carnegie Mellon i rozpoczął pracę nad programem AI Eurisko . Ograniczenie z AM polegało na tym, że był on zamknięty w podążaniu za ustalonym zestawem heurystyk ciekawości; Natomiast Eurisko reprezentowało swoje reguły heurystyczne jako obiekty pierwszej klasy, a zatem mogło badać, manipulować i odkrywać nowe heurystyki, tak jak (i AM ) badało, manipulowało i odkrywało nowe koncepcje domen.

Lenat powrócił do Stanford jako adiunkt w dziedzinie informatyki w 1978 roku i kontynuował swoje badania, budując program automatycznego wykrywania i odkrywania heurystycznego Eurisko. Eurisko dokonało wielu interesujących odkryć i cieszyło się dużym uznaniem, a artykuł Lenata "Heuretics: Theoretical and Experimental Study of Heuristic Rules" zdobył nagrodę Best Paper na konferencji AAAI w 1982 roku .

Wezwanie do „zdrowego rozsądku”

W przeciwieństwie do ogromnej przewagi opublikowanych wyników naukowych, Lenat (współpracujący z Johnem Seely Brownem w Xerox PARC) opublikował w 1984 roku dokładną i szczerą analizę ograniczeń jego linii badawczych AM i Eurisko. Stwierdzono, że postęp w kierunku rzeczywistej, ogólnej, symbolicznej sztucznej inteligencji wymagałby ogromnej bazy wiedzy „zdrowego rozsądku”, odpowiednio sformalizowanej i reprezentowanej, oraz silnika wnioskowania zdolnego do znajdowania dziesiątek lub setek wniosków i argumentów, które wynikały z zastosowania tę bazę wiedzy do konkretnych pytań i zastosowań.

Sukcesy i szczera analiza ograniczeń tego podejścia AM i Eurisko do sztucznej inteligencji oraz końcowa apelacja o ogromne (wielotysięczne, trwające kilkadziesiąt lat) wysiłki badawczo-rozwojowe byłyby wymagane, aby przełamać wąskie gardło dla sztucznej inteligencji , zwrócił na siebie uwagę admirała Boba Inmana i tworzącego się wówczas konsorcjum badawczego MCC w Austin w Teksasie , czego kulminacją było objęcie przez Lenata tytułu głównego naukowca MCC w latach 1984-1994, chociaż kontynuował nawet po tym okresie, aby powrócić do Stanford, aby nauczać w przybliżeniu. jeden kurs rocznie. W 400-osobowym MCK Lenat miał możliwość pracy nad tą zdroworozsądkową bazą wiedzy kilkudziesięciu badaczy , a nie tylko kilku doktorantów.

Cykorp

Owoce pierwszej dekadzie R & D na Cyc zostały wydzielone z MCK w spółkę, Cycorp, pod koniec roku 1994. W 1986 roku szacowany wysiłek, aby zakończyć Cyc byłoby co najmniej 250.000 zasady i 1000 osobolat wysiłku , prawdopodobnie dwa razy więcej, a do 2017 roku on i jego zespół spędzili około 2000 osobolat na budowaniu Cyc, około 24 milionów zasad i twierdzeń (nie licząc „faktów”) i 2000 osobolat wysiłku. Lenat podkreśla, że on i jego 60-osobowy zespół R & D starać się utrzymać te numery jako małe , jak to możliwe; nawet liczba jednoetapowych wnioskowań w domknięciu dedukcyjnym Cyca wynosi setki bilionów.

Od 2018 r. Lenat kontynuuje swoją pracę nad Cyc jako dyrektor generalny Cycorp. Podczas gdy pierwsza dekada pracy nad Cyc (1984-1994) była finansowana przez duże firmy amerykańskie, które gromadziły długoterminowe fundusze badawcze, aby konkurować z japońskim projektem komputerowym piątej generacji , a druga dekada (1995-2006) prac nad Cyc była finansowana Dzięki kontraktom badawczym agencji rządowych USA, trzecia dekada do chwili obecnej (2007-obecnie) była w dużej mierze wspierana przez komercyjne zastosowania Cyc, w tym w usługach finansowych, energetyce i ochronie zdrowia.

Wśród ostatnich aplikacji Cyc, jedna niezwykła, MathCraft , polega na pomaganiu uczniom gimnazjów w głębszym zrozumieniu matematyki. Większość ludzi miała doświadczenie, w którym myśleliśmy, że coś rozumiemy, ale naprawdę rozumiemy to tylko wtedy, gdy musieliśmy wyjaśniać lub uczyć kogoś innego. Mimo to w prawie wszystkich instrukcjach wspomaganych przez sztuczną inteligencję sztuczna inteligencja odgrywa rolę nauczyciela. W przeciwieństwie do tego, Mathcraft ma sztuczną inteligencję, Cyc, odgrywającą rolę kolegi, który zawsze jest nieco bardziej zdezorientowany niż ty, użytkownik. Gdy udzielasz MathCraftowi dobrych rad, pozwala to awatarowi popełniać mniej tego rodzaju błędów, a z punktu widzenia użytkownika wydaje się, że czegoś go nauczył. Ten rodzaj paradygmatu uczenia się przez nauczanie może mieć szerokie zastosowanie w przyszłych dziedzinach, w których zaangażowane jest szkolenie.

cytaty

Doug Lenat w swoim biurze w Cycorp
  • „Inteligencja to dziesięć milionów zasad”. Odnosi się to do wcześniejszej i ukrytej wiedzy, którą autorzy zakładają, że wszyscy ich czytelnicy posiadają (np. „jeśli osoba x zna osobę y, to data śmierci x nie może być wcześniejsza niż data urodzenia y”), nie licząc znacznie większej liczby „fakty”, takie jak te, które można znaleźć w Wikipedii lub przez Google.
  • „Może nadejść czas, kiedy znacznie rozbudowany Cyc będzie podstawą niezliczonych aplikacji. Ale osiągnięcie tego celu może z łatwością zająć kolejne dwie dekady”.
  • „Kiedy masz naprawdę ogromną ilość informacji zintegrowanych jako wiedza, wtedy system oprogramowania ludzkiego będzie nadludzki, w tym samym sensie, w jakim ludzkość z pismem (lub samym językiem) jest nadludzka w porównaniu z ludzkością przed pisaniem (lub samym językiem). Spoglądamy wstecz na jaskiniowców przedjęzykowych i myślimy „nie byli całkiem ludźmi, prawda?” W podobny sposób nasi potomkowie spoglądają wstecz na homo sapiens sprzed AI z dokładnie taką mieszanką inności i litości”.
  • „Czasami okleina inteligencji nie wystarczy”.
  • „Gdyby komputery były ludźmi, przedstawiałyby się jako osoby autystyczne, schizofreniczne lub w inny sposób kruche. Zajmowanie się dziećmi i gotowanie posiłków przez taką osobę byłoby nierozsądne lub niebezpieczne, ale dla robotów domowych jest to na horyzoncie. To tak, jakby powiedzieć: „Mamy ważną pracę do wykonania, ale do jej wykonania zatrudnimy psy i koty”.

Pisma

  • „Why AM and Eurisko Appear to Work” (Lenat i John Seely Brown), Proceedings of National Conference on AI (AAAI-83) , Waszyngton, DC, sierpień 1983.
  • Davisa, Randalla; Lenat, Douglas B. (1982). Systemy oparte na wiedzy w sztucznej inteligencji . Nowy Jork: McGraw-Hill International Book Co. ISBN 978-0-07-015557-2.
  • Hayes-Roth, Fryderyk; Waterman, Donald Arthur; Lenat, Douglas B., wyd. (1983). Budowanie systemów eksperckich . Czytanie, Msza: Pub Addison-Wesley. Co. ISBN 978-0-201-10686-2.
  • `Lenat, Douglas B. „Computer Software for Intelligent Systems: An Underview of AI”, w Scientific American, wrzesień 1984.
  • Lenat, Douglas B.; Clarkson, Albert; Kircmidjian, Garo (1983). „System ekspercki do analizy wskazań i ostrzeżeń”. Materiały VIII Międzynarodowej Wspólnej Konferencji na temat Sztucznej Inteligencji – Tom 1 . IJCAI'83. San Francisco, CA, USA: Morgan Kaufmann Publishers Inc.: 259–262.
  • Lenat, Douglas B.; Feigenbaum, Edward A. (luty 1991). „Na progach wiedzy”. Art. Wywiad . 47 (1-3): 185–250. doi :10.1016/0004-3702(91)90055-O. ISSN  0004-3702.
  • Lenat, Douglas B.; Guha, RV (1990-01-01). Budowanie dużych systemów opartych na wiedzy: reprezentacja i wnioskowanie w projekcie Cyc . Czytanie, Mass.: Addison-Wesley. ISBN  9780201517521 .
  • Lenat, Douglas B. Od 2001 do 2001: Zdrowy rozsądek i umysł HAL
  • Lenat, Douglas B. (2008-07-10). „Głos żółwia: Co się stało z AI?”. Magazyn AI . 29 ust. doi :10.1609/aimag.v29i2.2106. ISSN  0738-4602
  • Blackstone EH, Lenat, DB i Ishwaran H. Infrastruktura wymagana, aby dowiedzieć się, która opieka jest najlepsza: metody, które należy opracować , w (Olsen L., Grossman, C. i McGinnis, M., red.) Learning What Works: Infrastruktura wymagana do porównawczych badań efektywności . Institute of Medicine Learning Health System Series, The National Academies Press, s. 123–144, 2011.
  • Lenat DB, Durlach P. „Wzmocnienie wiedzy matematycznej poprzez zanurzenie uczniów w symulowanym doświadczeniu uczenia się przez nauczanie”. J. International Journal of Artificial Intelligence in Education. , 2014
  • Lenat, Douglas B. (13.04.2016). „WWTS (Co powiedziałby Turing?)” . Magazyn AI . 37 (1): 97-101. doi :10.1609/aimag.v37i1.2644. ISSN  0738-4602
  • Zobacz także wiele referencji poniżej.

Bibliografia

Zewnętrzne linki