Probabilistyczne rdzenie akcji
| Wersja | 1.1.2 |
|---|---|
| Struktura | Pyton |
| Typ | Tłumacz instrukcji języka naturalnego |
| Licencja | BSD |
| Główny programista | Daniel Nyga |
| Instytut | Instytut Sztucznej Inteligencji Uniwersytetu w Bremie |
| Strona internetowa | http://www.actioncores.org |
PRAC (Probabilistic Action Cores) jest tłumaczem instrukcji w języku naturalnym dla aplikacji robotów opracowanych w Instytucie Sztucznej Inteligencji na Uniwersytecie w Bremie w Niemczech i jest częściowo wspierany przez Komisję Europejską i Niemiecką Fundację Badawczą (DFG) .
Cele
Nadrzędnym celem systemu PRAC jest udostępnienie robotom usługowym wiedzy o codziennych czynnościach z serwisów typu wikiHow , tak aby mogły samodzielnie nabywać nowe umiejętności na wysokim poziomie przeglądając Sieć . PRAC rozwiązuje problem polegający na tym, że język naturalny jest z natury niejasny i niespecyficzny. W tym celu PRAC utrzymuje probabilistyczne bazy wiedzy pierwszego rzędu w sieciach semantycznych reprezentowanych w sieciach logicznych Markowa . W przeciwieństwie do innych semantycznych inicjatyw edukacyjnych , takich jak NELL lub IBM 's Watson , PRAC nie ma na celu odpowiadania na pytania w języku naturalnym , ale ujednoznacznić i wywnioskować fragmenty informacji, których brakuje w instrukcjach w języku naturalnym, tak aby mogły być wykonane przez robota. „To sformułowanie problemu zasadniczo różni się od problemu rozumienia tekstu w celu udzielenia odpowiedzi na pytanie lub tłumaczenia maszynowego. W tych zadaniach rozumowania często można zachować niejasność i niejednoznaczność wyrażeń w języku naturalnym i przetłumaczyć je na inne języki. wywnioskować brakujące fragmenty informacji i ujednoznacznić znaczenie instrukcji w celu pomyślnego wykonania instrukcji. Oprócz probabilizmu modeli relacyjnych, PRAC wykorzystuje zasady wnioskowania analogicznego i uczenia się opartego na instancjach, aby wnioskować o uzupełnieniu ról w sieciach semantycznych.
PRAC został z powodzeniem zastosowany do uczenia robotów przeprowadzania eksperymentów chemicznych oraz robienia naleśników i pizzy z artykułów wikiHow .