人工智慧與Web

一種叫做語意網的技術 (Web 3.0)

kennyluck

綱要

• 什麼是AI?
• 定義1
• 定義2
• 學習
• 應用的著名公司

警告

• 這份演講稿的內容完全依據本人有限的人工智慧知識，大部分的內容皆為想像與嘴泡。

到底什麼是AI?

• 定義應該很簡單
• 兩個定義:
  • 幫助人們各式各樣事情的機器。這應該是最終目標。
  • "人工智慧的研究基於以下的假設：任何學習模式或是智能都可以被很確切的描述以致於機械可以模擬它。"(人工智慧大師 McCarthy et al., 1955)
• AI的定義很是模糊。事實上，根據第一個定義，所有寫程式的人都在做AI。這就是為什麼 ...

定義 1: 幫助人們的電腦

• 到目前為止最成功的軟體是啥?
• 
• 我認為: Web (或者 Internet) 是AI研究的關鍵。AI老方法並(還)沒有搞出什麼有用的東西。

定義 2: 人類行為

• 語意網模型下的人類-電腦對照關係：

• 人類	電腦
  記憶	記憶體 (RAM 或硬碟)
  學習(第一部)	抓取 RDF 三元體
  探索	在Web中的RDF圖上亂走
  思考	執行 程式/規則
  問問題	SPARQL
  回答問題	回應 SPARQL
  教/告知	SPARQL更新
  忘記	丟掉 RDF 三元體(not implemented)
  要求	??

• 太多術語了，多解試一下之後等等再回來。

學習

• 定義: 學習有兩個步驟:
  • 從外面的世界獲取抓資料
  • 準備回答新問題(e.g. 考試)
• 讓我們把一台電腦想像成一個人
• 他不能學到"新"東西，除非你告訴他什麼(鍵盤輸入, etc...)，不然就是...
• 他從網路上自己抓到新東西
• 再說一次: 除非有網路，一台電腦可以學的東西很少。沒學習，沒AI。

學習 (繼續)

• 事實上，在每個人的電腦中都有一套學習系統，網頁頁庫存檔Web cache。
• 一砣文件
• 電腦沒辦法整合在蒐集到文件上的所有資料，因為...
• 他沒有足夠智能可以懂得人類語言。為啥? 因為他還沒學任何東西。為啥? 他沒有足夠智能了解那些蒐集到的文件上的句子。為啥? ...
• 不要在欺負電腦了，一台電腦很笨，但是很多台電腦可以變得很聰明(e.g. Web)
• 讓我們餵電腦一些比較簡單的東西(就是文法比較簡單的語言)。讓他們可以用簡單的語言溝通，說不定他們可以討論出怎麼讀人類語言。

學習 (RDF, 意義的模型)

• 

RDF (繼續)

• 
• 知識是一個資料的網

問題 (SPARQL, 搜尋語言)

• 
• 這讀作:告訴我馬英久的所有行程的時間與地點
• 兩篇新聞的閱讀測驗

回答 (SPARQL 回應)

• 時間	地點
  2008/08/31 上午	台北市政府前
  2008/09/17 上午	南港

• 電腦的確學到了什麼。
• 以後可以在這個網上多問一些問題 (Web 也叫做 GGG)

可合併性

• HTML 是人類歷史上第一個全世界的人都在"用"的語言(沒有很多人會寫就是了)。
• RDF 是人類歷史上第一個可合併的語言。(比人類語言還好!!) 事實上，合併時間是O(N)。

計畫？？

• 有人有興趣在台灣開一個W3C辦公室嗎？ 特別議題: 用於BBS的telnet://。

The End

• 投影片到此結束。謝謝！！

Excursion: Machine Learning

Web-brain Analogy

Current Project: Dependency-directed Learning

• Problem: learning is usually too random
• Learn only when necessary. This prevents memory overloading. Remember we haven't desgined forgetting yes.
• Application: crawler compiler