STUDENT (počítačový program) - STUDENT (computer program) - Wikipedia

STUDENT je brzy umělá inteligence program, který řeší slovní úlohy algebry. Je napsán v Lisp podle Daniel G. Bobrow jako svou disertační práci v roce 1964 (Bobrow 1964). Byl navržen tak, aby četl a řešil druh slovních úloh nalezených v knihách o algebře na střední škole.[1] Program je často citován jako časný úspěch AI v zpracování přirozeného jazyka.

Technický popis

V 60. letech byly sálové počítače dostupné pouze v kontextu výzkumu na univerzitě. V rámci Projekt MAC na MIT, systém STUDENT byl časným příkladem a odpověď na otázku software, který jednoznačně zahrnoval zpracování přirozeného jazyka a symbolické programování.[2] Další časné pokusy o řešení problémy příběhu algebry byly realizovány také pomocí hardwaru a softwaru 60. let: například systémy Philips, Baseball a Synthex.[3]

STUDENT přijme jako vstup příběh algebry napsaný v anglickém jazyce a jako výstup vygeneruje číslo. To je realizováno pomocí vrstveného potrubí, které se skládá z heuristika pro transformaci vzoru. Zpočátku se věty v angličtině převádějí na věty jádra, z nichž každá obsahuje jednu informaci. Dále jsou věty jádra převedeny na matematické výrazy.[4] Znalostní základna, která podporuje transformaci, obsahuje 52 faktů.[je zapotřebí objasnění ][5]

STUDENT používá a systém založený na pravidlech s logickým závěrem.[6] Pravidla jsou předem naprogramována vývojářem softwaru a jsou schopni analyzovat přirozený jazyk.

Výkonnější techniky pro zpracování přirozeného jazyka, jako např strojové učení, se začaly používat později, protože hardware rostl schopněji a získal si popularitu nad jednoduššími systémy založenými na pravidlech.[7]

Příklad

Pokud počet zákazníků, které Tom získá, je dvojnásobek druhé mocniny 20% z počtu reklam, které provozuje, a počet reklam je 45, jaký je počet zákazníků, které Tom získá?

(extrahováno z Norvigu[1])

Reference

  1. ^ A b Norvig, Peter (1992). Paradigmata programování umělé inteligence: případové studie v programu Common Lisp. San Francisco, Kalifornie: Morgan Kaufmann. 109–149. ISBN  1-55860-191-0.
  2. ^ Bobrow, Daniel G (1964). Přirozený jazyk pro systém řešení problémů s počítačem (PhD). Massachusetts Institute of Technology.
  3. ^ Raphael, Bertram (1964). SIR: Počítačový program pro vyhledávání sémantických informací (PhD). Massachusetts Institute of Technology.
  4. ^ Shuming Shi a Yuehui Wang a Chin-Yew Lin a Xiaojiang Liu a Yong Rui (2015). Automatické řešení číselných slovních problémů sémantickou analýzou a uvažováním. Sborník konference z roku 2015 o empirických metodách ve zpracování přirozeného jazyka. Sdružení pro výpočetní lingvistiku. doi:10.18653 / v1 / d15-1135.
  5. ^ Kenneth D. Forbus (2010). „AI a kognitivní věda: minulost a příštích 30 let“. Témata v kognitivní vědě. Wiley. 2 (3): 345–356. doi:10.1111 / j.1756-8765.2010.01083.x. PMID  25163864.
  6. ^ Lin, Yi-Chung a Liang, Chao-Chun a Hsu, Kuang-Yi a Huang, Chien-Tsung a Miao, Shen-Yun a Ma, Wei-Yun a Ku, Lun-Wei a Liau, Churn-Jung a Su, Keh-Yih (2015). Návrh řešení statistického řešení matematických slovních úloh založeného na značkách s uvažováním a vysvětlením. International Journal of Computational Linguistics & Chinese Language Processing, Volume 20, Number 2, December 2015 - Special Issue on Selected Papers from ROCLING XXVII.CS1 maint: více jmen: seznam autorů (odkaz)
  7. ^ Dongxiang Zhang a Lei Wang a Luming Zhang a Bing Tian Dai a Heng Tao Shen (2019). „The Gap of Semantic Parsing: A Survey on Automatic Math Word Problem Solvers“. Transakce IEEE na analýze vzorů a strojové inteligenci. Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE): 1. arXiv:1808.07290. doi:10.1109 / tpami.2019.2914054. PMID  31056490.