Cyc

Cyc (pronuncia-se /ˈsaɪk/) é um projeto de inteligência artificial de longo prazo que visa montar uma ontologia abrangente e uma base de conhecimento que abrange os conceitos e regras básicas sobre como o mundo funciona. Na esperança de capturar o conhecimento do senso comum, o Cyc se concentra no conhecimento implícito. O projeto começou em julho de 1984 na MCC e foi desenvolvido posteriormente pela empresa Cycorp.

(Clockwise) Logos para Knowledge Base, Inference Engines, Actionable Output e Intelligent Data Selection da Cyc
Autor original	Douglas Lenat
Desenvolvedora	Cycorp, Inc.
Lançamento	1984
Versão estável	6.1 / 27 de novembro de 2017
Escrito em	Lisp, CycL, SubL
Tipo	Linguagem de representação de conhecimento e motor de inferência
Website	www.cyc.com

O nome "Cyc" (de "enciclopédia") é uma marca registrada de propriedade da Cycorp. O CycL tem uma especificação lançada publicamente, e dezenas de módulos HL (Nível Heurístico) foram descritos no livro didático de Lenat e Guha, mas o código do mecanismo de inferência Cyc e a lista completa de módulos HL são de propriedade da Cycorp.

É considerado o mais ambicioso sistema de inteligência artificial baseado em enquadre, envolvendo de forma híbrida milhões de regras atreladas a milhares de representações para conceitos e objetos do cotidiano, que se organizam conforme uma ontologia de conceitos fundamentais, como "indivíduo" ou "objeto".

Diferente dos LLMs, que não têm um processo explícito de raciocínio por não possuírem conhecimento semântico ou gramatical ou regras lógicas, o Cyc, contra a tendência atual dos modelos de IA, é um sistema simbólico de inteligência artificial que emprega uma ampla ontologia que representa o pensamento lógico.

História

O projeto começou em julho de 1984 por Douglas Lenat como um projeto da Microelectronics and Computer Technology Corporation (MCC), um consórcio de pesquisa iniciado por duas corporações sediadas nos Estados Unidos "para combater um então ameaçador esforço japonês em IA, o chamado projeto de 'quinta geração'". Os EUA aprovaram a Lei Nacional de Pesquisa Cooperativa de 1984, que pela primeira vez permitiu que empresas norte-americanas "conspirassem" em pesquisas de longo prazo. Desde janeiro de 1995, o projeto está em desenvolvimento ativo pela Cycorp, onde Douglas Lenat era o CEO.

A linguagem de representação CycL começou como uma extensão da RLL ("Representation Language Language", desenvolvida em 1979–1980 por Lenat e seu aluno de pós-graduação Russell Greiner enquanto estava na Universidade de Stanford). Em 1989, CycL expandiu seu poder expressivo para lógica de ordem superior (HOL).

A ontologia do Cyc cresceu para cerca de 100.000 termos em 1994 e, em 2017, continha cerca de 1.500.000 termos. A base de conhecimento Cyc envolvendo termos ontológicos foi amplamente criada por meio da escrita manual de axiomas; era de cerca de 1 milhão em 1994 e, em 2017, era de cerca de 24,5 milhões.

Em 2008, os recursos do Cyc foram mapeados para muitos artigos da Wikipédia. Cyc está atualmente conectado ao Wikidata.

Base de conhecimento

A base de conhecimento é dividida em microteorias. Diferentemente da base de conhecimento como um todo, cada microteoria deve estar livre de contradições monótonas. Cada microteoria é um objeto de primeira classe na ontologia Cyc; ela tem um nome que é uma constante regular. Os nomes dos conceitos em Cyc são termos ou constantes CycL. As constantes começam com um #$ opcional e diferenciam maiúsculas de minúsculas. Existem constantes para:

• Itens individuais conhecidos como indivíduos, como #$BillClinton ou #$France.
• Coleções, como #$Tree-ThePlant (contendo todas as árvores) ou #$EquivalenceRelation (contendo todas as relações de equivalência). Um membro de uma coleção é chamado de instância dessa coleção.
• Funções que produzem novos termos a partir de termos fornecidos. Por exemplo, #$FruitFn, quando fornecido com um argumento descrevendo um tipo (ou coleção) de plantas, retornará a coleção de suas frutas. Por convenção, constantes de função começam com uma letra maiúscula e terminam com a string Fn.
• Funções de verdade, que podem ser aplicadas a um ou mais outros conceitos e retornar verdadeiro ou falso. Por exemplo, #$siblings é o relacionamento de irmãos, verdadeiro se os dois argumentos forem irmãos. Por convenção, as constantes da função verdade começam com uma letra minúscula.

Para cada instância da coleção #$ChordataPhylum (ou seja, para cada cordado), existe um animal fêmea (instância de #$FemaleAnimal), que é sua mãe (descrita pelo predicado #$biologicalMother).

Motor de inferência

Um motor de inferência é um programa de computador que tenta derivar respostas de uma base de conhecimento. O mecanismo de inferência Cyc realiza dedução lógica geral. Ele também realiza raciocínio indutivo, aprendizado de máquina estatístico e aprendizado de máquina simbólico, além de raciocínio abdutivo.

O mecanismo de inferência Cyc separa o problema epistemológico do problema heurístico. Para este último, o Cyc usou uma arquitetura de comunidade de agentes na qual módulos especializados, cada um com seu próprio algoritmo, eram priorizados se pudessem progredir no subproblema.

Lançamentos

OpenCyc

A primeira versão do OpenCyc foi lançada na primavera de 2002 e continha apenas 6.000 conceitos e 60.000 fatos. A base de conhecimento foi lançada sob a licença Apache . A Cycorp declarou sua intenção de lançar o OpenCyc sob licenças paralelas e irrestritas para atender às necessidades de seus usuários. O interpretador CycL e SubL (o programa que permite aos usuários navegar e editar o banco de dados, bem como tirar inferências) foi lançado gratuitamente, mas apenas como um binário, sem código-fonte. Foi disponibilizado para Linux e Microsoft Windows. O projeto de código aberto Texai lançou o conteúdo compatível com RDF extraído do OpenCyc. A versão OpenCyc 4.0 foi lançada em junho de 2012. O OpenCyc 4.0 continha 239.000 conceitos e 2.093.000 fatos; no entanto, essas são principalmente afirmações taxonômicas.

ResearchCyc

Em julho de 2006, a Cycorp lançou o executável do ResearchCyc 1.0, uma versão do Cyc destinada à comunidade de pesquisa, sem nenhum custo. (O ResearchCyc estava em fase beta de desenvolvimento durante todo o ano de 2004; uma versão beta foi lançada em fevereiro de 2005.) Além das informações taxonômicas, o ResearchCyc inclui mais conhecimento semântico; ele também inclui um grande léxico, ferramentas de análise e geração de inglês e interfaces baseadas em Java para edição e consulta de conhecimento. Ele contém um sistema para integração de dados baseado em ontologia.

Aplicações

Durante mais de uma década, a Glaxo utilizou o Cyc para integrar semiautomaticamente os grandes tesauros de termos da indústria farmacêutica. Anteriormente, eles usavam funcionários para fazer isso manualmente. A Cleveland Clinic usou o Cyc para desenvolver uma interface de consulta em linguagem natural de informações biomédicas sobre cirurgias cardiotorácicas . Uma consulta é analisada em um conjunto de fragmentos CycL com variáveis abertas. A Base de Conhecimento sobre Terrorismo era uma aplicação do Cyc que tentava conter conhecimento sobre descrições relacionadas a "terroristas". O conhecimento é armazenado como declarações na lógica matemática.

Um aplicativo Cyc tem como objetivo declarado ajudar os alunos a fazer matemática no nível da 6ª série. A aplicação, denominada MathCraft, deveria desempenhar o papel de um colega estudante que está um pouco mais confuso do que o utilizador sobre o assunto. Conforme o usuário dá bons conselhos, o Cyc permite que o avatar cometa menos erros.

Críticas

O projeto Cyc foi descrito como "um dos empreendimentos mais controversos da história da inteligência artificial". Catherine Havasi, CEO da Luminoso, diz que o Cyc é o projeto predecessor do Watson da IBM. O cientista de aprendizagem de máquina Pedro Domingos refere-se ao projeto como um "fracasso catastrófico" devido à quantidade infinita de dados necessários para produzir quaisquer resultados viáveis e à incapacidade do Cyc de evoluir por si próprio.

Gary Marcus, um cientista cognitivo e cofundador de uma empresa de IA chamada Geometric Intelligence, diz que "representa uma abordagem muito diferente de todas as coisas de aprendizagem profunda que têm aparecido nas notícias". Isso é consistente com a posição de Doug Lenat de que "Às vezes, o verniz da inteligência não é suficiente".

Funcionários notáveis

Esta é uma lista de algumas pessoas notáveis que trabalham ou trabalharam no Cyc enquanto ele era um projeto na MCC (onde o Cyc foi iniciado) ou na Cycorp.

• Douglas Lenat
• Michael Witbrock
• Pat Hayes
• Ramanathan V. Guha
• Stuart J. Russell
• Srinija Srinivasan
• Jared Friedman
• John McCarthy

Leitura adicional

• Alan Belasco et al. (2004). "Representing Knowledge Gaps Effectively". In: D. Karagiannis, U. Reimer (Eds.): Practical Aspects of Knowledge Management, Proceedings of PAKM 2004, Vienna, Austria, December 2–3, 2004. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg.
• Bertino, Elisa; Piero, Gian; Zarria, B.C. (2001). Intelligent Database Systems. [S.l.]: Addison-Wesley Professional 
• John Cabral & others (2005). "Converting Semantic Meta-Knowledge into Inductive Bias". In: Proceedings of the 15th International Conference on Inductive Logic Programming. Bonn, Germany, August 2005.
• Jon Curtis et al. (2005). "On the Effective Use of Cyc in a Question Answering System". In: Papers from the IJCAI Workshop on Knowledge and Reasoning for Answering Questions. Edinburgh, Scotland: 2005.
• Chris Deaton et al. (2005). "The Comprehensive Terrorism Knowledge Base in Cyc". In: Proceedings of the 2005 International Conference on Intelligence Analysis, McLean, Virginia, May 2005.
• Kenneth Forbus et al. (2005) ."Combining analogy, intelligent information retrieval, and knowledge integration for analysis: A preliminary report". In: Proceedings of the 2005 International Conference on Intelligence Analysis, McLean, Virginia, May 2005
• douglas foxvog (2010), "Cyc". In: Theory and Applications of Ontology: Computer Applications Arquivado em 2018-11-12 no Wayback Machine, Springer.
• Fritz Lehmann and d. foxvog (1998), "Putting Flesh on the Bones: Issues that Arise in Creating Anatomical Knowledge Bases with Rich Relational Structures". In: Knowledge Sharing across Biological and Medical Knowledge Based Systems, AAAI.
• Douglas Lenat and R. V. Guha (1990). Building Large Knowledge-Based Systems: Representation and Inference in the Cyc Project. Addison-Wesley. ISBN 0-201-51752-3ISBN 0-201-51752-3.
• James Masters (2002). "Structured Knowledge Source Integration and its applications to information fusion". In: Proceedings of the Fifth International Conference on Information Fusion. Annapolis, MD, July 2002.
• James Masters and Z. Güngördü (2003). ."Structured Knowledge Source Integration: A Progress Report" In: Integration of Knowledge Intensive Multiagent Systems. Cambridge, Massachusetts, USA, 2003.
• Cynthia Matuszek et al. (2006). "An Introduction to the Syntax and Content of Cyc.". In: Proc. of the 2006 AAAI Spring Symposium on Formalizing and Compiling Background Knowledge and Its Applications to Knowledge Representation and Question Answering. Stanford, 2006
• Cynthia Matuszek et al. (2005) ."Searching for Common Sense: Populating Cyc from the Web". In: Proceedings of the Twentieth National Conference on Artificial Intelligence. Pittsburgh, Pennsylvania, July 2005.
• Tom O'Hara et al. (2003). "Inducing criteria for mass noun lexical mappings using the Cyc Knowledge Base and its Extension to WordNet". In: Proceedings of the Fifth International Workshop on Computational Semantics. Tilburg, 2003.
• Fabrizio Morbini and Lenhart Schubert (2009). "Evaluation of EPILOG: a Reasoner for Episodic Logic". University of Rochester, Commonsense '09 Conference (describes Cyc's library of ~1600 'Commonsense Tests')
• Kathy Panton et al. (2002). "Knowledge Formation and Dialogue Using the KRAKEN Toolset". In: Eighteenth National Conference on Artificial Intelligence. Edmonton, Canada, 2002.
• Deepak Ramachandran P. Reagan & K. Goolsbey (2005). "First-Orderized ResearchCyc: Expressivity and Efficiency in a Common-Sense Ontology" Arquivado em 2014-03-24 no Wayback Machine. In: Papers from the AAAI Workshop on Contexts and Ontologies: Theory, Practice and Applications. Pittsburgh, Pennsylvania, July 2005.
• Stephen Reed and D. Lenat (2002). "Mapping Ontologies into Cyc". In: AAAI 2002 Conference Workshop on Ontologies For The Semantic Web. Edmonton, Canada, July 2002.
• Benjamin Rode et al. (2005). "Towards a Model of Pattern Recovery in Relational Data". In: Proceedings of the 2005 International Conference on Intelligence Analysis. McLean, Virginia, May 2005.
• Dave Schneider et al. (2005). "Gathering and Managing Facts for Intelligence Analysis". In: Proceedings of the 2005 International Conference on Intelligence Analysis. McLean, Virginia, May 2005.
• Schneider, D., & Witbrock, M. J. (2015, May). "Semantic construction grammar: bridging the NL/Logic divide" In Proceedings of the 24th International Conference on World Wide Web (pp. 673–678).
• Blake Shepard et al. (2005). "A Knowledge-Based Approach to Network Security: Applying Cyc in the Domain of Network Risk Assessment". In: Proceedings of the Seventeenth Innovative Applications of Artificial Intelligence Conference. Pittsburgh, Pennsylvania, July 2005.
• Nick Siegel et al. (2004). "Agent Architectures: Combining the Strengths of Software Engineering and Cognitive Systems". In: Papers from the AAAI Workshop on Intelligent Agent Architectures: Combining the Strengths of Software Engineering and Cognitive Systems. Technical Report WS-04-07, pp. 74–79. Menlo Park, California: AAAI Press, 2004.
• Nick Siegel et al. (2005). Hypothesis Generation and Evidence Assembly for Intelligence Analysis: Cycorp's Nooscape Application". In Proceedings of the 2005 International Conference on Intelligence Analysis, McLean, Virginia, May 2005.
• Michael Witbrock et al. (2002). "An Interactive Dialogue System for Knowledge Acquisition in Cyc". In: Proceedings of the Eighteenth International Joint Conference on Artificial Intelligence. Acapulco, Mexico, 2003.
• Michael Witbrock et al. (2004). "Automated OWL Annotation Assisted by a Large Knowledge Base". In: Workshop Notes of the 2004 Workshop on Knowledge Markup and Semantic Annotation at the 3rd International Semantic Web Conference ISWC2004. Hiroshima, Japan, November 2004, pp. 71–80.
• Michael Witbrock et al. (2005). "Knowledge Begets Knowledge: Steps towards Assisted Knowledge Acquisition in Cyc". In: Papers from the 2005 AAAI Spring Symposium on Knowledge Collection from Volunteer Contributors (KCVC). pp. 99–105. Stanford, California, March 2005.
• William Jarrold (2001). "Validation of Intelligence in Large Rule-Based Systems with Common Sense". "Model-Based Validation of Intelligence: Papers from the 2001 AAAI Symposium" (AAAI Technical Report SS-01-04).
• William Jarrold. (2003). Using an Ontology to Evaluate a Large Rule Based Ontology: Theory and Practice. {\em Performance Metrics for Intelligent Systems PerMIS '03} (NIST Special Publication 1014).