التفكير المنطقي السليم

📅 آخر تحديث: ١ أغسطس ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ١ أغسطس ٢٠٢٦
📷 يحتوي على 1 صور
الموسوعة الحرة

في مجال الذكاء الاصطناعي ، يُعدّ التفكير المنطقي السليم قدرةً شبيهةً بالقدرة البشرية على وضع افتراضات حول طبيعة وجوهر المواقف العادية التي يواجهها الإنسان يوميًا. تشمل هذه الافتراضات أحكامًا حول طبيعة الأشياء المادية، وخصائصها التصنيفية، ونوايا الناس. قد يكون الجهاز الذي يُظهر التفكير المنطقي السليم قادرًا على استخلاص استنتاجات مشابهة لعلم النفس الشعبي لدى الإنسان (قدرته الفطرية على فهم سلوك الناس ونواياهم) والفيزياء البديهية (فهمه الطبيعي للعالم المادي). [ 1 ]

التعريفات والخصائص

تتضمن بعض تعريفات وخصائص الحس السليم من مؤلفين مختلفين ما يلي:

  • " تشمل المعرفة العامة الحقائق الأساسية حول الأحداث (بما في ذلك الأفعال) وآثارها، والحقائق المتعلقة بالمعرفة وكيفية الحصول عليها، والحقائق المتعلقة بالمعتقدات والرغبات. كما تشمل الحقائق الأساسية حول الأشياء المادية وخصائصها." [ 2 ]
  • "تختلف المعرفة العامة عن المعرفة الموسوعية في أنها تتعامل مع المعرفة العامة بدلاً من تفاصيل الكيانات المحددة." [ 3 ]
  • المعرفة البديهية هي "معرفة من واقع الحياة يمكن أن توفر أساسًا لجمع وتفسير معارف إضافية تلقائيًا". [ 4 ]
  • يتكون العالم الذي يتسم بالحس السليم من "الزمان والمكان والتفاعلات المادية والناس وما إلى ذلك". [ 1 ]
  • الحس السليم هو "كل المعرفة عن العالم التي نعتبرها أمراً مفروغاً منه ولكننا نادراً ما نذكرها بصوت عالٍ". [ 5 ]
  • الحس السليم هو "معرفة أساسية قابلة لإعادة الاستخدام على نطاق واسع وليست خاصة بمجال موضوع معين ... معرفة يجب أن تمتلكها." [ 6 ]

يُعرّف البروفيسور إرنست ديفيس، من جامعة نيويورك، المعرفة العامة بأنها "ما يعرفه طفل في السابعة من عمره عن العالم"، بما في ذلك الأشياء المادية والمواد والنباتات والحيوانات والمجتمع البشري. وهي عادةً ما تستثني المعرفة النظرية والمتخصصة ومعرفة الأعراف؛ ولكنها قد تشمل أحيانًا المعرفة المتعلقة بهذه المواضيع. على سبيل المثال، معرفة كيفية لعب الورق هي معرفة متخصصة وليست "معرفة عامة"؛ ولكن معرفة أن الناس يلعبون الورق للتسلية تُعتبر "معرفة عامة". [ 7 ]

مشكلة التفكير المنطقي السليم

قد يستخدم نظام السيارة ذاتية القيادة شبكة عصبية لتحديد أي أجزاء من الصورة تبدو مطابقة لصور التدريب السابقة للمشاة، ثم يقوم بنمذجة تلك المناطق على أنها منشورات مستطيلة بطيئة الحركة ولكنها غير قابلة للتنبؤ إلى حد ما والتي يجب تجنبها.

بالمقارنة مع البشر، يفتقر الذكاء الاصطناعي الحالي إلى العديد من سمات التفكير المنطقي البشري؛ وأبرزها امتلاك البشر آليات قوية للتفكير في " الفيزياء البديهية " كالمكان والزمان والتفاعلات الفيزيائية. وهذا يمكّن حتى الأطفال الصغار من استخلاص استنتاجات بسهولة، مثل: "إذا دحرجت هذا القلم من على الطاولة، فسيسقط على الأرض". كما يمتلك البشر آلية قوية لـ" علم النفس الشعبي " تساعدهم على تفسير جمل اللغة الطبيعية، مثل: "رفض أعضاء مجلس المدينة منح المتظاهرين تصريحًا لأنهم دعوا إلى العنف". (يواجه الذكاء الاصطناعي صعوبة في التمييز بين من يُزعم أنهم يدعون إلى العنف، أعضاء المجلس أم المتظاهرين). [ 1 ] [ 8 ] [ 9 ] هذا النقص في "المعرفة العامة" يعني أن الذكاء الاصطناعي غالبًا ما يرتكب أخطاءً مختلفة عن تلك التي يرتكبها البشر، بطرق قد تبدو غير مفهومة. على سبيل المثال، لا تستطيع السيارات ذاتية القيادة الحالية التفكير في موقع المشاة أو نواياهم بالطريقة نفسها التي يفعلها البشر، بل يجب عليها استخدام أساليب تفكير غير بشرية لتجنب الحوادث. [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]

تشمل المواضيع الفرعية المتداخلة للتفكير المنطقي السليم الكميات والقياسات، والزمان والمكان، والفيزياء، والعقول، والمجتمع، والخطط والأهداف، والأفعال والتغيير. [ 13 ]

مشكلة المعرفة البديهية

تُعدّ مشكلة المعرفة العامة مشروعًا راهنًا في مجال الذكاء الاصطناعي، يهدف إلى إنشاء قاعدة بيانات تضمّ المعرفة العامة التي يُفترض أن يمتلكها معظم الأفراد، مُقدّمةً بطريقةٍ يسهل على برامج الذكاء الاصطناعي [ 14 ] التي تستخدم اللغة الطبيعية فهمها. ونظرًا لاتساع نطاق المعرفة العامة، تُعتبر هذه المسألة من أصعب المشكلات في أبحاث الذكاء الاصطناعي [ 15 ] . ولكي تتمكن الآلة من إنجاز أي مهمة بنفس كفاءة العقل البشري، يجب أن تُظهر ذكاءً يُضاهي ذكاء الإنسان. وتشمل هذه المهام التعرّف على الأشياء ، والترجمة الآلية ، واستخراج البيانات النصية . ولأداء هذه المهام، يجب أن تكون الآلة على دراية بالمفاهيم نفسها التي يُدركها الفرد الذي يمتلك المعرفة العامة.

المنطق السليم في المهام الذكية

في عام ١٩٦١، ناقش بار هليل لأول مرة الحاجة إلى المعرفة العملية وأهميتها في معالجة اللغة الطبيعية في سياق الترجمة الآلية. [ ١٦ ] تُحل بعض حالات الغموض باستخدام قواعد بسيطة وسهلة التعلم. بينما تتطلب حالات أخرى إدراكًا واسعًا للعالم المحيط، وبالتالي فهي تتطلب معرفة عامة أكثر. على سبيل المثال، عند استخدام آلة لترجمة نص، تنشأ مشكلات الغموض، والتي يمكن حلها بسهولة من خلال فهم دقيق وحقيقي للسياق. غالبًا ما تحل برامج الترجمة الآلية حالات الغموض باستخدام كلمات مماثلة أو متشابهة. على سبيل المثال، عند ترجمة الجملتين "The electrician is working" و"The telephone is working" إلى الألمانية، ترجمت الآلة كلمة "working" بشكل صحيح بمعنى "يعمل" في الجملة الأولى، وبمعنى "يعمل بشكل صحيح" في الجملة الثانية. وقد لاحظت الآلة في متن النص أن الكلمات الألمانية التي تعني "يعمل" و"كهربائي" تُستخدم بشكل متكرر معًا، وأنها متقاربة. وينطبق الأمر نفسه على كلمتي "هاتف" و"يعمل بشكل صحيح". مع ذلك، فإنّ الأسلوب الإحصائي الذي ينجح في الحالات البسيطة غالبًا ما يفشل في الحالات المعقدة. تُنفّذ برامج الحاسوب الحالية مهام لغوية بسيطة من خلال معالجة عبارات قصيرة أو كلمات منفصلة، ​​لكنها لا تسعى إلى فهم أعمق وتركز على النتائج قصيرة المدى.

رؤية الحاسوب

تظهر مثل هذه المشكلات في مجال رؤية الحاسوب. [ 1 ] [ 17 ] فعلى سبيل المثال، عند النظر إلى صورة لحمام، يمكن تمييز بعض العناصر الصغيرة التي لا تظهر إلا جزئيًا، مثل المناشف والزجاجات، بفضل العناصر المحيطة بها (المرحاض، حوض الغسيل، حوض الاستحمام)، والتي تشير إلى وظيفة الحمام. أما في صورة معزولة، فسيكون من الصعب تحديدها.

تُشكّل الأفلام تحديًا أكبر. فبعضها يحتوي على مشاهد ولحظات لا يمكن فهمها بمجرد مطابقة الصور المحفوظة مع نماذج مُسبقة. على سبيل المثال، لفهم سياق الفيلم، يُطلب من المشاهد استنتاج نوايا الشخصيات ووضع افتراضات بناءً على سلوكها. في ظل التقنيات الحالية، يستحيل بناء برنامج وإدارته ليقوم بمهام كهذه، كالتنبؤ بأفعال الشخصيات. أقصى ما يُمكن فعله هو تحديد الأفعال الأساسية وتتبّع الشخصيات.

التلاعب الروبوتي

تتجلى الحاجة إلى التفكير المنطقي السليم وأهميته في الروبوتات المستقلة التي تعمل في بيئة واقعية غير خاضعة للتحكم. فعلى سبيل المثال، إذا تمت برمجة روبوت لأداء مهام نادل في حفل كوكتيل، ولاحظ أن الكأس الذي كان يحمله مكسور، فلا ينبغي له أن يسكب السائل في الكأس، بل عليه أن يحمل كأسًا آخر. تبدو هذه المهام بديهية عندما يمتلك الفرد تفكيرًا منطقيًا سليمًا، ولكن ضمان تجنب الروبوت لمثل هذه الأخطاء يمثل تحديًا. [ 1 ]

نجاحات في مجال الاستدلال المنطقي الآلي

يُحرز تقدم ملحوظ في مجال الاستدلال المنطقي الآلي في مجالات الاستدلال التصنيفي، والاستدلال المتعلق بالأفعال والتغيرات، والاستدلال الزمني. ولكل مجال من هذه المجالات نظرية راسخة تفسر نطاقًا واسعًا من الاستدلالات المنطقية. [ 18 ]

الاستدلال التصنيفي

التصنيف هو مجموعة الأفراد والفئات وعلاقاتهم. ثلاث علاقات أساسية هي:

  • الفرد هو مثال على فئة. على سبيل المثال، الفرد تويتي هو مثال على فئة روبن .
  • تُعتبر إحدى الفئات مجموعة فرعية من فئة أخرى. على سبيل المثال ، طائر أبو الحناء هو مجموعة فرعية من فئة الطيور .
  • هناك فئتان منفصلتان. على سبيل المثال، طائر أبو الحناء منفصل عن طائر البطريق .

التعدي هو أحد أنواع الاستدلال في علم التصنيف. بما أن تويتي هو مثال على طائر أبو الحناء ، وطائر أبو الحناء هو مجموعة جزئية من طائر ، فإنه يترتب على ذلك أن تويتي هو مثال على طائر . الوراثة هي نوع آخر من الاستدلال. بما أن تويتي هو مثال على طائر أبو الحناء ، وهو مجموعة جزئية من طائر ، وطائر يمتلك خاصية الطيران ، فإنه يترتب على ذلك أن تويتي وطائر أبو الحناء يمتلكان خاصية الطيران .

عندما يقوم الفرد بتصنيف فئات أكثر تجريدًا، يصبح تحديد وتوضيح فئات محددة أكثر صعوبة. تُستخدم هياكل تصنيفية بسيطة بكثرة في برامج الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، WordNet هو مورد يتضمن تصنيفًا، عناصره هي معاني الكلمات الإنجليزية. تركز أنظمة استخراج المعلومات من الويب، المستخدمة لجمع المعرفة العامة من مستندات الويب، على العلاقات التصنيفية، وتحديدًا على جمع هذه العلاقات. [ 1 ]

العمل والتغيير

تُعدّ نظرية الفعل والأحداث والتغيير مجالاً آخر من مجالات التفكير المنطقي السليم. [ 19 ] توجد مناهج تفكير راسخة للمجالات التي تستوفي القيود المذكورة أدناه:

  • الأحداث ذرية، بمعنى أن حدثًا واحدًا يحدث في كل مرة، ويحتاج المفكر إلى مراعاة حالة العالم وظروفه في بداية الحدث المحدد ونهايته، ولكن ليس أثناء الحالات، بينما لا يزال هناك دليل على التغييرات المستمرة (التقدم).
  • كل تغيير هو نتيجة لحدث ما
  • الأحداث حتمية، بمعنى أن حالة العالم في نهاية الحدث يتم تحديدها من خلال حالة العالم في البداية ومواصفات الحدث.
  • هناك فاعل واحد، وكل الأحداث هي أفعاله.
  • إن الحالة ذات الصلة للعالم في البداية إما معروفة أو يمكن حسابها.

الاستدلال الزمني

الاستدلال الزمني هو القدرة على وضع افتراضات حول معرفة الإنسان بالأوقات والمدد والفترات الزمنية. على سبيل المثال، إذا علم شخص ما أن موزارت وُلد بعد هايدن وتوفي قبله، فيمكنه استخدام معرفته بالاستدلال الزمني ليستنتج أن موزارت توفي أصغر سنًا من هايدن. وتتلخص هذه الاستنتاجات في حل أنظمة من المتباينات الخطية. [ 20 ]

يُعدّ دمج هذا النوع من الاستدلال مع أغراض ملموسة، مثل تفسير اللغة الطبيعية ، أكثر صعوبة، لأنّ تفسير تعابير اللغة الطبيعية يعتمد على السياق. [ 21 ] ولا يمكن إنجاز مهام بسيطة مثل تحديد الطوابع الزمنية للإجراءات بدقة تامة.

الاستدلال النوعي

الاستدلال النوعي [ 22 ] هو شكل من أشكال الاستدلال المنطقي الذي تم تحليله بنجاح نسبي. يهتم هذا النوع من الاستدلال باتجاه التغير في الكميات المترابطة. على سبيل المثال، إذا ارتفع سعر سهم ما، فإن كمية الأسهم التي سيتم بيعها ستنخفض. وإذا كان نظام بيئي ما يحتوي على ذئاب وحملان، وانخفض عدد الذئاب، فإن معدل نفوق الحملان سينخفض ​​أيضًا. وقد صاغ هذه النظرية لأول مرة يوهان دي كلير ، الذي حلل جسمًا يتحرك على أفعوانية.

تُطبق نظرية الاستدلال النوعي في العديد من المجالات مثل الفيزياء وعلم الأحياء والهندسة وعلم البيئة وما إلى ذلك. وهي بمثابة الأساس للعديد من البرامج العملية، والتخطيط التناظري، وفهم النصوص.

تحديات أتمتة التفكير المنطقي السليم

اعتبارًا من عام 2014، توجد بعض الأنظمة التجارية التي تسعى إلى تعزيز استخدام التفكير المنطقي السليم. مع ذلك، تستخدم هذه الأنظمة المعلومات الإحصائية كبديل عن المعرفة المنطقية السليمة، حيث يغيب التفكير المنطقي. تعالج البرامج الحالية الكلمات المفردة، لكنها لا تحاول تقديم فهم أعمق. ووفقًا لإرنست ديفيس وغاري ماركوس ، هناك خمسة عوائق رئيسية تحول دون إنتاج "مُفكِّر منطقي سليم" مُرضٍ. [ 1 ]

  • أولاً، لا تزال بعض المجالات التي تدخل في التفكير المنطقي غير مفهومة بشكل كامل. فالأفراد بعيدون كل البعد عن الفهم الشامل لمجالات مثل التواصل والمعرفة، والتفاعلات بين الأشخاص، أو العمليات الفيزيائية.
  • ثانيًا، قد تنطوي المواقف التي تبدو سهلة التنبؤ أو الافتراض على تعقيد منطقي لا يشمله الفهم البديهي للبشر. صحيح أن بعض جوانب المواقف المشابهة دُرست وفُهمت جيدًا، إلا أن هناك العديد من العلاقات التي لا تزال مجهولة، حتى من حيث المبدأ، وكيفية تمثيلها بشكل قابل للاستخدام بواسطة الحواسيب.
  • ثالثًا، ينطوي التفكير المنطقي السليم على التفكير المعقول . ويتطلب ذلك التوصل إلى استنتاج منطقي في ضوء ما هو معروف مسبقًا. وقد دُرِسَ التفكير المعقول لسنوات عديدة، وطُوِّرت العديد من النظريات التي تشمل التفكير الاحتمالي والمنطق غير الرتيب . ويتخذ هذا التفكير أشكالًا مختلفة، منها استخدام بيانات وقواعد غير موثوقة، قد لا تكون نتائجها مؤكدة في بعض الأحيان.
  • رابعاً، هناك العديد من المجالات التي يكون فيها عدد قليل من الأمثلة متكرراً للغاية، في حين أن هناك عدداً هائلاً من الأمثلة النادرة للغاية.
  • خامساً، عند صياغة الافتراضات، يكون من الصعب تمييز وتحديد مستوى التجريد.

بالمقارنة مع البشر، تُظهر برامج الحاسوب الحالية، اعتبارًا من عام 2018، أداءً ضعيفًا للغاية في اختبارات قياس "الاستدلال المنطقي" الحديثة، مثل تحدي مخططات وينوغراد . [ 23 ] ويُعتقد أن مشكلة بلوغ مستوى الكفاءة البشرية في مهام "المعرفة المنطقية" تُعدّ على الأرجح " مُكتملة الذكاء الاصطناعي " (أي أن حلها يتطلب القدرة على توليد ذكاء بمستوى الذكاء البشري ). [ 24 ] [ 25 ] ويرى بعض الباحثين أن بيانات التعلم الخاضع للإشراف غير كافية لإنتاج ذكاء اصطناعي عام قادر على الاستدلال المنطقي، ولذلك اتجهوا إلى تقنيات التعلم الأقل إشرافًا. [ 26 ]

الأساليب والتقنيات

ينقسم البحث في المنطق السليم إلى مناهج قائمة على المعرفة، ومناهج تعتمد على التعلم الآلي باستخدام مجموعات بيانات ضخمة، مع وجود تفاعلات محدودة بين هذين النوعين من المناهج. كما توجد مناهج التعهيد الجماعي ، التي تسعى إلى بناء قاعدة معرفية من خلال ربط المعرفة الجماعية ومساهمات غير المتخصصين. ويمكن تقسيم المناهج القائمة على المعرفة إلى مناهج تعتمد على المنطق الرياضي.

في المناهج القائمة على المعرفة، يحلل الخبراء خصائص الاستدلالات اللازمة لإجراء التفكير في مجال محدد أو لمهمة معينة. وتشمل هذه المناهج ثلاثة أنواع: المناهج الرياضية، والمناهج غير الرسمية، والمناهج واسعة النطاق. المناهج الرياضية نظرية بحتة، وتُنتج عنها ورقة بحثية مطبوعة بدلاً من برنامج. ويقتصر العمل على نطاق المجالات وتقنيات التفكير قيد الدراسة. أما في المناهج غير الرسمية، فتستند نظريات التفكير إلى بيانات قصصية وحدس ناتج عن علم النفس السلوكي التجريبي. وتُعد هذه المناهج شائعة في برمجة الحاسوب. ومن التقنيات الشائعة الأخرى لاستخلاص المعرفة العامة من مستندات الويب: التنقيب في الويب والاستعانة بمصادر خارجية .

يدّعي نظام COMET (2019)، الذي يستخدم بنية نموذج اللغة GPT من OpenAI وقواعد المعرفة العامة الموجودة مثل ConceptNet ، أنه قادر على توليد استدلالات منطقية بمستوى يقارب المعايير البشرية. ومثل العديد من الجهود الحالية الأخرى، يعتمد COMET بشكل مفرط على أنماط اللغة السطحية، ويُعتبر أنه يفتقر إلى فهم عميق على مستوى الإنسان للعديد من المفاهيم المنطقية. تشمل مناهج نماذج اللغة الأخرى التدريب على مشاهد مرئية بدلاً من النصوص فقط، والتدريب على أوصاف نصية لسيناريوهات تتضمن مفاهيم فيزيائية منطقية. [ 6 ] [ 27 ]

مراجع

  1. 1 2 3 4 5 6 7 إرنست ديفيس؛ غاري ماركوس (2015). "الاستدلال المنطقي والمعرفة المنطقية في الذكاء الاصطناعي" . مجلة اتصالات رابطة مكائن ​​الحوسبة . المجلد  58، العدد  9. الصفحات 92-103 . doi : 10.1145/2701413 . 
  2. ↑ مكارثي، جون. "الذكاء الاصطناعي والمنطق وصياغة الحس السليم". المنطق الفلسفي والذكاء الاصطناعي. سبرينغر، دوردريخت، 1989. 161-190.
  3. ↑ تاندون، نيكيت؛ فارد، أبارنا س.؛ دي ميلو، جيرارد (22 فبراير 2018). "المعرفة البديهية في الذكاء الآلي". سجل ACM SIGMOD . 46 (4): 49-52 . doi : 10.1145/3186549.3186562 .
  4. ↑ ماتوسزيك، سينثيا، وآخرون. "البحث عن الحس السليم: ملء cyc من الويب." مجموعة قسم علوم الحاسوب والهندسة الكهربائية بجامعة ماريلاند، مقاطعة بالتيمور (2005).
  5. ↑ "كيفية تعليم الذكاء الاصطناعي بعض المنطق السليم" . مجلة وايرد . ١٣ نوفمبر ٢٠١٨. تم الاطلاع عليه بتاريخ ١١ فبراير ٢٠٢١ .
  6. 1 2 بافلوس، جون (30 أبريل 2020). "المنطق السليم يصل إلى أجهزة الكمبيوتر" . مجلة كوانتا . تم الاطلاع عليه في 3 مايو 2020 .
  7. ↑ ديفيس، إرنست (25 أغسطس 2017). "الصياغات المنطقية للاستدلال المنطقي السليم: دراسة استقصائية" . مجلة أبحاث الذكاء الاصطناعي . 59 : 651-723 . doi : 10.1613/jair.5339 .
  8. ↑ "تنمية الحس السليم | DiscoverMagazine.com" . مجلة ديسكوفر . 2017. مؤرشف من الأصل في 25 مارس 2018. تم الاطلاع عليه في 24 مارس 2018 .
  9. ↑ وينوغراد، تيري (يناير 1972). "فهم اللغة الطبيعية". علم النفس المعرفي . 3 (1): 1-191 . doi : 10.1016/0010-0285(72)90002-3 .
  10. ↑ «لا تقلقوا: السيارات ذاتية القيادة لن تظهر غدًا (أو العام المقبل)» . أوتوويك . 2016. مؤرشف من الأصل في 25 مارس 2018. تم الاطلاع عليه في 24 مارس 2018 .
  11. ↑ نايت، ويل (2017). "قد تشتهر بوسطن بسائقيها السيئين، لكنها أرض اختبار لسيارة ذاتية القيادة أكثر ذكاءً" . مجلة إم آي تي ​​للتكنولوجيا . مؤرشف من الأصل في 22 أغسطس 2020. تم الاطلاع عليه في 27 مارس 2018 .
  12. ↑ براكن، هنري (31 أغسطس 2017). "حول مشكلة جعل المركبات ذاتية القيادة متوافقة مع قانون المرور" . الذكاء الاصطناعي والقانون . 25 (3): 341-363 . doi : 10.1007/s10506-017-9210-0 . hdl : 11370/8ee0174e-d2e8-496b-bc11-bc3a890881e7 .
  13. ↑ توماسون، ريتشموند (27-08-2003). "المنطق والذكاء الاصطناعي" . مختبر أبحاث الميتافيزيقا، جامعة ستانفورد.{{cite journal}}يتطلب الاستشهاد بالمجلة ( مساعدة )|journal=
  14. ↑ "برامج الذكاء الاصطناعي" .
  15. ↑ "تطبيقات الذكاء الاصطناعي" .
  16. ↑ "بار هليل: أبحاث الذكاء الاصطناعي والترجمة الآلية" . TheGuardian.com .
  17. ↑ أنتول، ستانيسلاف، وآخرون. " Vqa: الإجابة على الأسئلة المرئية ". وقائع المؤتمر الدولي لـ IEEE حول رؤية الحاسوب. 2015.
  18. ↑ "التصنيف" .
  19. ↑ "الفعل والتغيير في التفكير المنطقي السليم" .
  20. ↑ "التفكير الزمني" .
  21. ↑ ليو، هوغو، وبوش سينغ. " الاستدلال المنطقي في اللغة الطبيعية وعبرها ". مؤرشف بتاريخ 9 أغسطس 2017 في أرشيف الإنترنت . المؤتمر الدولي حول أنظمة المعلومات والهندسة الذكية والقائمة على المعرفة. سبرينغر، برلين، هايدلبرغ، 2004.
  22. ↑ "الاستدلال النوعي" . 9 أغسطس 2014.
  23. ↑ "تحدي مخطط وينوغراد" . cs.nyu.edu . تم الاطلاع عليه بتاريخ 9 يناير 2018 .
  24. ↑ يامبولسكي، رومان ف. "الذكاء الاصطناعي الكامل، الذكاء الاصطناعي الصعب، أو الذكاء الاصطناعي السهل - تصنيف المشكلات في الذكاء الاصطناعي." MAICS. 2012.
  25. ↑ أندريتش، سي، نوفوسيل، إل، وهرنكاس، بي. (2009). المعرفة الفطرية . البحث عن المعلومات واسترجاعها، 2009.
  26. ↑ سميث، كريغ س. (8 أبريل 2020). "الحواسيب تتعلم منا بالفعل. ولكن هل يمكنها أن تُعلّم نفسها؟" . صحيفة نيويورك تايمز . تم الاطلاع عليه في 3 مايو 2020 .
  27. ↑ بوسيلوت، أنطوان، وآخرون. "Comet: محولات الحس السليم لبناء الرسم البياني المعرفي التلقائي." arXiv preprint arXiv:1906.05317 (2019).

للمزيد من القراءة