ÖĞRENCİ (bilgisayar programı) - STUDENT (computer program) - Wikipedia

ÖĞRENCİ erken yapay zeka cebirsel kelime problemlerini çözen program. Yazılmıştır Lisp tarafından Daniel G. Bobrow 1964'te doktora tezi olarak (Bobrow 1964). Lise cebir kitaplarında bulunan türden kelime problemlerini okumak ve çözmek için tasarlandı.[1] Program genellikle yapay zekanın erken bir başarısı olarak anılır. doğal dil işleme.

Teknik Açıklama

1960'larda, ana bilgisayar bilgisayarlar yalnızca üniversitede bir araştırma bağlamında mevcuttu. İçinde Proje MAC -de MIT ÖĞRENCİ sistemi, bir soru cevaplama benzersiz bir şekilde doğal dil işlemeyi içeren yazılım ve sembolik programlama.[2] Diğer erken çözme girişimleri cebir hikayesi problemleri 1960'ların donanım ve yazılımlarıyla da gerçekleştirildi: örneğin, Philips, Beyzbol ve Synthex sistemleri.[3]

ÖĞRENCİ, İngilizce dilinde yazılmış bir cebir öyküsünü girdi olarak kabul eder ve çıktı olarak bir sayı üretir. Bu, aşağıdakilerden oluşan katmanlı bir boru hattıyla gerçekleştirilir. Sezgisel desen dönüşümü için. İlk başta, İngilizce cümleler, her biri tek bir bilgi parçası içeren çekirdek cümlelerine dönüştürülür. Daha sonra, çekirdek cümleleri matematiksel ifadelere dönüştürülür.[4] Dönüşümü destekleyen bilgi tabanı 52 gerçek içerir.[açıklama gerekli ][5]

ÖĞRENCİ bir kurala dayalı sistem mantık çıkarımı ile.[6] Kurallar, yazılım geliştiricisi tarafından önceden programlanmıştır ve şunları yapabilir: ayrıştırmak Doğal lisan.

Doğal dil işleme için daha güçlü teknikler, örneğin makine öğrenme, daha sonra donanım daha yetenekli hale geldikçe kullanılmaya başlandı ve daha basit kural tabanlı sistemlere göre popülerlik kazandı.[7]

Misal

Tom'un aldığı müşteri sayısı, yayınladığı reklam sayısının% 20'sinin iki katı ve reklam sayısı 45 ise, Tom'un aldığı müşteri sayısı nedir?

(Norvig'den alınmıştır[1])

Referanslar

  1. ^ a b Norvig, Peter (1992). Yapay zeka programlama paradigmaları: Common Lisp'te vaka çalışmaları. San Francisco, Kaliforniya: Morgan Kaufmann. s. 109–149. ISBN  1-55860-191-0.
  2. ^ Bobrow, Daniel G (1964). Bir bilgisayar problem çözme sistemi için doğal dil girdisi (Doktora). Massachusetts Teknoloji Enstitüsü.
  3. ^ Raphael Bertram (1964). SIR: Anlamsal bilgi erişimi için bir bilgisayar programı (Doktora). Massachusetts Teknoloji Enstitüsü.
  4. ^ Shuming Shi ve Yuehui Wang ve Chin-Yew Lin ve Xiaojiang Liu ve Yong Rui (2015). Sayı Kelime Problemlerini Anlamsal Ayrıştırma ve Akıl Yürütme ile Otomatik Çözme. 2015 Doğal Dil İşlemede Ampirik Yöntemler Konferansı Bildirileri. Hesaplamalı Dilbilim Derneği. doi:10.18653 / v1 / d15-1135.
  5. ^ Kenneth D. Forbus (2010). "AI ve Bilişsel Bilim: Geçmiş ve Gelecek 30 Yıl". Bilişsel Bilimde Konular. Wiley. 2 (3): 345–356. doi:10.1111 / j.1756-8765.2010.01083.x. PMID  25163864.
  6. ^ Lin, Yi-Chung ve Liang, Chao-Chun ve Hsu, Kuang-Yi ve Huang, Chien-Tsung ve Miao, Shen-Yun ve Ma, Wei-Yun ve Ku, Lun-Wei ve Liau, Churn-Jung ve Su, Keh-Yih (2015). Muhakeme ve açıklama ile etiket tabanlı istatistiksel matematik kelime problem çözücü tasarlama. International Journal of Computational Linguistics & Chinese Language Processing, Cilt 20, Sayı 2, Aralık 2015-ROCLING XXVII'den Seçilmiş Makaleler üzerine Özel Sayı.CS1 bakimi: birden çok ad: yazarlar listesi (bağlantı)
  7. ^ Dongxiang Zhang ve Lei Wang ve Luming Zhang ve Bing Tian Dai ve Heng Tao Shen (2019). "Anlamsal Ayrıştırmanın Boşluğu: Otomatik Matematik Kelime Problem Çözücüleri Üzerine Bir Araştırma". Örüntü Analizi ve Makine Zekası Üzerine IEEE İşlemleri. Elektrik ve Elektronik Mühendisleri Enstitüsü (IEEE): 1. arXiv:1808.07290. doi:10.1109 / tpami.2019.2914054. PMID  31056490.