Ciclo

Cyc (pronunciado / ˈ saɪ k / SYKE ) es un proyecto de inteligencia artificial ( IA) a largo plazo que busca crear una ontología y una base de conocimiento integral que abarque los conceptos y reglas fundamentales sobre el funcionamiento del mundo. Con la intención de capturar el conocimiento del sentido común , Cyc se centra en el conocimiento implícito . El proyecto comenzó en julio de 1984 en MCC y fue desarrollado posteriormente por la empresa Cycorp .

El nombre "Cyc" (de "enciclopedia") es una marca registrada propiedad de Cycorp. CycL cuenta con una especificación publicada públicamente, y docenas de módulos HL (Nivel Heurístico) fueron descritos en el libro de texto de Lenat y Guha, ^{[ 1 ]} pero el código del motor de inferencia Cyc y la lista completa de módulos HL son propiedad de Cycorp. ^{[ 2 ]}

El proyecto fue iniciado en julio de 1984 por Douglas Lenat en la Microelectronics and Computer Technology Corporation (MCC), un consorcio de investigación creado por dos corporaciones con sede en Estados Unidos "para contrarrestar un entonces ominoso esfuerzo japonés en IA, el llamado proyecto de ' quinta generación '". ^{[ 3 ]} Desde enero de 1995 en adelante, el proyecto estuvo en desarrollo activo por Cycorp, donde Douglas Lenat era el director ejecutivo .

El lenguaje de representación CycL comenzó como una extensión de RLL ^{[ 4 ] [ 5 ]} (el Lenguaje de Representación, desarrollado en 1979 – 1980 por Lenat y su estudiante de posgrado Russell Greiner mientras estaban en la Universidad de Stanford ). En 1989, ^{[ 6 ]} CycL había expandido su poder expresivo a la lógica de orden superior (HOL).

La ontología de Cyc creció hasta alcanzar aproximadamente 100 000 términos en 1994, y en 2017 contenía alrededor de 1 500 000 términos. La base de conocimiento de Cyc, que incluye términos ontológicos, se creó en gran medida mediante la escritura manual de axiomas; en 1994 contaba con aproximadamente 1 millón de términos, y en 2017, con unos 24,5 millones.

Para 2002, Cyc fue descrito como un proyecto que había "consumido 60 millones de dólares y 600 años-persona de esfuerzo de programadores, filósofos y otros —conocidos colectivamente como ciclistas— que han estado codificando lo que Lenat llama 'realidad consensuada' e ingresándola en una base de datos masiva". ^{[ 7 ]}

En 2008, los recursos de Cyc se asignaron a muchos artículos de Wikipedia . ^{[ 8 ]}

En 2014, Lenat dijo: "Hemos mantenido un perfil muy bajo, en su mayoría intencionalmente", sin inversiones externas ni deudas. ^{[ 9 ]}

La base de conocimiento se divide en microteorías . A diferencia de la base de conocimiento en su conjunto, cada microteoría debe estar libre de contradicciones monótonas. Cada microteoría es un objeto de primera clase en la ontología Cyc; tiene un nombre que es una constante regular. Los nombres de los conceptos en Cyc son términos o constantes CycL . ^{[ 6 ]} Las constantes comienzan con un opcional #$y distinguen entre mayúsculas y minúsculas. Hay constantes para:

• Elementos individuales conocidos como individuos , como #$BillClintono #$France.
• Colecciones , como #$Tree-ThePlant(que contiene todos los árboles) o #$EquivalenceRelation(que contiene todas las relaciones de equivalencia ). Un miembro de una colección se denomina instancia de esa colección. ^{[ 1 ]}
• Funciones que producen nuevos términos a partir de otros dados. Por ejemplo, #$FruitFncuando se le proporciona un argumento que describe un tipo (o colección) de plantas, devolverá la colección de sus frutos. Por convención, las constantes de función comienzan con una letra mayúscula y terminan con la cadena Fn.
• Las funciones de verdad , que pueden aplicarse a uno o más conceptos, devuelven verdadero o falso. Por ejemplo, #$siblingsla relación de hermanos es verdadera si los dos argumentos son hermanos . Por convención, las constantes de las funciones de verdad comienzan con una letra minúscula.

Para cada instancia de la colección #$ChordataPhylum(es decir, para cada cordado ), existe un animal hembra (instancia de #$FemaleAnimal), que es su madre (descrita por el predicado #$biologicalMother). ^{[ 1 ]}

Un motor de inferencia es un programa informático que intenta obtener respuestas a partir de una base de conocimiento. El motor de inferencia Cyc realiza deducción lógica general . ^{[ 10 ]} También realiza razonamiento inductivo , aprendizaje automático estadístico y aprendizaje automático simbólico , y razonamiento abductivo . ^{[ 11 ] [ 12 ]}

El motor de inferencia Cyc separa el problema epistemológico del problema heurístico . Para este último, Cyc utilizó una arquitectura de comunidad de agentes en la que los módulos especializados, cada uno con su propio algoritmo, recibían prioridad si lograban avanzar en el subproblema.

En 2001, GlaxoSmithKline financió Cyc, aunque para aplicaciones desconocidas. ^{[ 19 ]} En 2007, la Clínica Cleveland utilizó Cyc para desarrollar una interfaz de consulta en lenguaje natural de información biomédica sobre cirugías cardiotorácicas . ^{[ 20 ]} Una consulta se analiza en un conjunto de fragmentos CycL con variables abiertas. ^{[ 21 ]} La Base de Conocimiento sobre Terrorismo fue una aplicación de Cyc que intentó contener conocimiento sobre descripciones relacionadas con el "terrorismo". El conocimiento se almacena como enunciados en lógica matemática. El proyecto duró de 2004 a 2008. ^{[ 22 ] [ 23 ]} Lycos utilizó Cyc para la desambiguación de términos de búsqueda, pero se detuvo en 2001. ^{[ 24 ]} CycSecure se produjo en 2002, ^{[ 25 ]} una herramienta de evaluación de vulnerabilidades de red basada en Cyc, con pruebas en el Equipo de Respuesta a Emergencias Informáticas del STRATCOM de EE. UU . ^{[ 26 ]}

Una aplicación de Cyc tiene como objetivo declarado ayudar a los estudiantes que realizan matemáticas a nivel de sexto grado. ^{[ 27 ]} La aplicación, llamada MathCraft, ^{[ 28 ]} debía desempeñar el papel de un compañero de clase que está un poco más confundido que el usuario sobre el tema. A medida que el usuario da buenos consejos, Cyc permite que el avatar cometa menos errores.

El proyecto Cyc ha sido descrito como "uno de los esfuerzos más controvertidos de la historia de la inteligencia artificial". ^{[ 29 ]} Catherine Havasi , CEO de Luminoso, afirma que Cyc es el proyecto predecesor de Watson de IBM . ^{[ 30 ]} El científico de aprendizaje automático Pedro Domingos se refiere al proyecto como un "fracaso catastrófico" debido a la cantidad interminable de datos necesarios para producir resultados viables y a la incapacidad de Cyc para evolucionar por sí mismo. ^{[ 31 ]}

Gary Marcus , científico cognitivo y cofundador de la empresa de IA Geometric Intelligence, afirmó en 2016 que «representa un enfoque muy diferente de todo lo relacionado con el aprendizaje profundo que ha aparecido en las noticias». ^{[ 32 ]} Esto coincide con la postura de Doug Lenat de que «a veces, la apariencia de inteligencia no es suficiente». ^{[ 33 ]}

Esta es una lista de algunas de las personas destacadas que trabajan o han trabajado en Cyc, ya sea cuando era un proyecto en MCC (donde se inició Cyc) o en Cycorp.

• Alan Belasco et al. (2004). "Representación eficaz de las brechas de conocimiento" . En: D. Karagiannis, U. Reimer (Eds.): Aspectos prácticos de la gestión del conocimiento, Actas de PAKM 2004, Viena, Austria, 2-3 de diciembre de 2004. Springer-Verlag, Berlín Heidelberg.
• Bertino, Elisa ; Piero, Gian; Zarria, BC (2001). Sistemas de bases de datos inteligentes . Addison-Wesley Professional.
• John Cabral y otros (2005). "Conversión del metaconocimiento semántico en sesgo inductivo" . En: Actas de la 15.ª Conferencia Internacional sobre Programación Lógica Inductiva . Bonn, Alemania, agosto de 2005.
• Jon Curtis et al. (2005). "Sobre el uso efectivo de Cyc en un sistema de respuesta a preguntas" . En: Artículos del taller de IJCAI sobre conocimiento y razonamiento para responder preguntas . Edimburgo, Escocia: 2005.
• Chris Deaton et al. (2005). "La base de conocimientos integral sobre terrorismo en Cyc" . En: Actas de la Conferencia Internacional de Análisis de Inteligencia de 2005, McLean, Virginia, mayo de 2005.
• Kenneth Forbus et al. (2005). «Combinando analogía, recuperación inteligente de información e integración del conocimiento para el análisis: un informe preliminar» . En: Actas de la Conferencia Internacional de Análisis de Inteligencia de 2005 , McLean, Virginia, mayo de 2005.
• Douglas Foxvog (2010), "Cyc". En: Theory and Applications of Ontology: Computer Applications Archived 2018-11-12 at the Wayback Machine , Springer .
• Fritz Lehmann y d. foxvog (1998), " Poniendo carne en los huesos: problemas que surgen al crear bases de conocimiento anatómico con ricas estructuras relacionales ". En: Intercambio de conocimiento entre sistemas basados ​​en conocimiento biológico y médico , AAAI .
• Douglas Lenat y RV Guha (1990). Building Large Knowledge-Based Systems: Representation and Inference in the Cyc Project . Addison-Wesley. ISBN 0-201-51752-3.
• Douglas Lenat y Gary Marcus , " De la IA generativa a la IA confiable: lo que los másteres en Derecho podrían aprender de Cyc ", 31 de julio de 2023
• James Masters (2002). "Integración estructurada de fuentes de conocimiento y sus aplicaciones a la fusión de información" . En: Actas de la Quinta Conferencia Internacional sobre Fusión de Información . Annapolis, MD, julio de 2002.
• James Masters y Z. Güngördü (2003). "Integración estructurada de fuentes de conocimiento: un informe de progreso". En: Integración de sistemas multiagente intensivos en conocimiento . Cambridge, Massachusetts, EE. UU., 2003.
• Cynthia Matuszek et al. (2006). "Introducción a la sintaxis y el contenido de Cyc". En: Actas del Simposio de Primavera de la AAAI de 2006 sobre Formalización y Compilación del Conocimiento Previo y sus Aplicaciones a la Representación del Conocimiento y la Respuesta a Preguntas . Stanford, 2006.
• Cynthia Matuszek et al. (2005). "Buscando el sentido común: poblando Cyc desde la web" . En: Actas de la Vigésima Conferencia Nacional sobre Inteligencia Artificial . Pittsburgh, Pensilvania, julio de 2005.
• Tom O'Hara et al. (2003). "Inducción de criterios para mapeos léxicos de sustantivos masivos utilizando la base de conocimiento Cyc y su extensión a WordNet" . En: Actas del Quinto Taller Internacional sobre Semántica Computacional . Tilburg, 2003.
• Fabrizio Morbini y Lenhart Schubert (2009). "Evaluación de EPILOG: un razonador para lógica episódica" . Universidad de Rochester, Conferencia Commonsense '09 (describe la biblioteca de Cyc de aproximadamente 1600 "pruebas de sentido común").
• Kathy Panton et al. (2002). "Formación de conocimiento y diálogo mediante el conjunto de herramientas KRAKEN" . En: Decimoctava Conferencia Nacional sobre Inteligencia Artificial . Edmonton, Canadá, 2002.
• Deepak Ramachandran P. Reagan y K. Goolsbey (2005). «Ciclo de investigación de primer orden: expresividad y eficiencia en una ontología de sentido común». Archivado el 24 de marzo de 2014 en Wayback Machine . En: Artículos del taller de la AAAI sobre contextos y ontologías: teoría, práctica y aplicaciones . Pittsburgh, Pensilvania, julio de 2005.
• Stephen Reed y D. Lenat (2002). "Mapeo de ontologías en Cyc" . En: Taller de la Conferencia AAAI 2002 sobre ontologías para la web semántica . Edmonton, Canadá, julio de 2002.
• Benjamin Rode et al. (2005). "Hacia un modelo de recuperación de patrones en datos relacionales" . En: Actas de la Conferencia Internacional de Análisis de Inteligencia de 2005. McLean, Virginia, mayo de 2005.
• Dave Schneider et al. (2005). "Recopilación y gestión de datos para el análisis de inteligencia" . En: Actas de la Conferencia Internacional de Análisis de Inteligencia de 2005. McLean, Virginia, mayo de 2005.
• Schneider, D., y Witbrock, MJ (2015, mayo). "Gramática de construcción semántica: superando la división NL/Logic" En Actas de la 24.ª Conferencia Internacional sobre la World Wide Web (págs.  673–678).
• Blake Shepard et al. (2005). "Un enfoque basado en el conocimiento para la seguridad de redes: aplicación de Cyc en el ámbito de la evaluación de riesgos de red" . En: Actas de la Decimoséptima Conferencia sobre Aplicaciones Innovadoras de la Inteligencia Artificial . Pittsburgh, Pensilvania, julio de 2005.
• Nick Siegel et al. (2004). «Arquitecturas de agentes: Combinando las fortalezas de la ingeniería de software y los sistemas cognitivos» . En: Artículos del taller de la AAAI sobre arquitecturas de agentes inteligentes: Combinando las fortalezas de la ingeniería de software y los sistemas cognitivos . Informe técnico WS-04-07, págs.  74-79. Menlo Park, California: AAAI Press, 2004.
• Nick Siegel et al. (2005). Generación de hipótesis y recopilación de pruebas para el análisis de inteligencia: la aplicación Nooscape de Cycorp . En Actas de la Conferencia Internacional de Análisis de Inteligencia de 2005, McLean, Virginia, mayo de 2005.
• Michael Witbrock et al. (2002). "Un sistema de diálogo interactivo para la adquisición de conocimiento en Cyc" . En: Actas de la Decimoctava Conferencia Internacional Conjunta sobre Inteligencia Artificial . Acapulco, México, 2003.
• Michael Witbrock et al. (2004). "Anotación OWL automatizada asistida por una gran base de conocimiento" . En: Notas del taller de 2004 sobre marcado de conocimiento y anotación semántica en la 3.ª Conferencia Internacional sobre la Web Semántica ISWC2004 . Hiroshima, Japón, noviembre de 2004, págs.  71-80.
• Michael Witbrock et al. (2005). "El conocimiento genera conocimiento: pasos hacia la adquisición asistida de conocimiento en cicloscopia" . En: Artículos del Simposio de Primavera de la AAAI de 2005 sobre la recopilación de conocimiento de colaboradores voluntarios (KCVC) . págs.  99-105. Stanford, California, marzo de 2005.
• William Jarrold (2001). "Validación de la inteligencia en grandes sistemas basados ​​en reglas con sentido común" . "Validación de la inteligencia basada en modelos: artículos del simposio AAAI de 2001" (Informe técnico AAAI SS-01-04).
• William Jarrold. (2003). Uso de una ontología para evaluar una ontología basada en reglas de gran tamaño: teoría y práctica . {\em Métricas de rendimiento para sistemas inteligentes PerMIS '03} (Publicación especial 1014 del NIST).

• Sitio web de Cycorp
• Cyc: Obituario del mayor monumento a la IA general lógica. Artículo de Yuxi Liu (UC Berkeley), 2025.