Dec, 2023
Tumbug：一种图示式通用知识表示方法
Tumbug: A pictorial, universal knowledge representation method
Mark A. Atkins
TL;DR人工通用智能（AGI）的关键被普遍认为是常识推理（CSR），或者更精确地说是发现对 CSR 特别适用的知识表示方法（KRM），作者开发了一种定制的 CSR 知识表示方法 Tumbug，这种新颖的 Tumbug 知识表示方法被设计成具有图形性质，因为越来越多的证据表明人脑使用某种图像类型的 KRM，且对于 AGI 领域而言，没有众所周知的关于这种 KRM 可能性的先前研究。Tumbug 与 Roger Schank 的概念依存理论（CD）有些相似，但 Tumbug 具有图形性质，并且基于科学和人类生活的基本概念，使用大约 30 个组件，而 CD 理论基于人类导向的活动，使用大约 17 个组件（= 6 个原始概念类别 + 11 个原始行为）。Tumbug 的所有构建块都归纳为仅对应传统 Object-Attribute-Value 表示的三个组件（O、A、V）以及两个新组件（C、S），它们分别代表变化和系统。总体而言，这一由五个组件组成的集合被称为 “SCOVA”，似乎是所有知识表示的通用基础。