Wiedza w grach, gry z celem tworzenia wiedzy

HTML
DOWNLOAD

Wielkość: px

Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Wiedza w grach, gry z celem tworzenia wiedzy"

Kazimiera Kaźmierczak
6 lat temu
Przeglądów:

1 Wiedza w grach, gry z celem tworzenia wiedzy dr inż. Agnieszka Ławrynowicz Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej ZTG 2013

2 Kim jestem? Adiunkt w Instytucie Informatyki Politechniki Poznańskiej Zainteresowania: sztuczna inteligencja, głównie reprezentacja i inżynieria wiedzy (ontologie), odkrywanie wiedzy i technologie semantyczne (Seman&c Web) hop://

LeoLOD LeoLOD - Learning and Evolving Ontologies from Linked Open Data (2013-2015) Projekt realizowany w ramach programu POMOST Fundacji na Rzecz Nauki Polskiej

3 LeoLOD LeoLOD - Learning and Evolving Ontologies from Linked Open Data ( ) Projekt realizowany w ramach programu POMOST Fundacji na Rzecz Nauki Polskiej Tworzenie wiedzy: metody automatyczne (uczenie maszynowe) Walidacja wyników: crowd- sourcing (mikro- zadania) Strona projektu: hop://

4 WIEDZA W GRACH

zderzeniu z elektronami, fosfor wydziela energię elektromagnetyczną w tej formie Odpowiedź:

5 Jeopardy! Jeopardy! to amerykański quiz show (odpowiednik polskiego Va Banque!) 1964 do dzisiaj format odpowiedź- i- pytanie Przykład: Kategoria: Nauka ogólnie Wskazówka: W zderzeniu z elektronami, fosfor wydziela energię elektromagnetyczną w tej formie Odpowiedź: Czym jest światło? dla ludzi, wyzwaniem jest znajomość odpowiedzi dla maszyn, wyzwaniem jest zrozumienie pytania

6 IBM Watson Watson system komputerowy stworzony przez IBM do odpowiadania na pytania zadawane w języku naturalnym Watson wystąpił w Jeopardy! w trzydniowej rozgrywce (2011)

7 IBM Watson przeciwnikami IBM Watsona byli: Brad RuOer do tej pory wygrał najwięcej pieniędzy, Ken Jennings był najdłużej niepokonanym mistrzem IBM Watson zajął pierwsze miejsce

IBM Watson DeepQA (Watson) generuje i ocenia wiele hipotez wykorzystując kolekcję metod z dziedziny przetwarzania języka naturalnego, uczenia maszynowego, reprezentacji wiedzy i wnioskowania;

8 IBM Watson DeepQA (Watson) generuje i ocenia wiele hipotez wykorzystując kolekcję metod z dziedziny przetwarzania języka naturalnego, uczenia maszynowego, reprezentacji wiedzy i wnioskowania; gromadzą one i ważą dowody pochodzące ze źródeł danych niestrukturalnych i strukturalnych (np. otwartych powiązanych danych) aby ustalić odpowiedź o najwyższej pewności na podstawie odpowiedzi wielu (setek) metod NER JĘZYK NATURALNY parsowanie wyszukiwanie informacji uczenie maszynowe crowd technologie semantyczne ZADANIE

9 IBM Watson DeepQA (Watson) generuje i ocenia wiele hipotez wykorzystując kolekcję metod z dziedziny przetwarzania języka naturalnego, uczenia maszynowego, reprezentacji wiedzy i wnioskowania; gromadzą one i ważą dowody pochodzące ze źródeł danych niestrukturalnych i strukturalnych (np. otwartych powiązanych danych) aby ustalić odpowiedź o najwyższej pewności na podstawie odpowiedzi wielu (setek) metod NER JĘZYK NATURALNY parsowanie wyszukiwanie informacji uczenie maszynowe crowd technologie semantyczne ZADANIE

10 GRY Z CELEM TWORZENIA WIEDZY

11 Tworzenie wiedzy wykwalifikowany zespół ludzi metody (pół)- automatyczne społecznościowe (crowd- sourcing)

12 Tworzenie wiedzy wykwalifikowany zespół ludzi metody (pół)- automatyczne społecznościowe (crowd- sourcing): Gry z celem tworzenia wiedzy

13 Motywacje w tworzeniu treści przez społeczność Obopólna korzyść (tagowanie) Reputacja, sława (Wikipedia) Rywalizacja Przystosowanie się do grupy Altruizm Poczucie własnej wartości i nauka Zabawa i osobista przyjemność Domniemana obietnica przyszłych nagród Nagrody (Amazon Mechanical Turk)

14 Gry z celem Games with a purpose (GWAP): Technika oparta na obliczeniach wykonywanych przez ludzi (human- based computa&on) Proces obliczeniowy wykonywany jest poprzez zlecanie niektórych czynności ludziom do wykonania w zabawny, zajmujący sposób GWAP wykorzystuje różnice w umiejętnościach i kosztach pracy ludzi i metod informatycznych w celu osiągnięcia symbiotycznej interakcji człowiek- komputer

15 Gry z celem Luis Von Ahn (2006) Główna motywacja: nie leży w rozwiązaniu instancji problemu obliczeniowego, jest to ludzkie pragnienie zabawy W GWAP ludzie wykonują pożyteczne obliczenia jako efekt uboczny przyjemnej rozrywki Miarą użyteczności GWAP jest kombinacja wygenerowanych wyników i przyjemności rozgrywki

16 Kluczowe elementy GWAP

17 Gry z celem tworzenia treści, wiedzy Adnotacja tekstu/audio/obrazów/video Konstrukcja ontologii Mapowanie ontologii Tworzenie linków między zasobami Wyścigi Wiki

Adnotacja obrazów: Google Image Labeler Dwuosobowa gra internetowa (online: 2006 2011, wcześniej ESP Game) Cel: przypisanie etykiet do obrazka; dane wprowadzone przez graczy wspomagały wyszukiwarkę

18 Adnotacja obrazów: Google Image Labeler Dwuosobowa gra internetowa (online: , wcześniej ESP Game) Cel: przypisanie etykiet do obrazka; dane wprowadzone przez graczy wspomagały wyszukiwarkę grafik Google Zasady: punkty za podanie zgodnych etykiet obiektów na obrazku. Często podawane etykiety umieszczane na czarnej liście, niepunktowane. Dane wyjściowe : adnotacje opisujące obiekty na obrazkach Walidacja: konsensus, większość

19 ESP Game Źródło: hop://

20 Adnotacja audio: HerdIt Wieloosobowa gra Cel: adnotacja audio Zasady: kilka mini- gier dotyczących części utworu muzycznego; wszyscy gracze słuchają tego samego fragmentu audio i odpowiadają na pytania. Punkty przyznawane za podobieństwo odpowiedzi do tych udzielonych przez innych graczy. Dane wyjściowe: adnotacja plików audio Walidacja: konsensus, większość

21 Ontologia w pigułce An ontology is a formal specification ] maszynowa interpretacja of a shared ] grupa osób, konsensus conceptualization ] abstrakcyjny model zjawisk, pojęcia of a domain of interest ] wiedza dziedzinowa (Gruber 93) ontologia = formalna specyfikacja pojęć z danej dziedziny

22 Konstrukcja ontologii: OntoPronto (Ontogame) Dwuosobowa gra quizowa Cel: budowa ontologii dziedzinowej będącej rozszerzeniem ontologii Proton Zasady: Gracze czytają streszczenie losowo wybranego artykułu z Wikipedii i odpowiadają na zapytania o relacji tego artykułu w stosunku do ontologii Proton. Dane wyjściowe: Ontologia dziedzinowa ufundowana na ontologii Proton Walidacja: konsensus, większość

23 OntoPronto (Ontogame)

24 Mapowanie ontologii: SpotTheLink Dwuosobowa gra quizowa Cel: uzgadnianie ontologii, np. Dbpedia i Proton Zasady: Graczom prezentowane jest pojęcie z jednej ontologii. Pierwszy krok: zgadzają się co do odpowiadającego mu pojęcia w drugiej ontologii. Krok drugi: zgadzają się co do relacji wiążącej te dwa pojęcia. Dane wyjściowe: Odwzorowanie (w języku SKOS) pomiędzy pojęciami w ontologiach Walidacja: konsensus, większość

25 SpotTheLink

26 Otwarte powiązane dane w pigułce Projekt społecznościowy ze wsparciem W3C Publikowanie zbiorów danych jako otwarte i powiązane ze sobą dane grafowe (sieci semantyczne) Główna idea: wziąć istniejące (otwarte) zbiory danych i uczynić je dostępnymi w sieci WWW w formacie RDF (sieci semantyczne) Raz opublikowane w RDF, połączyć je linkami z innymi zbiorami danych Przykładowy link RDF: hop://dbpedia.org/resource/berlin [Identyfikator Berlina w DBPedia] owl:sameas hop://sws.geonames.org/ [Identyfikator Berlina w Geonames].

27 Tworzenie linków między zasobami: VeriLinks Cel: walidacja linków w arbitralnym zbiorze danych Zasady: Zgoda graczy co do poprawności linku jest nagradzana monetami, które są następnie wykorzystywane do zwalczania najeźdźców w grze polegającej na obronie wieży. Dane wyjściowe: zwalidowane linki

28 VeriLinks

29 Wyścigi Wiki : Wikispeedia Podążanie za linkami w Wikipedii Cel: obliczanie semantycznej odległości pomiędzy dwoma artykułami Wikipedii. Zasady: Gracze muszą znaleźć jak najkrótszą ścieżkę między dwoma hasłami. Dane wyjściowe: semantyczna odległość pomiędzy dwoma artykułami Walidacja: Większość

30 Wikispeedia Spróbuj: Game - > Astronomy, Game- >Potato

31 Dalsze uwagi Nie każde zadanie da się łatwo przerobić na GWAP (wymóg dekompozycji na mikro- zadania) Tworzenie niektórych ontologii wymaga bardzo specjalistycznej wiedzy To co powstaje w wyniku GWAP jest raczej płytkim modelem GWAP wymaga strategii zapobiegania oszustwom

32 Więcej informacji LeoLOD: hop:// IBM Watson (The DeepQA Project): hop://researcher.ibm.com/researcher/view_project.php?id=2099 GWAP: 1. Luis von Ahn (2006). "Games With A Purpose" (PDF). IEEE Computer Magazine: Luis von Ahn, Laura Dabbish (2008). "Designing Games With A Purpose" (PDF). Communica&ons of the ACM 51 (08/08). Semanc Games: 1. Elena Simperl, Roberta Cuel, Marn Stein, Incenve- Centric Semanc Web Applicaon Engineering, Morgan & Claypool Publishers (2013) 2. hop://semancgames.org/

Podobne dokumenty

Bazy wiedzy. Agnieszka Ławrynowicz. Poznań, rok akademicki 2017

Bazy wiedzy. Agnieszka Ławrynowicz. Poznań, rok akademicki 2017 Bazy wiedzy Agnieszka Ławrynowicz Poznań, rok akademicki 2017 Baza wiedzy pragmatyczna definicja Baza wiedzy kolekcja encji, klas i faktów o postaci subject-predicate-object (atrybuty, relacje), istotnych