moaminsharifi/fa-wiki-spell-checker huggingface dataset:
کاهش و خوشه‌بندی ترازمند و بازکردی با بهره‌گیری از رده‌بندی (balanced iterative reducing and clustering using hierarchies) که در زبان انگلیسی به شکل مخفف به آن BIRCH گفته می‌شود، یک الگوریتم خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی می‌باشد. این روش یکی از روش‌های یادگیری خودران می‌باشد که از آن جهت داده‌کاوی روی دادگان بزرگ و حجیم استفاده می‌شود.
از این الگوریتم برای سرعت‌بخشی به الگوریتم خوشه‌بندی کی-میانگین نیز استفاده می‌شود. مبتکران این الگوریتم از آن به عنوان اولین الگوریتم در حوزه دیتابیس که به شکل مؤثر نویز در داده را مدیریت می‌کند یاد می‌کنند. توانایی این الگوریتم در خوشه‌بندی داده‌هایی که به شکلی افزایشی و پویا به دست می‌آیند، آن را برجسته و از دیگر الگوریتم‌ها متمایز می‌کند.
الگوریتم‌های خوشه‌بندی ارائه شده پیش از این الگوریتم، عملکرد ضعیفی روی داده‌های بزرگ و حجیم داشتند. همچنین آن‌ها نیاز داشتند که کل داده‌های در حافظه برای دسترسی موجود باشد و این برای مجموعه داده‌هایی که در حافظه اصلی کامپیوتر جا نمی‌شدند مشکل‌ساز بود. این الگوریتم با توانایی به‌کارگیری داده‌ها به شکل پویا، مشکلات موجود در الگوریتم‌های قبلی را برطرف کرد.
ورودی‌های این الگوریتم مجموعه‌ای از بردارهای حقیق به اندازه formula_1 و عدد formula_2 که به نشان‌دهنده تعداد خوشه‌ها است، هستند. الگوریتم شامل ۴ مرحله می‌باشد:
الگوریتم کاهش و خوشه‌بندی ترازمند و بازکردی با بهره‌گیری از رده‌بندی، عملیات خوشه‌بندی را به شکل محلی انجام می‌دهد. در واقع این الگوریتم برای خوشه‌بندی داده‌ها نیاز به خواندن تمام داده‌ها به شکل یک‌جا ندارد. این نوع از طراحی الگوریتم از دو مشاهده ناشی می‌گردد. مشاهده اول آن که فضای داده‌ها معمولاً به شکل یکنواخت اشعال نشده و مشاهده دوم آن است که همهٔ نقاط در داده‌های ما به یک اندازه مهم نیستند. این ویژگی الگوریتم منجر به کمینه شدن هزینه‌های خواندن و نوشتن در حافظه می‌شود.
تقطیر دانش یکی از روش‌های مرسوم برای انتقال اطلاعات بین مدل‌ها است که در چند سال گذشته بسیار مورد بررسی قرار گرفته‌است. در دنیای یادگیری ماشین، به فرایند انتقال دانش از یک مدل نسبتاً بزرگ به یک مدل کوچک تقطیر دانش گفته می‌شود. مدل‌های بزرگ مثل شبکه‌های عصبی ژرف یا مدل‌های یادگیری ماشین جمعی ظرفیت دانش و یادگیری بیشتری در مقایسه با مدل‌های کوچک‌تر دارند اما از لحاظ محاسباتی بسیار سنگین‌تر هستند. تقطیر دانش، این دانش را از مدل‌های پیچیده به مدل‌های ساده‌تر و کوچک‌تر منتفل می‌کند و تلاش می‌کند که این کار را با کمترین میزان هدررفت دانش انجام دهد.
در واقع نیاز به آن، زمانی حس شد که مدل‌های پیچیده‌ای داریم که توانایی حل مسائل سخت را دارند و می‌خواهیم آن‌ها را در دستگاه‌های تلفن همراه یا جاهای دیگر که کمبود منابع داریم، به کار بگیریم. به‌طور معمول در دنیای یادگیری ماشین، ما از مدل‌های مشابه برای آموزش و استنتاج استفاده می‌کنیم اما نکتهٔ قابل توجه این است که نیازمندی‌های این دو قسمت با هم متفاوت است. در یادگیری معمولاً ما دنبال این هستیم که پارامترهای یادگیری را بدست آوریم. برای این کار می‌توان زمان بسیار زیادی را صرف کرد و مسیرهای مختلف زیادی را امتحان کرد. همچنین می‌توان از تکنیک‌های مختلفی استفاده کرد؛ مثلاً عمق شبکه را بیشتر کنیم یا از داده‌های بیشتری کمک بگیریم یا برای تنظیم مدل از حذف تصادفی استفاده کنیم. اما در استنتاج بسیار واضح است که به این کارها و امتحان کردن‌ها نیاز نداریم. در مرحله استنتاج مهم‌ترین نیازها دقت بالای مدل و زمان مصرفی برای پیش‌بینی کردن است. اگر مدل شما بسیار کند باشد یا منابع محاسباتی زیادی نیاز داشته باشد، دیگر دقت بالای آن اهمیت چندانی پیدا نمی‌کند. در این‌جا است که ایدهٔ اساسی تقطیر دانش شکل می‌گیرد.
این روش، فرایندی برای آموزش یک مدل ساده است، به طوری که دانش مدل پیچیده را تا حد امکان به آن انتقال دهیم. معمولاً مدل پیچیده را معلم و مدل ساده را دانش‌آموز می‌نامیم. مدل معلم به‌طور معمول مدلی است که پارامترهای بسیار زیادی دارد یا یک مجموعه از چندین مدل است و نمی‌توان از آن‌ها به راحتی در جاهای مختلف که توانایی محاسباتی بسیار زیادی نداریم، استفاده کرد. مدل دانش‌آموز نیز معمولاً مدلی ساده و بسیار سریع است.
یک راه برای انتقال دادن تعمیم‌سازی از مدل معلم به مدل دانش‌آموز این است که از توزیع احتمال خروجی مدل معلم که آن را اهداف نرم می‌نامیم، برای آموزش مدل دانش‌آموز استفاده کنیم. در طرف دیگر هم تعدادی داده همراه با برچسب داریم که آن‌ها را اهداف سخت می‌نامیم. از هر دوی آن‌ها در این فرایند تقطیر استفاده می‌شود. اگر مدل معلم مجموعه‌ای از مدل‌های ساده باشد آن‌گاه می‌توان از میانگین حسابی یا هندسی توزیع‌های خروجی به عنوان اهداف نرم استفاده کرد. در واقع در این‌جا به جای آموزش مستقیم مدل دانش آموز روی داده‌های خام، مدل سعی می‌کند تا خروجی شبکهٔ معلم را تقلید کند. اگر آنتروپی اهداف نرم زیاد باشد، اطلاعات بسیار زیادی را با واریانس کمتر در مقایسه با اهداف سخت متناظر، در دل خود دارند. از روی همین می‌توان فهمید که مدل دانش‌آموز در مقایسه با مدلی که به صورت عادی بخواهد آموزش ببیند، می‌تواند با حجم دادهٔ بسیار کمتر آموزش ببیند و حتی دچار مشکل بیش‌برازش نشود. در مواردی حتی دیده شده‌است که دقت مدل دانش‌آموز از معلم به دلیل این که تعمیم‌سازی بهتری و بیش‌برازش کمتری دارد، بیشتر است.
در شکل بالا مراحل مختلف مدل‌های مبتنی بر تقطیر دانش را می‌بینید. در قسمت اول جمع‌آوری داده، مورد نیاز است. در بسیاری از کاربردها، شبکه‌های معلم و دانش‌آموز به‌طور مستقیم بر روی دادهٔ خام نمی‌توانند آموزش ببینند؛ بنابراین یک سری تبدیلات بر روی داده‌ها ممکن است نیاز شود. در مرحله بعدی که طراحی مدل معلم است، ساختار مدل بر اساس اهداف و مسئله تعیین می‌گردد. همچنین تعداد معلم‌ها (اگر قرار است چند شبکه معلم داشته باشیم که هر یک روی بخشی از داده کار کنند) و نحوهٔ ارتباط آن‌ها با همدیگر تعیین می‌گردد.
مرحلهٔ بعدی تقطیر دانش است که هستهٔ کلی کار است. در این مرحله معلوم می‌شود که تقطیر به چه شکل صورت بگیرد. تعیین می‌کنید که روش انتقال به چه شکل باشد. این که از اهداف سخت یا اهداف نرم یا هر دو استفاده کنیم و تقطیر تنها از انتهای مدل معلم یا لایه‌های میانی صورت گیرد نیز در این قسمت معلوم می‌شوند. در نهایت در مرحلهٔ طراحی مدل دانش‌آموز، ساختار این شبکه و این که چطور اطلاعات را از معلم دریافت کند، مورد بررسی قرار می‌گیرد. نکتهٔ قابل توجه این است که این بخش به صورت مستقیم به داده و هدف متصل است، زیرا مدل دانش‌آموز بر اساس نوع مسئله و داده‌های مورد بررسی طراحی می‌شود.
شبکه‌های عصبی معمولاً توزیع احتمال دسته‌ها در لایه آخر را به کمک تابع پیشینه هموار محاسبه می‌کنند. اگر formula_1 ورودی formula_2ام لایه آخر (ورودی پیشینه هموار) باشند، احتمال formula_3 را با مقایسه formula_1 با دیگر ورودی‌های این لایه، حساب می‌کند.
دقت کنید که formula_6 در رابطه بالا دما است که معمولاً برابر ۱ قرار داده می‌شود. بدیهی است که formula_6 این‌جا یک فراپارامتر است. هر چه‌قدر formula_6 بیشتر باشد، توزیع ما هموارتر می‌شود و هرچه قدر کمتر باشد اهمیت formula_1ها بیشتر می‌شود و توزیع ناهموارتر می‌شود. به تعبیر دیگر هر چه قدر که formula_6 بیشتر می‌شود، احتمال دستهٔ محتمل‌تر به سمت یک میل می‌کند ولی هر چه قدر که formula_6 کمتر می‌شود، احتمال رده‌ها به سمت یکنواخت شدن حرکت می‌کنند.
در حالت ساده و ابتدایی، تابع هدف را می‌توان آنتروپی متقاطع با اهداف نرم در نظر گرفت. در واقع پس از آموزش دادن مدل معلم در دمای بالا، اهداف نرم به‌دست می‌آیند و مدل دانش‌آموز به کمک آن‌ها در همان دمای بالا آموزش می‌بیند. البته بعد از تمام شدن آموزش، مدل دانش‌آموز از دمای ۱ استفاده می‌کند.
اگر برچسب‌های درست برای تمام یا بعضی از داده‌ها در مجموعه انتقال (مجموعه داده‌ای که از آن برای آموزش مدل دانش‌آموز استفاده می‌کنیم) موجود باشد، می‌توان روش را بسیار بهبود بخشید. یک روش این است که از این برچسب‌های درست استفاده کرد تا در اهداف نرم اصلاحاتی اعمال کنیم اما روش کارآمدتر این است که تابع هدف را میانگین وزن‌دار آنتروپی متقاطع با اهداف نرم و آنتروپی متقاطع با اهداف سخت در نظر بگیریم. دقت شود که در آنتروپی متقاطع با اهداف نرم دما در هر دو بالا و یکسان در نظر گرفته می‌شود در حالی که در آنتروپی متقاطع با اهداف سخت، دمای مدل دانش‌آموز همان‌طور که در بالا گفتیم برابر ۱ است. به‌طور تجربی این نتیجه به دست آمده که اگر ضریب جملهٔ دوم به طرز قابل توجهی کم باشد و تأثیر اهداف نرم در تابع هدف ما بیشتر باشد، نتیجه به دست آمده بهتر است.
حال سعی می‌کنیم تا توصیف بالا را به صورت ریاضی ببینیم. فرض کنید که formula_12 مجموعه داده‌های آموزشی ما است. حال دوتایی‌های ورودی و برچسب به صورتformula_13 می‌باشند. فرض کنید که formula_6 مدل معلم با پارامترهای formula_15 و formula_16 مدل دانش‌آموز با پارامترهای formula_17 باشد. حال طبق تقطیر دانش هدف کمینه کردن اتلاف نوشته شده در فرمول زیر است:
در فرمول بالا، formula_19 همان آنتروپی متقاطع اهداف سخت است که بر روی برچسب‌های formula_20 پیش‌بینی شده توسط مدل دانش‌آموز و برچسب‌های formula_21 واقعی داده‌ها
در دمای ۱ محاسبه می‌گردد. formula_22 همان اتلاف تقطیر است که در واقع آنتروپی متقاطع اهداف نرم می‌باشد که از خروجی‌های لایه پیشینه هموار معلم و دانش‌آموز در دمای formula_23 محاسبه می‌شود؛ بنابراین، formula_24 خروجی لایهٔ پیشینه هموار دانش‌آموز و formula_25 خروجی لایهٔ پیشینه هموار معلم را نشان می‌دهند. formula_26 هم فراپارامتری است که میزان تأثیر هر یک از این اتلاف‌ها را در مدل نهایی کنترل می‌کند.
امروزه از تقطیر دانش در بسیاری از حوزه‌ها و مسائل استفاده می‌شود که در زیر به چند مورد آن‌ها اشاره می‌کنیم.
در این حوزه تقطیر دانش بسیار کاربرد دارد. بسیاری از مدل‌های امروزی در این حوزه بر پایهٔ یادگیری ژرف می‌باشند و در نتیجه معمولاً با مدل‌های سنگینی سر و کار داریم. پس می‌توان از تقطیر دانش و فشرده سازی مدل کمک گرفت تا در جاهایی که کمبود منابع داریم از مدل‌های سبک‌تر استفاده کنیم. در مسائل زیادی همچون کلاس‌بندی عکس‌ها یا تشخیص چهره و جاهای دیگر از این تکنیک کمک گرفته می‌شود.
مدل‌های مبتنی بر یادگیری ژرف که در این حوزه وجود دارند، معمولاً بسیار بزرگ و پیچیده هستند و میلیون‌ها پارامتر دارند. در نتیجه در این حوزه به خصوص از آن‌جا که تسک‌های مربوطه بیشتر در سیستم‌های سبک باید استفاده شوند، تقطیر دانش بسیار محبوب است. تلاش می‌شود تا به مدل‌های سبک و سریع‌تری که تنها تقاوت دقت ناچیزی با مدل‌های پیچیدهٔ اصلی دارند، برسیم. در واقع این مدل‌ها به حافظهٔ کمتری و منابع پردازشی کمتری نیاز دارند و در عین حال دقت خوبی دارند. در کاربردهایی مثل تولید متن یا پرسش و پاسخ نیز این مورد کاربرد دارد.
مدل‌های امروزه و مطرح این حوزه نیز بیشتر بر پایهٔ شبکه‌های عصبی و یادگیری ژرف می‌باشند. اما همان‌طور که می‌دانید از آن‌ها معمولاً بر روی سیستم‌های نهفته یا سیستم‌های کم منبع دیگری همچون تلفن همراه استفاده می‌باشد. در نتیجه در مرحلهٔ توسعه و استنتاج مهم است که مدل‌های ما تا حد ممکن سبک و سریع باشند. در نتیجه از تکنیک تقطیر دانش و فشرده سازی مدل در این‌جا نیز استفاده می‌شود.
در علم آمار، واریانس حفظ‌شده () ابزاری برای سنجش مقدار واریانس مد نظر گرفته شده توسط یک مدل ریاضیاتی روی یک مجموعه دادهٔ خاص است. هر چه میزان واریانس حفظ‌شده بیشتر باشد، آن مدل بیشتر می‌تواند تنوع داده‌ها در مجموعهٔ داده‌ها را توضیح دهد.
به قسمت دیگر از واریانس کل، واریانس باقی‌مانده می‌گویند.
در رگرسیون خطی مبحث کسری از واریانس باقی مانده (به انگلیسی: Fraction of variance unexplained) مفهومی جا افتاده است. همچنین ضریب تعیین بر پایه مبانی پایه‌ای واریانس حفظ شده تعریف می‌شود.
فرض کنید formula_1 برداری تصادفی و formula_2 متغیری تصادفی که از یک توزیع نرمال با میانگین formula_3 تولید می‌شود، می‌باشند. در این حالت واریانس حفظ شده formula_4 برابر توان دو ضریب تعیین formula_5 است.
توجه کنید که فرضیه مهم این مدل، خطی بودن مرکز توزیع formula_2 نسبت به formula_1 است.
واریانس حفظ شده برای انتخاب مدل مناسب در بخش‌هایی از یادگیری ماشین استفاده می‌شود. از مثال‌های آن می‌توان به کاربرد آن در کاهش ابعاد در تحلیل مؤلفه‌های اصلی اشاره کرد. در این روش از واریانس حفظ شده برای انتخاب مؤلفه‌های اصلی‌ای که بیشترین اطلاعات را از مجموعه داده اولیه نگه‌داری می‌کنند، استفاده می‌شود.
در روش تحلیل مؤلفه‌های اصلی مقادیر و بردارهای ویژه ماتریس کوواریانس مجموعه داده‌ها محاسبه می‌شود و بردارهای ویژه با بیشترین مقدار واریانس حفظ شده نگه‌داری می‌شوند (به اندازه‌ای که مجموع مقدار واریانس حفظ شده به مقداری مناسب، معمولاً بالا ۹۰ درصد برسد) و مجموعه داده جدید را تشکیل می‌دهند. واریانس حفظ شده برای هر بردار ویژه به صورت زیر محاسبه می‌شود:
formula_8که formula_9 مقدار ویژه متناظر با بردار ویژه i ام و formula_10 برابر میزان واریانس حفظ شده توسط آن بردار ویژه است.
در یادگیری بازنمایی، تعبیه گراف دانش (معادل Knowledge Graph Embedding یا KGE)، که از آن به عنوان یادگیری بازنمایی دانش (KRL) و یا یادگیری چند رابطه‌ای هم یاد می‌شود، یک کار یادگیری ماشینی برای یادگیری یک نمایش کم بعدی از موجودیت ها و روابط یک نمودار دانش است. با حفظ معنای معنایی آنها. نمودارهای دانش (KGs) با استفاده از نمایش تعبیه شده آنها می‌توانند برای کاربردهای مختلفی مانند پیش‌بینی پیوند، طبقه‌بندی سه‌گانه، شناسایی موجودیت، خوشه بندی و استخراج رابطه استفاده شوند.
یک گراف دانش، با formula_1 نمایش داده می‌شود و مجموعه‌ای‌ از موجودیت‌ها (entity) و روابط (relations) و حقایق (fact) است. یک حقیقت، سه‌گانه‌ای به صورت formula_2 است که در آن، formula_3 ارتباطی میان ابتدا یا سر (formula_4) و انتها یا دم (formula_5) برقرار می‌کند. طریقه دیگر نشان دادن حقیقت، به صورت formula_6 است که به این نمادگذاری، چارچوب توصیف منابع (RDF) هم می‌گویند. نمودار دانش، نشان‌دهنده دانش مربوط به یک حوزه خاص است. با استفاده از این نمایش ساختاریافته، می‌توان پس از چند مرحله اصلاح، بخشی از دانش جدید را از آن استنتاج کرد. با این حال، امروزه، مردم برای استفاده از آنها در یک برنامه واقعی باید با پراکندگی داده ها و ناکارآمدی محاسباتی دست و پنجه نرم کنند. تعبیه یک نمودار دانش، هر موجودیت و رابطه یک نمودار دانش (formula_7) را به بردار با یک بعد معین (formula_8 یا بعد تعبیه)، ترجمه می‌کند. مجموعه بردارهای جاسازی شده برای همه موجودیت ها و روابط در نمودار دانش، نمایش متراکم و کارآمدتری از دامنه است که می تواند به راحتی برای بسیاری از وظایف مختلف استفاده شود.
تعبیه گراف دانش با چهار جنبه مختلف مشخص می‌شود:
همه مدل‌های مختلف جاسازی نمودار دانش تقریباً از یک روش برای یادگیری معنای معنایی حقایق پیروی می‌کنند. در ابتدا، برای یادگیری یک نمایش تعبیه شده از یک نمودار دانش، بردارهای تعبیه شده موجودیت ها و روابط به مقادیر تصادفی مقداردهی اولیه می‌شوند. سپس، با شروع از یک مجموعه آموزشی تا رسیدن به یک شرط توقف، الگوریتم به طور مداوم تعبیه‌ها را بهینه می‌کند. معمولاً شرط توقف با اضافه شدن بیش از حد روی مجموعه تمرینی داده می‌شود. برای هر تکرار، یک دسته از اندازه formula_9 از مجموعه آموزشی نمونه‌برداری می‌شود و برای هر سه‌گانه‌ای از دسته، یک واقعیت خراب تصادفی نمونه برداری می‌شود، (منظور از واقعیت خراب تصادفی، یعنی سه‌گانه‌ای که یک واقعیت درست و واقعی را در نمودار دانش نشان نمی‌دهد.) فساد سه‌گانه شامل جایگزینی سر یا دم (یا هر دو) سه گانه با موجودیت دیگری است که واقعیت را نادرست می کند. سه گانه اصلی و سه گانه خراب در دسته آموزشی اضافه می‌شوند و سپس جاسازی ها به روز می‌شوند و یک تابع امتیازدهی را بهینه می‌کنند. در پایان الگوریتم، تعبیه‌های آموخته شده باید معنای معنایی را از سه‌گانه استخراج کرده و حقایق واقعی را به درستی در نمودار دانش مشاهده نکرده باشند.
شبه‌ کد برای توصیف رفتار یک KGE به صورت زیر است:
Algorithm Compute entity and relation embeddings
input: The training set S={(h,r,t)}, entity set E, relation set R, embedding dimension k
output: Entity and relation embeddings
initialization: the entities e and relations r, embeddings (vectors) are randomly initialized
while stop condition do
این شاخص‌ها اغلب برای اندازه‌گیری کیفیت تعبیه یک مدل استفاده می‌شوند. سادگی شاخص ها آنها را برای ارزیابی عملکرد یک الگوریتم جاسازی حتی در مقیاس بزرگ بسیار مناسب می کند. با فرض داشتن <chem>Q</chem> به عنوان مجموعه‌ای از تمام پیش‌بینی‌های رتبه‌بندی شده یک مدل، می‌توان سه شاخص عملکرد مختلف را تعریف کرد:
Hits@K یا به طور خلاصه، H@K، یک شاخص عملکرد است که احتمال یافتن پیش‌بینی صحیح را در اولین K پیش‌بینی‌های برتر مدل اندازه‌گیری می‌کند. معمولاً از formula_10 استفاده می‌شود. Hits@K منعکس کننده دقت یک مدل تعبیه شده برای پیش بینی رابطه بین دو سه‌گانه به درستی است.
formula_11 Hits@K
مقادیر بالاتر، نشان‌دهنده نتایج پیش‌بینی بهتر است.
میانگین رتبه، میانگین رتبه‌بندی اقلام پیش‌بینی شده توسط مدل در بین تمامی آیتم‌های ممکن است.
مقادیر پایین‌تر، نشان‌دهنده مدل بهتر است.
میانگین رتبه متقابل، تعداد سه گانه های پیش بینی شده درست را اندازه می‌گیرد. اگر اولین سه‌گانه پیش‌بینی شده درست باشد، 1 اضافه می‌شود. اگر دومی درست باشد، formula_13 اضافه می‌شود و به همین ترتیب تا انتها.
MRR معمولاً برای تعیین کمیت اثر الگوریتم های جستجو استفاده می شود.
مقادیر بالاتر، نشان‌دهنده مدل بهتر است.
تکمیل نمودار دانش (KGC) مجموعه‌ای از تکنیک‌ها برای استنتاج دانش از نمایش نمودار دانش تعبیه‌شده است. به طور خاص، این تکنیک یک استنتاج سه‌گانه موجودیت یا رابطه گمشده را تکمیل می‌کند. وظایف فرعی مربوطه، پیش‌بینی پیوند یا موجودیت (یعنی حدس زدن یک موجودیت از جاسازی موجودیت دیگر سه‌گانه و رابطه) و پیش‌بینی رابطه (یعنی پیش‌بینی معقول‌ترین رابطه‌ای که دو موجودیت را به هم متصل می‌کند) نامیده می‌شوند.
طبقه بندی سه‌گانه یک مسئله طبقه‌بندی دودویی است. با فرض داده شدن یک سه‌گانه، مدل آموزش دیده معقول بودن سه‌گانه را با استفاده از تعبیه برای تعیین درست یا نادرست بودن یک سه گانه ارزیابی می‌کند. تصمیم با تابع امتیاز مدل و یک آستانه معین گرفته می‌شود. خوشه‌بندی برنامه دیگری است که از نمایش تعبیه شده یک نمودار دانش پراکنده برای متراکم کردن نمایش موجودیت های معنایی مشابه در یک فضای دو بعدی استفاده می‌کند.
استفاده از جاسازی گراف دانش به طور فزاینده‌ای در بسیاری از کاربردها فراگیر شده است. در مورد سیستم‌های توصیه گر، استفاده از جاسازی نمودار دانش می‌تواند بر محدودیت‌های یادگیری تقویتی معمول غلبه کند. آموزش این نوع سیستم توصیه‌گر نیازمند حجم عظیمی از اطلاعات کاربران است. با این حال، تکنیک‌های نمودار دانش می‌توانند با استفاده از نموداری که قبلاً بر روی دانش قبلی از همبستگی آیتم ساخته شده است و استفاده از تعبیه برای استنباط از آن توصیه، این مسئله را برطرف کند. استفاده مجدد از دارو، استفاده از یک داروی قبلاً تأیید شده است، اما برای یک هدف درمانی متفاوت از آنچه در ابتدا برای آن طراحی شده بود. می توان از وظیفه پیش بینی پیوند برای استنباط جدید بین یک داروی موجود و یک بیماری با استفاده از یک نمودار دانش زیست پزشکی ساخته شده با استفاده از در دسترس بودن ادبیات عظیم و پایگاه های داده زیست پزشکی استفاده کرد. تعبیه نمودار دانش نیز می تواند در حوزه سیاست اجتماعی مورد استفاده قرار گیرد.
با فرض داده‌ شدن مجموعه‌ای از سه‌گانه‌ها (یا حقایق) به صورت formula_15، نمودار تعبیه دانش برای هر موجودیت و رابطه حاضر در داده‌ها، یک نمایش برداری پیوسته می‌سازد، که همان مدل ماست. formula_16 متناظر با سه‌گانه‌ای با مشخصات formula_17 و formula_18 است که formula_8 بیانگر بعد تعبیه برای موجودیت‌ها و formula_20 برابر بعد تعبیه برای روابط است. مدل‌ها انواع مختلفی دارند که در ادامه به آنها می‌پردازیم.
تجزیه تنسور خانواده‌ای از مدل‌های تعبیه گراف دانش است که از یک ماتریس چند بعدی برای نشان دادن یک نمودار دانش استفاده می‌کند، که به دلیل شکاف‌های نمودار دانش که یک دامنه خاص را به طور کامل توصیف می‌کند، تا حدی قابل شناخت است.
این خانواده از مدل‌ها از یک معادله خطی برای تعبیه ارتباط بین موجودیت‌ها از طریق یک رابطه استفاده می‌کنند. به طور خاص، نمایش تعبیه شده روابط، یک ماتریس دو بعدی است.
فضای هندسی تعریف شده توسط این خانواده از مدل‌ها، این رابطه را به عنوان یک تبدیل هندسی بین ابتدا و انتهای یک واقعیت و حقیقت رمزگذاری می‌کند.
مهدی بهمن داستان‌نویس و نقاش است. او نویسندهٔ مجموعه داستان «سرمای استخوان‌سوز» است. او در جریان خیزش ۱۴۰۱ ایران در ۱۹ مهر بازداشت شد و در خطر اعدام قرار دارد.
مهدی بهمن بیش از ۲۰ سال در حوزه همزیستی ادیان فعالیت کرده است. او در سال ۱۳۹۸ یک نسخه از کتاب مقدس یهود را با خطاطی معصومی تهرانی و تذهیب مهدی بهمن به دفتر راو اعظم اسرائیل، ایتسخاک یوسف اهدا کرده بود. او همچنین کتاب‌های تورات، زبور و انجیل را نیز تذهیب کرده که کتاب زبور او در کتابخانه کنگره آمریکا نگهداری می‌شود.
او در سال ۲۰۱۹ کتاب مجموعه داستان «سرمای استخوان‌سوز» نوشت. این کتاب به دلیل سانسور وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی در ایران مجوز انتشار نگرفت و در آمستردام توسط نشر روناک منتشر شد.
او در جریان خیزش ۱۴۰۱ ایران در ۱۹ مهر با حمله مأموران امنیتی جمهوری اسلامی بازداشت و به بند ۲۰۹ زندان اوین منتقل شد. به گفته فرزاد صیفی‌کاران روزنامه‌نگار و دوست نزدیکش، مهدی بهمن به دنبال مصاحبه علنی با شبکه تلویزیونی ۱۳ اسرائیل بازداشت شده و پس از آن از سوی دادگاه انقلاب در ۳ دی به اعدام محکوم شد. او در این جلسه دادگاه از حق داشتن وکیل تعیینی محروم بوده‌است و در تمام مدت بازداشت فقط یک بار توانسته با خانواده خود دیدار کند.
دین در کوبا ()،از لحاظ تاریخی جمعیت کوبا مسیحی و به‌طور عمده کاتولیک رومی بوده‌اند، هرچند در دهه‌های اخیر، جمعیت غیر مذهبی رشد چشمگیری داشته‌است. اصول مذهبی کاتولیک در کوبا در برخی موارد، به واسطهٔ تلفیق‌گرایی، به طرز عمیقی تحت تأثیر قرار گرفته و اصلاح شده‌است. یک دین التقاطی رایج، سانتریا است، که آیین‌های مذهبی یوروبا متعلق به بردگان آفریقایی را با اصول کاتولیک و برخی لایه‌های بومی آمریکا ترکیب کرد؛ این دین التقاطی شباهت‌هایی با آیین اومباندا برزیلی را بروز می‌دهد و میزانی از حمایت رسمی را دریافت کرده‌است. کلیسای کاتولیک برآورد می‌کند که ۶۰ درصد از جمعیت، کاتولیک است ولی فقط ۵ درصد از آنها به‌طور منظم در مراسم عشاء ربانی شرکت می‌کنند، در حالی که منابع مستقل تخمین می‌زنند که تنها ۱٫۵ درصد از آنها، در این مراسم حضور دارند.
برابرساز ۳ یا اکولایزر ۳ یک فیلم انتقام‌جویانه و اکشن آمریکایی محصول سال ۲۰۲۳ به کارگردانی آنتوان فوکوآ با بازی دنزل واشینگتن و داکوتا فانینگ که در ۱ سپتامبر ۲۰۲۳ توسط گروه سینمایی سونی پیکچرز اکران سینمایی شد. این فیلم دنباله ای بر برابرساز ۲ و آخرین قسمت از سه گانه برابرساز است که بر اساس سریال تلویزیونی به همین نام ساخته شده است. در این فیلم دنزل واشنگتن نقش خود را در نقش تفنگدار بازنشسته ایالات متحده، رابرت مک‌کال بازی می‌کند. در این فیلم، مک‌کال متوجه می‌شود که دوستان جدیدش در یک شهر کوچک در ایتالیای جنوبی مورد ترس اعضای کامورا قرار می‌گیرند، جایی که او تصمیم می‌گیرد تا آنها را از کنترل آنها آزاد کند.
این فیلم به‌طور کلی نقدهای مثبتی از سوی منتقدان دریافت کرد و در سراسر جهان تا ۱۵ اکتبر ۱۷۶ میلیون دلار فروخت. همچنین این پنجمین همکاری واشینگتن و فوکوآ و دومین همکاری واشینگتن و فانینگ بعد از فیلم مردی در آتش در سال ۲۰۰۴ می‌باشد.
رابرت مک‌کال برای فرار از گذشته خود به ایتالیای جنوبی نقل مکان می‌کند، اما بعداً متوجه می‌شود که دوستان جدیدش تحت کنترل رئیسان محلی جرم و جنایت متعلق به مافیای سیسیل هستند. وقایع زیر وحشتناک می‌شوند، جایی که رابرت خود گذشته خود را برای محافظت از دوستان جدیدش آشکار می‌کند.
در ژانویه ۲۰۲۲، فیلم سوم به‌طور رسمی تأیید شد که در حال توسعه است، با دنزل واشینگتن در نقش اصلی بازگشت. در ژوئن ۲۰۲۲، داکوتا فانینگ نیز اعلام شد که به عنوان بازیگر انتخاب شده‌است. تا نوامبر ۲۰۲۲، سونیا بن عمار، آندره آ دودرو، رمو جیرونه، یوجنیو ماستراندرا، دانیله پرونه، آندره آ اسکاردوزیو و گایا اسکودلارو به بازیگران اضافه شدند.
فیلم‌برداری در ۱۰ اکتبر ۲۰۲۲ در ساحل ساحل آمالفی در ایتالیا آغاز شد. پایان تصویربرداری اصلی در ژانویه ۲۰۲۳، در رم بود.
در آمریکا و کانادا، این فیلم از ۳۲۴۱ سینما در آخر هفته افتتاحیه خود ۲۸ تا ۳۰ میلیون دلار و در مجموع ۳۳ تا ۴۰ میلیون دلار در چارچوب چهار روزه روز کارگر پیش‌بینی می‌شود. این فیلم ۳٫۸ میلیون دلار از پیش نمایش‌های پنجشنبه شب به دست آورد که از مجموع فیلم‌های اول (۱٫۴۵ میلیون دلار) و دوم (۳٫۱ میلیون دلار) بیشتر است.
تا ۱۷ سپتامبر ۲۰۲۳، این فیلم در ایالات متحده و کانادا ۸۸٫۸ میلیون دلار و در سایر مناطق ۷۸٫۲ میلیون دلار فروش داشته‌است که در کل جهان ۱۶۷ میلیون دلار است.
در اوت ۲۰۲۳، فوکوا اظهار داشت که بحث‌هایی برای ایجاد یک فیلم پیش‌درآمد با جزئیات ریشه‌های رابرت مک‌کال وجود داشته‌است. این فیلمساز اظهار داشت که استفاده از فناوری پیری زدایی برای جوان‌تر نشان دادن واشینگتن یک گزینه است، در حالی که او همچنین می‌خواهد از جان دیوید واشینگتن یا مایکل بی. جردن را برای این نقش انتخاب کند. بعداً در همان ماه، فوکوا اظهار داشت که در حالی که در مورد برابرساز ۳ به عنوان فیلم نهایی از نظر زمانی صحبت می‌شد، او علاقه‌مند به بازگشت به عنوان کارگردان برای قسمت بعدی بود اگر دنزل واشینگتن علاقه‌مند به بازگشت به نقش باشد.
شناخت نخستی‌ها مطالعه مهارت‌های فکری و رفتاری نخستیهای غیرانسانی است، به ویژه در زمینه‌های روان‌شناسی، زیست‌شناسی رفتاری، نخستی‌شناسی و انسان‌شناسی.
نخستی‌ها توانایی شناخت در سطوح بالایی را دارند. برخی ابزار می‌سازند و از آنها برای تهیه غذا و نمایش‌های اجتماعی استفاده می‌کنند. برخی راهبردهای شکار پیچیده‌ای دارند که نیاز به همکاری، نفوذ و رتبه دارند. آنها آگاه به موقعیت، دستکاری و توانایی فریب هستند. آنها می‌توانند خویشاوندان و هم‌نوعان را تشخیص دهند. آنها می‌توانند یاد بگیرند که از نمادها استفاده کنند و جنبه‌های زبان انسانی از جمله برخی نحو رابطه‌ای، مفهوم‌های اعداد و دنباله عددی را درک کنند.
پژوهش‌ها دربارهٔ زبان میمون‌های بزرگ شامل آموزش شامپانزهها، بونوبوها، گوریل‌ها و اورانگوتان‌ها برای برقراری ارتباط با انسان‌ها و با یکدیگر با استفاده از زبان اشاره، نشانه‌های فیزیکی، واژگان و تقلید گفتار انسان است. برخی از نخستی‌شناسان استدلال می‌کنند که استفاده این نخستی‌ها از ابزارهای ارتباطی نشان‌دهنده توانایی آنها در استفاده از " زبان " است، اگرچه این با برخی از تعاریف آن اصطلاح سازگار نیست.
زبان اشاره و صفحه کلید کامپیوتر در پژوهش‌های زبان نخستی‌ها استفاده می‌شود، زیرا تارهای صوتی پستانداران غیرانسانی نمی‌توانند به‌طور کامل بسته شوند، و کنترل کمتری بر زبان و فک پایین دارند. با این حال، پستانداران دارای مهارت دستی مورد نیاز برای کارکرد صفحه کلید هستند.
بسیاری از پژوهشگران زبان جانوران نتایج مطالعاتی را که در زیر توضیح داده شده‌است به عنوان شواهدی از توانایی‌های زبانی در جانوران ارائه کرده‌اند. بسیاری از نتایج آنها مورد مناقشه قرار گرفته‌است.
اکنون به‌طور کلی پذیرفته شده‌است که میمون‌ها می‌توانند امضا کردن را یاد بگیرند و می‌توانند با انسان‌ها ارتباط برقرار کنند. با این حال، دربارهٔ اینکه آیا آنها می‌توانند نحوی را برای دستکاری چنین علائمی تشکیل دهند اختلاف نظر وجود دارد.
میر زین‌العابدین ارسنجانی (١٢٩۴-١٣٨۶) سیاست‌مدار ایرانی بود، که در دوره بیست و یکم بعنوان نماینده کرج در مجلس شورای ملی حضور داشت.
عین‌الله پورادبی سیاست‌مدار ایرانی بود، که در دوره بیست و یکم بعنوان نماینده صومعه سرا در مجلس شورای ملی حضور داشت.
= یادگیری گروهی =
در یادگیری ماشین و امار، یادگیری گروهی (به انگلیسی: Ensemble learning) به روشی گفته می‌شود که از الگوریتم های متفاوت برای پیشبینی نهایی خروجی ها استفاده می‌‌شود، در یادگیری گروهی چند الگوریتم بطور موازی خروجی را پیشبینی می‌کنند و خروجی نهایی آن خروجی ای می‌شود که بیشترین تکرار را در بین خروجی های پیشبینی شده داشته است، البته مدل های متفاوتی از یادگیری گروهی وجود دارد که در بعضی از آن ها خروجی های پیشبینی شده توسط هر الگوریتم وزن متفاوتی دارند یا مدل هایی که به طور موازی خروجی را پیشبینی نمی‌کنند و از نتایج مدل قبل نیز بهره می‌برند. انتظار می‌رود که یادگیری گروهی نتایج بهتری در مقایسه با روش های پیشین که تنها از یک الگوریتم استفاده می‌کردند داشته باشد، به این فرض که بالاتر ذکر شد خرد جمعی (به انگلیسی: Wisdom of the Crowd) می‌گویند.
کیسه بندی (به انگلیسی:(Bootstrap aggregating (Bagging) یکی از روش های یادگیری گروهی است، در این روش برای ساختن مجموعه داده های تمرین برای هرکدام از مدل ها از مجموعه داده های اصلی انتخاب با جایگذاری صورت می‌گیرد(درنتیجه در هر انتخاب شانس حضور همه داده ها برابر است و در مجموعه نهایی هر داده ممکن است صفر، یک یا چند بار بیاید)، همچنین هر مدل تنها بر روی زیر مجموعه ای از ویژگی ها آموزش می‌بیند تا با بیشتر شدن تنوع و واریانس از بیش برازش (به انگلیسی: Overfitting) جلوگیری شود. استنتاج نهایی برای پیشبینی خروجی توسط رای اکثریت (به انگلیسی:Majority Voting) صورت می‌گیرد.
برای ارزیابی مدل از روش ارزیابی خارج از کیسه (به انگلیسی: Out-Of-Bag Evaluation) استفاده می‌شود، از آنجا که داده های مدل ها زیر مجموعه ای از داده های اصلی بوده تعدادی از داده ها هرگز توسط مدل مشاهده نشده و برای ارزیابی می‌توان از آن ها استفاده کرد.
احتمال مشاهده نشدن داده توسط مدل:
اگر تعداد داده زیاد شود(formula_2):
در نتیجه با زیاد شدن تعداد داده ها تقریبا formula_4 آن ها در داده های آموزش مشاهده نشده و از آن ها برای ارزیابی می‌توان استفاده کرد.
در تصویر زیر یک نمونه از طبقه بندی با یادگیری گروهی آمده است، در این مثال از چهار درخت تصمیم (به انگلیسی: Decision Tree) با عمق ۱‌ (هرکدام فقط بر اساس یک ویژگی داده را تقسیم بندی می‌کنند) استفاده شده است و در نهایت از رای اکثریت برای طبقه بندی نهایی استفاده شده است.
افزایشی (به انگلیسی:Boosting) یکی از روش های یادگیری گروهی است، در این روش دیگر مدل ها موازی آموزش داده نمی‌شوند و هر مدل از اشتباهات مدل قبل سعی می‌کند عبرت بگیرد بدین صورت که داده ها در ابتدا همه وزن یکسانی دارند و پس از پایان آموزش هر مدل وزن داده ها بروزرسانی می‌شود و داده هایی که اشتباه طبقه بندی شده باشند وزن بیشتری به آن ها اختصاص می‌یابد تا مدل های بعدی اهمیت بیشتری به آن ها بدهند. از معایب روش افزایشی نسبت به روش کیسه بندی افزایش احتمال بیش برازش می‌باشد.
مزیت استفاده از روش‌های یادگیری گروهی کاهش واریانس در مبادله بایاس و واریانس می‌باشد. بایاس ایجاد شده توسط روش‌های یادگیری گروهی را می‌تواند با استفاده از تخمین‌گر های بهتر (بایاس کم) کاهش داد.
با توجه به فرض‌های زیر:
پس در دو حالتی که:
۱- تعداد تخمین‌گر ها زیاد شود
۲- همبستگی بین تخمین‌گر ها به صفر میل کند
واریانس کاهش پیدا می‌کند.
حسن تبریزی سیاست‌مدار ایرانی بود، که در دوره بیست و یکم بعنوان نماینده میاندوآب در مجلس شورای ملی حضور داشت.
توقف زودهنگام یا توقف زودرس یک تکنیک منظم‌سازی برای جلوگیری از بیش‌برازش در یادگیری مدل‌های یادگیری ماشین به روش‌های ترتیبی همچون گرادیان کاهشی می‌باشد. روش‌های ترتیبی، مدل را مرحله به مرحله بروزرسانی می‌کنند تا پس از هر مرحله، عملکرد بهتری بر روی داده‌های آموزش داشته باشد. اما پس از جایی، بهبود عملکرد بر روی داده‌های آموزش به معنی کاهش دقت بر روی داده‌های آزمایش خواهد بود (همان بیش‌برازش). توقف زودهنگام سعی دارد با متوقف کردن یادگیری در نقطه بهینه، خطای تعمیم را به حداقل برساند.
بعضی مباحث یادگیری ماشین که دانستن آنها برای درک توقف زودهنگام مفید است:
مدل‌های یادگیری ماشین، بر روی مجموعه‌های محدودی از داده آموزش داده می‌شوند. در حین آموزش، مدل‌ها بر اساس دقت روی داده‌های آموزش ارزیابی می‌شوند؛ ولی آنچه برای ما اهمیت دارد عملکرد مدل روی داده‌های آزمایش است. بیش‌برازش زمانی اتفاق می‌افتد که مدل بر روی داده‌های آموزش عملکرد بسیار خوب دارد، ولی خطای تعمیم بسیار زیاد است و مدل بر روی داده‌های جدید، عملکرد خوبی نخواهد داشت.
در چارچوب یادگیری ماشین، منظم‌سازی یعنی تغییر الگوریتم یادگیری به طوری که از بیش‌برازش جلوگیری شود. معمولا با اعمال یک شرط هموار سازی چنین کاری رخ می‌دهد. این هموارسازی می‌تواند به صورت صریح با محدود کردن تعداد پارامترهای مدل، یا به صورت ضمنی با تغییر تابع هزینه صورت بگیرد (همچون رگرسیون ریج).
روش‌های گرادیان کاهشی، متدهای بهینه‌سازی هستند که با گام برداشتن در جهت مینیمم‌های محلی، سعی در کمینه‌سازی تابع هدف دارند. در کاربردهای یادگیری ماشین، با تعریف یک تابع هزینه که شهودی نسبت به خطای مدل می‌دهد می‌توان گرادیان کاهشی را پیاده‌سازی کرد. البته برای جلوگیری از پیچیدگی محاسبات، روش‌هایی همچون گرادیان کاهشی تصادفی یا گرادیان کاهشی دسته‌ای نیز مورد استفاده قرار می‌گیرند.
توقف زودهنگام می‌تواند برای منظم‌سازی مسائل رگرسیون بدون پارامتر کارگشا باشد. برای فضای ورودی formula_1 و خروجی formula_2، و نمونه‌هایی که از یک توزیع نامعلوم بر formula_3 به دست آمده‌اند، هدف چنین مسائلی تقریب یک "تابع رگریسون" به صورت زیر است:
که در آن formula_5 بیانگر احتمال شرطی formula_6 به شرط formula_7 می‌باشد.
بوستینگ به خانواده‌ای از الگوریتم‌ها گفته می‌شود که در آن تعدادی یادگیرنده ضعیف (مدل‌هایی که همبستگی کمی با هدف مسئله دارند) با یکدیگر ترکیب شده تا یک یادگیرنده قوی ایجاد کنند. نشان داده شده است که منظم‌سازی از طریق توقف زودرس، موجب می‌شود حاصل حدی الگوریتم برای تعداد بی‌نهایت داده به مقدار واقعی تابع هدف میل کند.
در این نوع از توقف زوهنگام، داده‌های آموزش به دو دستۀ آموزش و اعتبارسنجی تفکیک می‌شوند. سپس از خطای مدل بر روی داده‌های اعتبارسنجی به عنوان تخمینی از خطای تعمیم استفاده می‌شود، به این صورت که هرگاه خطای اعتبارسنجی پس از یک مرحله از الگوریتم، نسبت به مرحله قبل بیشتر شد، می‌گوییم بیش‌برازش شروع شده‌است. این مدل از توقف زودهنگام در آموزش شبکه‌های عصبی رایج است.
البته انواع پیچیده‌تری مبتنی بر اعتبارسنجی متقابل نیز وجود دارند. از آنجا که ممکن است چندین کمینه محلی طی فرآیند یادگیری تولید شود، به طور قطعی نمی‌توان گفت بیش‌برازش از کجا شروع شده‌است و معمولا این مورد به طور تجربی مشخص می‌شود.
شناخت تطبیقی یا شناخت مقایسه‌ای مطالعه تطبیقی سازوکارها و خاستگاه‌های شناخت در گونه‌های مختلف است و گاهی به‌عنوان کلی‌تر یا شبیه به روان‌شناسی تطبیقی دیده می‌شود. از دیدگاه زیست‌شناختی، کار روی مغز مگس‌های میوه انجام می‌شود که باید تکنیک‌هایی را به‌اندازه کافی دقیق ارائه دهد تا امکان درک کارکرد مغز انسان را در مقیاسی که گروه‌های نورون‌های فردی را قدردانی می‌کند، به جای مقیاس منطقه‌ای‌تر پیش از این استفاده شده فراهم کند. به‌طور مشابه، فعالیت ژن در مغز انسان از طریق بررسی مغز موش‌ها توسط مؤسسه علوم مغز آلن مستقر در سیاتل بهتر درک می‌شود و اطلس مغز آلن را به‌طور رایگان در دسترس قرار می‌دهد. این نوع مطالعه مربوط به شناخت تطبیقی است، اما بهتر است به عنوان یکی از ژنومیک‌های تطبیقی طبقه‌بندی شود. تأکید روزافزون در روان‌شناسی و رفتارشناسی بر جنبه‌های زیست‌شناختی ادراک و رفتار، شکاف بین ژنومیک و تحلیل رفتاری را پر می‌کند.
سوگیری شناختی در جانوران ، الگویی از انحراف در قضاوت است که به موجب آن استنباط دربارهٔ دیگر جانوران و موقعیت‌ها ممکن است تحت تأثیر اطلاعات نامربوط یا حالت‌های احساسی قرار گیرد. گاهی گفته می‌شود که جانوران "واقعیت اجتماعی ذهنی" خود را از درک خود از ورودی ایجاد می‌کنند. به عنوان مثال، در انسان، یک سوگیری خوش‌بینانه یا بدبینانه ممکن است بر پاسخ فرد به این پرسش تأثیر بگذارد که "نیمه خالی یا نیمه پر لیوان است؟"
سوگیری‌های شناختی در طیف گسترده‌ای از گونه‌ها از جمله موش‌ها، سگ‌ها، ماکاک‌های رزوس، گوسفند، جوجه‌ها، سارها و زنبورهای عسل نشان داده شده‌است.
جزیره چسبیده به خشکی یا جزیره گره‌دار ، زمین‌چهرهای خشکی متشکل از جزیره‌ای هستند که تنها توسط یک تومبولو به سرزمین اصلی یا جزیره دیگری می‌پیوندند: زبانه ساحلی از مواد ساحلی که در هر دو انتها به خشکی چسبیده‌است. جزیره سنت نینیان در جزایر شتلند در سواحل شمالی اسکاتلند یک نمونه است زیرا زمانی جزیره بوده‌است اما اکنون به سرزمین اصلی چسبیده‌است. نمونه‌های دیگر عبارتند از جزیره موری، واشینگتن، در پیوجت ساند، کورونادو، کالیفرنیا. و ناهانت، ماساچوست در ایالات متحده؛ بارنجوی، نیو ساوت ولز، در استرالیا؛ جزیره پاراتوتا، در نیوزیلند؛ کوه هاکوداته ژاپن، Howth Head، در ایرلند؛ جزیره Wedge، در غرب استرالیا؛ Cheung Chau، در هنگ کنگ و جزیره Davaar، کمپبل‌تاون، اسکاتلند.
استلزام متنی در پردازش زبان طبیعی یک ارتباط یک طرفه بین عبارات متن است. این ارتباط زمانی اتفاق می افتد که درست بودن یک موضوع درستی یک موضوع دیگر را نتیجه بدهد. در چارچوب TE ، متن استلازم شده و متنی که از آن استلزام میشود تحت عبارات متن (t) و فرضیه(h) شناخته میشوند. استلزام متنی با استلزام منطقی یکی نیست و تعریف ساده انگارانه تری دارد.Ido Dagan, Oren Glickman and Bernardo Magnini. The PASCAL
Recognising Textual Entailment Challenge, p. 2
"in:" Quiñonero-Candela, J.; Dagan, I.; Magnini, B.; d'Alché-Buc, F. (Eds.) "Machine Learning Challenges. Lecture Notes in Computer Science", Vol. 3944, pp. 177–190, Springer, 2006.
با این تعریف t استلازم میکند h را اگر به صورت کلی هنگامی که یک انسان متن t را میخواد بتواند متن h را از آن نتیجه بگیرد. ( این موضوع شرط لازم نیز برای این رابطه است. یعنی اگر t استلزام میکند h را بدین معنی است که یک انسان باید بتواند از خواندن t درست بودن h را نتیجه بگیرد.Korman, Daniel Z.; Mack, Eric; Jett, Jacob; Renear, Allen H. (2018-03-09).
"Defining textual entailment". "Journal of the Association for Information Science and Technology".)
رابطه موجود ، یک رابطه یک طرفه است یعنی استلزام شدن h توسط t نتیجه نمیدهد که t از h استلزام میشود.
تشخیص برقراری این رابطه میتواند با دشواری هایی همراه باشد و همچنین میتواند در بعضی موارد سلیقه ای باشد. که یکی از مسایل موجود تشخیص این روابط توسط موتور پردازش زبان طبیعی است.
استلزام متنی را در قالب مثال هایی از سه نوع رابطه میتوان نشان داد.
نمونه ای از یک TE مثبت (متن مستلزم فرضیه است):
متن: اگر به نیازمندان کمک کنید، خداوند به شما پاداش خواهد داد.
فرضیه: دادن پول به فقیر نتیجه خوبی دارد.
مثالی از TE منفی (متن با فرضیه در تضاد است):
فرضیه: دادن پول به فقیر نتیجه ای ندارد.
مثالی از غیر TE (متن مستلزم و یا متناقض نیست) این است:
فرضیه: پول دادن به یک مرد فقیر شما را انسان بهتری می کند.
یکی از ویژگی های زبان طبیعی این است که برای بیان یک مفهوم راه های مختلفی وجود دارد. چندین معنا را می توان در یک متن واحد گنجاند و یک معنا را می توان با متون مختلف بیان کرد. این تنوع بیان معنایی را می توان به عنوان مشکل دوگانه ابهام زبان در نظر گرفت. این دو موضوع باعث ارتباط چندین معنی با یک متن و چندین متن با یک معنی میشود. عمل استلزام کردن مانند عمل بازنویسی( پیدا کردن جملات مشابه و کوتاه تر برای یک متن) است.Androutsopoulos, Ion; Malakasiotis, Prodromos (2010). "A Survey of Paraphrasing and Textual Entailment Methods" (PDF) . "Journal of Artificial Intelligence Research" .با این تفاوت که استلزام کردن دنبال روابط ضعیف تر به علت یک طرفه بودن رابطه مربوطه است.روش های ریاضیاتی تشخیص استلزام میتوانند بر پایه همین یک طرفه بودن این رابطه باشند.
بسیاری از برنامه‌های پردازش زبان طبیعی، مانند پرسش و پاسخ، استخراج اطلاعات، خلاصه‌سازی، خلاصه‌سازی چند سندی و ارزیابی سیستم‌های ترجمه ماشینی، باید بدانند که معنای هدف خاصی را می‌توان از انواع مختلف متن استنتاج کرد. معمولاً استلزام به عنوان بخشی از یک سیستم بزرگتر استفاده می شود، برای مثال در یک سیستم پیش بینی برای فیلتر کردن پیش بینی های بی اهمیت یا آشکارShani, Ayelett (25 October 2013)."How Dr. Kira Radinsky Used Algorithms to Predict Riots in Egypt""Haaretz". Retrieved 13 February 2017..استلزام متنی در سبک سنجی خصمانه نیز کاربرد دارد، که هدف آن حذف سبک متنی بدون تغییر معنای کلی ارتباط استPotthast, Hagen & Stein 2016, p. 11-12..
تاکس مسابقه‌دهنده یک بازی ویدئویی مسابقه‌ای محصول ۲۰۰۰ است که نماد لینوکس، پنگوئن تاکس در آن حضور دارد. در بازی، بازیکن تاکس را درحالی کنترل می‌کند که در مسیری از برف و یخ در حال جمع‌آوری شاه ماهی باید به خط پایان برسد.
این بازی به‌طور رسمی بیش از یک میلیون بار تا سال ۲۰۰۱ دانلود شد. همچنین با استقبال خوبی روبرو شد و اغلب به دلیل گرافیک و سرعت مورد تحسین قرار گرفت و مورد علاقه کاربران لینوکس و جامعه نرم‌افزارهای آزاد بود. محبوبیت این بازی توسعه یک نسخه تجاری شده را تضمین کرد که در آن گرافیک بهبودیافته و شخصیت‌های دیگری اضافه شدند، و همچنین اولین بازی دارای مجوز جی‌پی‌ال بود که آرکیدی شد. این تنها محصولی است که استودیو سانسپایر توسعه و منتشر کرد و پس از آن شرکت منحل شد. کد منبع باز رایگان بازی منجر به دریافت فورک‌هایی شد که توسط طرفداران ساخته و به توسعه آن ادامه دادند.
چارلی چابک یک فیلم اکشن و انتقام‌جویانه آمریکایی آماده اکران به کارگردانی فیلیپ نویس و نویسندگی ریچارد ونک است که بر اساس رمان میمون‌های تفنگ اثر ویکتور گیشلر در سال ۲۰۰۱ ساخته شده است. پیرس برازنان، جیمز کان (در آخرین بازیگری‌اش) و مورنا باکارین در این فیلم بازی می‌کنند.
برای بیست سال، چارلی سوئیفت (با بازی برازنان) یک تعمیرکار و قاتل یک رئیس اوباش به نام استن بوده‌است. پس از اینکه یک رئیس رقیب به استن و خدمه اش ضربه وارد می‌کند، چارلی تنها بازمانده است. چارلی تصمیم می‌گیرد انتقام دوستش را بگیرد و با ماری، (با بازی باکارین) همسر سابق یک اوباش که او کشته است، همکاری می‌کند.
در ژوئن ۲۰۰۹، رمان میمون‌های تفنگ اثر ویکتور گیشلر در سال ۲۰۰۱ برای اقتباس سینمایی انتخاب شد، با نوشتن فیلمنامه لی گلدبرگ و کارگردانی ریوهی کیتامورا.Lee Goldberg Adapts Gun Monkeys در ۲۸ اکتبر ۲۰۲، با کارگردانی فیلیپ نویس و پیرس برازنان به عنوان ستاره اعلام شد. در مارس ۲۰۲۲، جیمز کان و مورنا باکارین به بازیگران پیوستند. فیلمبرداری در آوریل ۲۰۲۲ در نیواورلئان آغاز شد.
برنامه کامپیوتری OpenAI Fivehttps://arxiv.org/abs/1912.06680 یک هوش مصنوعی توسعه یافته‌است که توسط اوپن‌ای‌آی برای بازی کامپیوتری دوتا ۲ توسعه یافته‌است. این برنامه برای اولین بار سال ۲۰۱۷ رونمایی شد. در مراسم رونمایی این هوش مصنوعی در یک بازی تک به تک مقابل Dendi بازیکن حرفه ای اوکراینی و برنده The International قرار گرفت و باخت. در همان سال این هوش مصنوعی به گونه ای توسعه یافت که بتواند یک تیم کامل ۵ نفره را هدایت کند. سپس شروع به رقابت در مقابل تیم‌های حرفه ای کرد و قابلیت خود را برای شکست دادن آن‌ها را نمایان کرد.
شرکت OpenAI با این هدف به سراغ توسعه این هوش مصنوعی رفت تا نشان دهد که یادگیری ماشین می‌تواند در بازی پیچیده‌ای چون Dota 2 نیز عملکرد خوبی داشته باشد. این مورد خود لازم تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت و اعمال اکشن‌های پیوسته بر خلاف گسسته‌است. به نوعی این مسئله با اکثر مسائل دنیای واقعی همپوشانی بالایی دارد. در دنیای واقعی اکثر تصمیمات پیوسته هستند و در شرایطی تصمیمات گرفته می‌شوند که عدم قطعیت و اطلاعات ناقص وجود دارد. این هوش مصنوعی با این ایده که در آینده یادگیری ماشین بتواند مسئله‌ها را به‌طور کلی تری حل کند توسعه یافت.
شرکت OpenAI اقدام به ساخت شبکه عصبی برای کنترل یک دست رباتیک فیزیکی می‌کند. کدها و الگوریتم‌های این هوش مصنوعی خود وامدار از همان شبکه عصبی هستند.
هوش مصنوعی OpenAI Five با هوش مصنوعی‌های دیگری همچون AlphaStar در بازی استارکرافت ۲ و آلفاگو در بازی Go و Deep Blue در بازی شطرنج و واتسون در مسابقه تلویزیونی Jeopardy! مقایسه می‌شود.
توسعه این الگوریتم در سال ۲۰۱۶ آغاز شد. این شرکت به دلایلی همچون محبوبیت بالای این بازی، پشتیبانی از لینوکس و وجود واسط برنامه‌نویسی کاربردی‌های قابل توسعه، بازی Dota 2 که یک بازی رقابتی ۱۰ نفره است را انتخاب کرد. (۵ نفر در مقابل ۵ نفر)
قبل از اینکه این هوش مصنوعی اقدام به کنترل ۵ بازیکن کند، اولین رونمایی عمومی این هوش مصنوعی در The International 2017 رخ داد. در این رونمایی، Dendi بازیکن حرفه ای اوکرانی در یک بازی زنده تک به تک به هوش مصنوعی OpenAI باخت. پس از این بازی Greg Brockman مدیر ارشد فناوری OpenAI توضیح داد که این هوش مصنوعی در طی ۲ هفته با خود بازی کرده‌است و بدین شکل آموزش دیده‌است. همچنین وی خاطرنشان کرد که این هوش مصنوعی قدمی رو به جلو در سوی ساختن هوش مصنوعی‌هایی برای انجام دادن فعالیت‌های فوق پیشرفته نظیر جراحی بر روی انسان است.
این هوش مصنوعی با استفاده از روش یادگیری تقویتی ساخته شده‌است. بدین معنا که این هوش مصنوعی از طریق هزاران بازی در طی روز با خود، به مرور زمان یادمی‌گیرد که بازی اش را ارتقا بخشد.
در تاریخ ژوئن ۲۰۱۸ این هوش مصنوعی قادر گردید که یک تیم کامل ۵ نفره از هوش مصنوعی‌ها را هدایت کند. در همین برهه توانست تیم‌های مبتدی و نیمه حرفه ای را شکست دهد. در The International 2018، این هوش مصنوعی دو بازی در مقابل تیم حرفه ای برزیلی paiN Gaming و تیمی شامل ستارگان چینی انجام داد. با وجود باخت در هر دو بازی، این هوش مصنوعی نمونه یک هوش مصنوعی موفق از دید تحلیلگران شمرده شد و بسیاری از تحلیلگران معتقد بودند که این هوش مصنوعی به آن‌ها این قابلیت را می‌دهد که استراتژی‌های پنهان و موفقی را از این هوش مصنوعی یاد بگیرند. آخرین حضور عمومی این هوش مصنوعی در آوریل ۲۰۱۹ رخ داد که طی این رونمایی، OpenAI Five موفق شد یک سری بازی را از قهرمان The International 2018 یعنی تیم OG را در یک رویداد زنده ببرد. همچنین شرکت OpenAI اقدام به برگزاری رویدادی ۴ روزه کرد که طی آن بازیکنان مختلف از سرتاسر جهان می‌توانستند به رقابت در مقابل این هوش مصنوعی بپردازند. در طی این ۴ روز OpenAI Five از ۴۲۷۲۹ بازی که انجام داد موفق شد ۹۰٫۴۳٪ از بازی‌ها را برنده شود که آمار بسیار موفقی به‌شمار می‌آید.
OpenAI Five به واسطه یک تکنیک یادگیری ماشین یعنی یادگیری تقویتی آموزش داده شده‌است. یادگیری تقویتی به این شکل است که مدل از طریق سعی و خطا و بازخوردی که از کنش‌ها و تجربه‌های خود کسب می‌کند، آموزش می‌بیند. یک سیستم یادگیری تقویتی به شکل زیر است:
عامل: واحد قابل کنترل که می‌تواند کنش‌های خاصی را انجام دهد.
کنش: مجموعه ای از کنش‌ها که می‌تواند انجام شود.
محیط: دنیای فیزیکی بازی
حالت: وضعیت فعلی که توسط عامل مشاهده می‌شود.
پاداش: بازخوردی که از محیط دریافت می‌شود. مثبت به معنای پاداش و منفی به معنای مجازات است.
انواع پاداش:
صفر و یک: به خروجی‌هایی که به صورت «من بردم» یا «تو باختی» گفته می‌شود. مجموع خروجی نهایی صفر خواهد بود. برای مثال اگر یک برج (از ۹ برجی که داخل بازی وجود دارد) توسط تیم حریف نابود شود، تیم حریف ۱ امتیاز بدست آورده و تیم دیگر ۱ امتیاز از دست خواهد داد.
پاداش تیمی: از آنجایی که بازی Dota یک بازی تیمی است، برای پیروز شدن نیازمند همکاری و کار تیمی هست. به همین دلیل یک معیار ارزیابی مبتنی بر کار تیمی در بازی وجود دارد که هر عامل توسط وضعیت باقی عامل‌ها نیز سنجیده می‌شود. این کار باعث می‌شود تا هر عامل وضعیت هم تیمی‌های خود را نیز در نظر بگیرد و سپس کنش خود را انجام دهد. برای مثال اگر در یک درگیری تیمی، یک عامل انتخاب این را داشته باشد که یار خود را نجات دهد یا به قهرمان حریف حمله کند، ترجیح خواهد داد یار خود را نجات دهد.
پاداش بر اساس زمان: بازی Dota بر اساس زمانی به ۳ زمان تقسیم می‌شود: اول بازی، وسط بازی و آخر بازی. در هر یک از بازه‌های زمانی عامل‌ها نوع خاصی از تاکتیک‌ها را برمی‌گزینند؛ مثلاً در آخر بازی، همه قهرمان‌ها قوی تر شده و قابلیت‌های بیشتری به دست آورده‌اند. به همین دلیل در آخر بازی بازیکننان ترجیح می‌دهند تا با هم درگیر شوند و برج‌های همدیگر را تخریب کنند. از طرفی به این دلیل که بازیکن‌ها در اول بازی ضعیف هستند، پاداش بیشتری به ازای تخریب برج‌ها و کشتن قهرمان‌های حریف بدست می‌آورند. این باعث می‌شود که عامل‌ها بتوانند استراتژی‌های خود را بر اساس زمان بازی اولویت بندی کنند و با توجه به زمان، استراتژی بهینه را انتخاب کنند.
نکتهٔ مهمی که در اینجا وجود دارد این است که برای مسائلی که در آن‌ها بیشترین سود در کوتاه مدت تضمین کنندهٔ بیشترین سود در دراز مدت نیست بسیار مناسب است. دلیل وجود این برتری در روش یادگیری تقویتی نیز این است که عامل در هر مرحله لزوماً بهترین راه را انتخاب نمی‌کند و در نهایت هم سعی دارد مجموع پاداش. این روش به شکل موفقیت‌آمیزی بر روی مسائل مختلفی نظیر: کنترل ربات‌ها، برنامه‌ریزی آسانسورها، مخابرات، تخته نرد، چکرز(Sutton and Barto 1998, Chapter 11) و بازی گو (آلفاگو) استفاده شده‌است.
OpenAI Five جوری آموزش دیده‌است که پاداش بلند مدت را بیشینه کند و نگاه کوتاه مدت ندارد. آخرین مدل، پاداش‌های آینده را با نیمه عمر ۵ دقیقه ای ارزش گذاری می‌کند.
یکی از بزرگ‌ترین مشکلاتی که متوجه این سیستم است، این است که چگونه OpenAI Five می‌خواهد داده‌های لازم برای آموزش دادن این مدل را فراهم کند؟ جواب این مسئله در یادگیری به واسطه بازی کردن با خود نهفته‌است.
این مکانیزم مدل را قادر می‌سازد تا بدون اینکه نیازمند داده‌های حجیمی از جانب انسان‌ها باشد، خودش به طریق بازی کردن با خود، آموزش ببیند و یاد بگیرد چگونه خود را شکست دهد. در ابتدای پروسه یادگیری، عامل‌ها بی هدف در اطراف نقشه بازی می‌چرخیدند و همدیگر را می‌زدند. ولی به مرور یادگرفتند که باید هدف دار بازی کنند و هدف غاییشان باید نابودی چشمه Fountain حریف باشد. از طرفی اجرا کردن این شبیه‌سازی‌ها مسئله ساده ای از نظر فنی نیست. OpenAI از ۲۵۶ کارت گرافیک P100 استفاده کرده‌است برای هر عامل که می‌تواند ۱۸۰ سال بازی را در هر روز انجام دهد.
هوش مصنوعی OpenAI Five شامل ۵ ربات است که هرکدام نقش یک بازیکن را نقشه ایفا می‌کند. هرکدام از این ربات‌ها یک شبکه عصبی یک لایه ۴۰۹۶ واحدی از حافظه طولانی کوتاه-مدت را دارند. وظیفه این واحدها، بررسی حالت State بازی است. این شبکه عصبی کنش‌های (Action) خود را از طریق سرکنش (Action Head)های متفاوتی انجام می‌دهد که هر کدام معنای خاصی دارند. برای مثال Action Headهای داریم برای اینکه کدام کنش را از میان کنش‌های ممکن انجام بدهد، چند واحد زمانی کنش خود را به تأخیر بندازد یا کدام مختصات را برای حرکت انتخاب کند و …
هرکدام از این سرکنش‌ها به صورت مستقل محاسبه می‌شوند. این سامانه هوش مصنوعی دنیای بازی را به صورتی لیستی از ۲۰۰۰۰ عدد می‌بیند و کنش خود را استفاده از یک لیست ۸ مقداره انجام می‌دهد. همچنین این هوش مصنوعی کنش‌ها و هدف‌های مختلفی را انتخاب می‌کند تا بفهمد که چگونه می‌تواند هر کنش را بر اساس مشاهده اش از جهان بازی کدگذاری کند.
هوش مصنوعی OpenAI Five به عنوان یک یادگیر تقویتی عمومی، بر پایه زیرساخت Rapid توسعه یافته‌است. زیرساخت Rapid شامال دو لایه است: لایه اول وظیفه دارد تا هزاران ماشینی که وجود دارند را به هم متصل کند تا بتوانند با هم اطلاعات رد و بدل کنند و لایه دوم نیز نرم‌افزار را اجرا می‌کند. تا سال ۲۰۱۸ این هوش مصنوعی چیزی معادل ۱۸۰ سال بازی را تجربه کرده‌است. روی ۲۵۶ واحد پردازش گرافیکی و ۱۲۸۰۰۰ هسته واحد پردازش مرکزی اجرا شده‌است. با استفاده از الگوریتم‌های Proximal Policy Optimization و Policy Gradient متد یادمی‌گیرد.
قبل از OpenAI Five هوش مصنوعی‌هایی همچون Jeopardy! با Watson و شطرنج با Deep Blue و Go با Alpha Go وجود داشته‌اند که در مقابل انسان‌ها به موفقیت‌هایی رسیده‌اند. اما OpenAI Five تفاوت‌هایی جدی با این هوش مصنوعی‌ها دارد که در پایین ذکر شده‌است.
دید بلند مدت: ربات‌ها در ۳۰ فریم بر ثانیه برای هر بازی که به‌طور متوسط ۴۵ دقیقه طول می‌کشد اجرا می‌شوند. این باعث می‌شود که ۸۰۰۰۰ داده بر دقیقه ورودی داشته باشیم. این هوش مصنوعی هر ۴ فریم کنشی انجام می‌دهد و در نهایت ۲۰۰۰۰ حرکت تولید می‌کند. برای مقایسه شطرنج معمولاً در کمتر از ۴۰ حرکت و بازی گو در کمتر از ۱۵۰ حرکت تمام می‌شود. این نشانگر پیچیدگی بسیار بالای بازی Dota 2 است.
دید جزئی از حالت بازی: هر بازیکن و هم تیمی‌هایش فقط بخش‌هایی از نقشه که در محدوده دیدشان هست را می‌توانند مشاهده کنند و بقیه نقشه توسط مه احاطه شده‌است که دشمنان و حرکت‌هایشان را مخفی نگه می‌دارد. به همین دلیل بازی کردن Dota 2 نیازمند نتیجه‌گیری و تصمیم‌گیری بر اساس اطلاعات ناقص است و از طرفی باید حرکات و کنش‌های دشمنان را نیز همزمان پیش‌بینی کرد. به عنوان مثال شطرنج و Go دو بازی هستند که هردو تمام اطلاعات بازی در اختیار هر دو بازیکن است.
فضای کنش پیوسته: هر کاراکتر در Dota 2 که به آن قهرمان گفته می‌شود می‌تواند کنش‌های مختلفی در بازی داشته باشد. در این بازی برای هر قهرمان فضای کنشمان شامل ۱۷۰۰۰۰ کنش به ازای هر قهرمان می‌باشد. برای مثال در شطرنج متوسط کنش‌های ۳۵ و در Go متوسط کنش‌ها ۲۵۰ می‌باشد.
فضای مشاهده پیوسته: بازی Dota 2 در یک نقشه بزرگ با ۱۰ بازیکن بازی می‌شود که در هر تیم ۵ بازیکن وجود دارد و چندین ساختمان و موجود غیرقابل کنترل نیز موجود هست. سامانه OpenAI Five بازی را از طریق یک لیست ۲۰۰۰۰ تایی که شامل استیت و حالت بازی است نظاره می‌کند. این‌ها اطلاعاتی هستند که هر انسان زمانی که بازی می‌کند می‌تواند به آن دسترسی داشته باشد. برای مثال بازی شطرنج توسط ۷۰ لیست و بازی Go توسط ۴۰۰ لیست نظاره می‌شود.
هوش مصنوعی OpenAI Five توسط بسیاری از بزرگان هوش مصنوعی، تکنولوژی و صنعت سرگرمی تحویل گرفته شده‌است. برای مثال بیل گیتس مؤسس شرکت مایکروسافت آن را یک «قضیه مهم» خواند زیرا پیروزی در این بازی «نیازمند کار تیمی و همکاری است». بازیکن مطرح شطرنج گری کاسپاروف که در سال ۱۹۹۷ به Deep Blue باخت، گفته‌است که علیرغم باخت آن‌ها در The International 2018 ربات‌ها در نهایت «به آن حد خواهند رسید، زودتر از آنچه فکرش را می‌کنیم».
در مصاحبه ای با ام‌آی‌تی تکنالجی ریویو، متخصصان هوش مصنوعی سامانه OpenAI Five را به عنوان دستاوردی قابل توجه توصیف کرده‌اند. با توجه به اینکه Dota 2 یک «بازی بسیار پیچیده» است، حتی شکست دادن بازیکنان غیرحرفه ای نیز تحسین‌برانگیز است. نشریه پی‌سی گیمر نیز نوشت که پیروزی آن‌ها مقابل بازیکنان حرفه‌ها یک رویداد قابل توجه در یادگیری ماشین است. در مقابل نشریه Motherboard نوشت که پیروزی آن‌ها «رسما تقلب» بوده‌است زیرا ربات‌ها دسترسی مستقیم به API بازی دارند به جای اینکه از طریق بینایی کامپیوتر و تفسیر پیکسل‌های بازی اطلاعات خود را کسب کنند.
در سال ۲۰۱۹، شرکت دیپ‌مایند از یک هوش مصنوعی مشابه برای بازی Starcraft 2 به اسم AlphaStar رونمایی کرد که همانند OpenAI Five از هوش مصنوعی تقویتی و بازی کردن با خود یادمی‌گیرد. نشریه ورج (وبگاه) نوشت که «هدف از این تحقیقات فقط این نیست که انسان‌ها را در بازی‌های مختلف شکست دهد بلکه ثابت می‌کند که با زمان و منابع و تلاش مناسب، نرم افزار‌های هوش مصنوعی می‌توانند انسان‌ها را در هر چالش شناختی خواه بازی رومیزی باشد یا بازی ویدیویی شکست دهند.» همچنین خاطرنشان کرد که موفقیت‌های DeepMind و OpenAI در این زمینه‌ها خود اثباتی بر قدرت روش‌های یادگیری تقویتی است.
شرکت OpenAI امید دارد که این تکنولوژی کاربردی‌های خارج از دنیای دیجیتال نیز داشته باشد. در سال ۲۰۱۸ آن‌ها بخش‌هایی از الگوریتم یادگیری تقویتی و کدهای OpenAI Five را برای Dactyl استفاده کردند. Dactyl یک دست رباتی است که با استفاده از شبکه عصبی ساخته شده‌است تا بتواند با اشیای فیزیکی تعامل داشته باشد. در سال 2019 Dactyl توانست که مکعب روبیک را حل کند.
درد یک حس و احساس بد است که با آسیب واقعی یا نهفته در بافت همراه است. این موضوع به‌طور گسترده توسط طیف گسترده‌ای از دانشمندان و فیلسوفان پذیرفته شده‌است که جانوران غیرانسانی می‌توانند درد را درک کنند، از جمله درد در دوزیستان.
درد یک حالت روانی پیچیده‌است، با کیفیت ادراکی مشخص اما همراه با رنج، که یک حالت عاطفی است. به دلیل این پیچیدگی، وجود درد در حیوانات غیرانسانی را نمی‌توان با استفاده از روش‌های مشاهده ای بدون ابهام تعیین کرد، اما این نتیجه که حیوانات درد را تجربه می‌کنند اغلب بر اساس حضور احتمالی هوشیاری پدیده ای استنباط می‌شود که از فیزیولوژی مقایسه ای مغز نیز استنتاج می‌شود. به عنوان واکنش‌های فیزیکی و رفتاری.