Medan människor lär sig många olika typer av kunskap från olika erfarenheter under många år, och blir bättre inlärare över tiden, de flesta nuvarande maskininlärningssystem är mycket smalare, lära sig bara en enda funktion eller datamodell baserad på statistisk analys av en enda datauppsättning. Vi föreslår att människor lär sig bättre än datorer just på grund av denna skillnad, och vi föreslår en nyckelriktning för maskininlärning forskning är att utveckla mjukvaruarkitekturer som gör det möjligt för intelligenta agenter att också lära sig många typer av kunskap, kontinuerligt under många år, och att bli bättre elever över tiden. I detta dokument definierar vi mer exakt detta eviga inlärningsparadigm för maskininlärning, och vi presenterar en fallstudie: Never-Ending Language Learner (NELL), som uppnår ett antal av de önskade egenskaperna hos en aldrig sinande inlärare. NELL har lärt sig att läsa Web 24hrs / dag sedan januari 2010, och hittills har förvärvat en kunskapsbas med 120mn olika, förtroende-viktade övertygelser (t.ex., serveras With(tea,biscuits)), samtidigt lära sig tusentals inbördes relaterade funktioner som ständigt förbättrar sin läskompetens över tid. NELL har också lärt sig att resonera över sin kunskapsbas för att dra slutsatser om nya uppfattningar som den ännu inte har läst från dem den har, och NELL uppfinner nya relationsgrunder för att utvidga den ontologi som den använder för att representera trosuppfattningar. Vi beskriver utformningen av NELL, experimentella resultat som illustrerar dess beteende, och diskuterar både dess framgångar och brister som en fallstudie i aldrig sinande lärande. NELL kan spåras online på http://rtw.ml.cmu.edu, och följas på Twitter på @CMUNELL.
NELL (Never Ending Language Learning) är en produkt av en kontinuerligt förfinad process av kunskapsextraktion från text REF.
Never-ending learning
{'venue': 'CACM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}