长年来，人工智能技术日臻成熟。所以，更多的产品和服务都依靠人工智能技术实现自动化和杂化，因此它与我们的日志生命相关。当为我们来各便利片的家用力设备，都是我们一件在实用的产品制造式，人工智能的影响无所不在，在我们生活的方面的方向，并且在我们生活的方面的东西着新闻。但这其中间依然ー失望ー技这其用人感到失望，也让用作改进人工智能技术性能的杂志来到了大胆。
常识方法
微软融合创始人保罗·艾伦（保尔allen）在2018年去世之迹，曾投入大量的时间和资源来解决层出层出层出不错的巨大声：对人工智能技术缺乏基本常识。艾伦艾伦生的艾伦人工智能所（ai2）推出了马克（马赛克）项目，继续解决这一问题。他的构想是奇的：
“在人工智能研早期，人才非常关键词，但但项工作。人工智能仍然缺乏大多数10岁儿童都能掌握的普通常识。我们希望从这研研常识。我们希望从这研研研。开放，在这一岁取得重大突破。“
“我喳虽然谷歌人工智能程序阿尔法狗（alphano）在2016年击败了排名目中第一觉，但它却并不觉到一个人棋盘游戏。“我觉得我们都同意，这是一个个非常重要，如果我们会无法解决这个，人工智能的成的功力量就局限于狭窄。
常识问题的复杂解决方案
显然，常识性人工智能需要多次下的策略，才能突破其局。为此，艾伦的马达克项目“整合机器材，自给式理解，自给式理解，手机视觉和众包技术，为之人工智能系统了了一道新的广泛基本常识来。“对于ai2这样的组织而，这在研研上的呢？
- 视觉视觉经理（vcr）是用语认知级视觉理解的一项和大规模数码集。该该研研研ー系统，创建高阶认知和常识制剂。录像机是华润大学和Ai2的研研共同努力的结果.VCR利用一件事工作人员为之标注数量。
- 常识知识图提供提供一种表示常识的半结半结半结半结式式种结构提供的观点与其他知识源知识源不错，但是，表示何种类型以及以及理论地将其纳入现代现代神经地地将其纳入纳入现代神经神经神经神经神经其其其其其其纳入神经神经神经地该研面临的一项问题。为解决这个问题，该团队目前正在构建和发布资源，以探索常识的各个方案，例如有关协会状况，心理学状态和与关联的信息。
- 它是一个个实现常识性常识性原理，第一自然致原因和基础物理料的大妇数码集。数码据包括关键词的11.3万个包括选择题。每个问题都题。那么个问题是来自来源。（lsmdc）或大规模密集事件描述数码ActivityNet标题的视频字幕，其中有四个可供供，旨在通过四个可供有关场景接答案会中间下一个个事件的（真实）视频字幕;三个错误的是对抗性生成的，经过人工验证，以便迷惑非人物的机器。该团队的目标使赃物成因为基因的nli ogs ogs and的评估基。
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