Sztuczna inteligencja

6

Czy test Turinga lub którykolwiek z jego wariantów jest wiarygodnym testem sztucznej inteligencji?

Test Turinga była pierwsza próba sztucznej inteligencji, a obecnie jest nieco nieaktualne. Razem Test Turinga ma być bardziej nowoczesny test, który wymaga znacznie bardziej skomplikowany system. Jakich technik możemy użyć do zidentyfikowania sztucznej inteligencji (słaba AI) i sztucznej inteligencji ogólnej (silna AI)?

35 turing-test strong-ai intelligent-agent weak-ai

1

Którą bibliotekę poleciłbyś rozpocząć od głębokiego uczenia się?

Którą bibliotekę (TensorFlow lub Keras) poleciłbyś do pierwszego podejścia do głębokiego uczenia się? Jestem studentem neurologii, który po raz pierwszy próbuje podejść obliczeniowych, jeśli to ma znaczenie.

35 deep-learning tensorflow keras getting-started software-evaluation

4

Jaka jest koncepcja technologicznej osobliwości?

Słyszałem o idei technologicznej, co to jest i jak odnosi się do sztucznej inteligencji? Czy jest to teoretyczny punkt, w którym maszyny Sztucznej Inteligencji przeszły do momentu, w którym rosną i uczą się samodzielnie poza tym, co ludzie mogą zrobić, a ich wzrost zaczyna się rozwijać? Skąd mielibyśmy wiedzieć, kiedy …

32 philosophy definitions agi superintelligence singularity

8

Czy warto przejść z R na Python? [Zamknięte]

Właśnie skończyłem roczny program magisterski Data Science, w którym nas nauczono R. Odkryłem, że Python jest bardziej popularny i ma większą społeczność w AI. Czy warto, aby ktoś na moim stanowisku przeszedł na Python, a jeśli tak, dlaczego? Czy python ma jakieś funkcje zmieniające grę, niedostępne w R, czy to …

31 python comparison r

3

Dlaczego Lisp jest tak dobrym językiem dla AI?

Wcześniej słyszałem od informatyków i badaczy z obszaru sztucznej inteligencji, że Lisp jest dobrym językiem dla badań i rozwoju sztucznej inteligencji. Czy to nadal obowiązuje, wraz z rozprzestrzenianiem się sieci neuronowych i głębokim uczeniem się? Jakie było ich uzasadnienie? W jakich językach są obecnie wbudowane obecne systemy głębokiego uczenia się?

30 neural-networks machine-learning deep-learning research programming-languages

6

Jaka jest różnica między uczeniem się bez modelowania a uczeniem się opartym na modelu?

Jaka jest różnica między uczeniem się bez modelowania a uczeniem się opartym na modelu? Wydaje mi się, że każdy uczący się bez modelu, uczący się metodą prób i błędów, może zostać przekształcony w modelowy. W takim przypadku, kiedy uczniowie bez modeli byliby odpowiedni?

29 reinforcement-learning comparison model-based model-free

4

Jak znaleźć optymalną liczbę neuronów na warstwę?

Kiedy piszesz swój algorytm, skąd wiesz, ile neuronów potrzebujesz na pojedynczą warstwę? Czy są jakieś metody znalezienia optymalnej ich liczby, czy też jest to reguła praktyczna?

28 deep-network search neurons

4

Jak wybrać liczbę ukrytych warstw i liczbę komórek pamięci w LSTM?

Próbuję znaleźć jakieś istniejące badania na temat wyboru liczby ukrytych warstw i ich rozmiaru dla RNN opartego na LSTM. Czy istnieje artykuł, w którym bada się ten problem, tj. Ile komórek pamięci należy użyć? Zakładam, że całkowicie zależy to od aplikacji i kontekstu, w którym model jest używany, ale co …

28 neural-networks machine-learning research recurrent-neural-networks lstm

8

Czy w CNN każdy nowy filtr ma różne wagi dla każdego kanału wejściowego, czy też te same wagi każdego filtra są używane w kanałach wejściowych?

Rozumiem, że warstwa splotowa splotowej sieci neuronowej ma cztery wymiary: kanały wejściowe, wysokość filtru, szerokość filtru, liczba filtrów. Co więcej, rozumiem, że każdy nowy filtr jest po prostu zawijany przez WSZYSTKIE kanały wejściowe (lub mapy funkcji / aktywacji z poprzedniej warstwy). JEDNAK grafika poniżej z CS231 pokazuje, że każdy filtr …

28 deep-learning convolutional-neural-networks image-recognition

9

Czy sztuczna inteligencja jest podatna na ataki hakerskie?

Artykuł Ograniczenia głębokiego uczenia się w ustawieniach przeciwnych bada, w jaki sposób sieci neuronowe mogą zostać uszkodzone przez atakującego, który może manipulować zestawem danych, z którym trenuje sieć neuronowa. Autorzy eksperymentują z siecią neuronową przeznaczoną do odczytywania odręcznych cyfr, podważając jej zdolność do czytania poprzez zniekształcanie próbek odręcznych cyfr, z …

27 neural-networks deep-learning philosophy generative-adversarial-networks ai-safety

9

Jaka jest rzeczywista jakość tłumaczeń maszynowych?

Do dzisiaj ja - jako laik AI - jestem zdezorientowany obiecanymi i osiągniętymi ulepszeniami zautomatyzowanego tłumaczenia. Mam wrażenie, że jest jeszcze bardzo, bardzo daleka droga. Czy też istnieją inne wyjaśnienia, dlaczego automatyczne tłumaczenia (oferowane i dostarczane np. Przez Google) dość prostych artykułów z Wikipedii nadal czytają i brzmią głównie głupio, …

27 natural-language-processing machine-translation

2

Czym głęboka sieć neuronowa różni się od innych sieci neuronowych?

W jaki sposób sieć neuronowa posiadająca „głęboki” przymiotnik odróżnia się od innych podobnych sieci?

25 neural-networks machine-learning deep-network terminology comparison

5

Czy można wyszkolić sieć neuronową do rozwiązywania równań matematycznych?

Zdaję sobie sprawę, że sieci neuronowe prawdopodobnie nie są do tego przystosowane, jednak pytając hipotetycznie, czy można trenować głęboką sieć neuronową (lub podobną) w celu rozwiązywania równań matematycznych? Biorąc pod uwagę 3 dane wejściowe: 1. liczbę, znak operatora reprezentowany przez liczbę (1 - +, 2 - -, 3 - /, …

24 neural-networks math

6

Jakie są obecne teorie dotyczące rozwoju świadomej AI?

Jakie są obecne teorie dotyczące rozwoju świadomej AI? Czy ktoś próbuje rozwinąć świadomą sztuczną inteligencję? Czy to możliwe, że świadomość jest zjawiskiem wyłaniającym się, to znaczy, że gdy włożymy wystarczającą złożoność w nasz system, stanie się samoświadoma?

24 philosophy theory artificial-consciousness

2

Czy można stopniowo trenować sieć neuronową?

Chciałbym trenować sieć neuronową, w której klasy wyjściowe nie są (wszystkie) zdefiniowane od samego początku. Coraz więcej klas będzie wprowadzanych później w oparciu o przychodzące dane. Oznacza to, że za każdym razem, gdy wprowadzam nową klasę, muszę przekwalifikować NN. Jak mogę trenować NN przyrostowo, to znaczy, nie zapominając o wcześniej …

23 neural-networks machine-learning incremental-learning transfer-learning