Sztuczna inteligencja

5

Dlaczego C ++ wydaje się być mniej rozpowszechniony w AI?

Chcę tylko wiedzieć, dlaczego inżynierowie uczenia maszynowego i programiści AI używają języków takich jak python do wykonywania zadań AI, a nie C ++, mimo że C ++ jest technicznie silniejszym językiem niż Python.

15 neural-networks machine-learning python data-science c++

3

Niezmienne sieci neuronowe permutacji

Biorąc pod uwagę sieć neuronową fff która przyjmuje jako dane wejściowe nnn punktów danych: x1,…,xnx1,…,xnx_1, \dots, x_n . Mówimy, że fff jest niezmienną permutacją, jeśli f(x1...xn)=f(pi(x1...xn))f(x1...xn)=f(pi(x1...xn))f(x_1 ... x_n) = f(pi(x_1 ... x_n)) pipipi Czy ktoś mógłby polecić punkt początkowy (artykuł, przykład lub inny artykuł) dla niezmienniczych sieci neuronowych permutacji?

14 neural-networks machine-learning reference-request

2

Dlaczego sanskryt jest najlepszym językiem dla sztucznej inteligencji?

Według naukowca NASA Ricka Briggsa, sanskryt jest najlepszym językiem sztucznej inteligencji. Chcę wiedzieć, jak przydatny jest sanskryt. Jaki jest problem z innymi językami? Czy naprawdę używają sanskrytu w programowaniu AI, czy zamierzają to zrobić? Jaka część programu AI wymaga takiego języka?

14 comparison programming-languages nasa

3

Czy ktoś pomyślał o tym, aby sieć neuronowa zadawała pytania zamiast tylko na nie odpowiadać?

Większość ludzi próbuje odpowiedzieć na pytanie za pomocą sieci neuronowej. Jednak czy ktoś wpadł na jakieś przemyślenia, jak zadawać pytania w sieci neuronowej zamiast odpowiadać na pytania? Na przykład, jeśli CNN może zdecydować, do której kategorii należy obiekt, to czy może zadać jakieś pytanie, aby pomóc w klasyfikacji?

14 neural-networks deep-learning

7

Czy świadomość jest niezbędna do wykonania dowolnego zadania AI?

Świadomość jest trudna do zdefiniowania , ale dla tego pytania zdefiniujmy to jako „faktycznie doświadczanie danych zmysłowych w przeciwieństwie do po prostu przesyłania szeregu danych przez nieożywioną maszynę”. Ludzie oczywiście mają umysły; w przypadku normalnych komputerów wszystkie rzeczy, które „widzą”, to po prostu więcej danych. Alternatywnie można powiedzieć, że ludzie …

14 philosophy

2

Jak zdefiniować stany w uczeniu się przez wzmocnienie?

Studiuję naukę wzmacniającą i jej warianty. Zaczynam rozumieć, jak działają algorytmy i jak mają one zastosowanie do MDP. To, czego nie rozumiem, to proces definiowania stanów MDP. W większości przykładów i samouczków reprezentują one coś prostego, jak kwadrat w siatce lub podobny. W przypadku bardziej skomplikowanych problemów, takich jak robot …

14 reinforcement-learning

2

Jak ważna jest świadomość w tworzeniu zaawansowanej sztucznej inteligencji?

Jak ważna jest świadomość i samoświadomość dla tworzenia zaawansowanych sztucznej inteligencji? Jak daleko jesteśmy od robienia takich rzeczy? Tworząc np. Sieć neuronową (najprawdopodobniej) nie ma w niej żadnej świadomości, ale jedynie matematyka, ale czy potrzebujemy, aby AI stawały się świadome, aby rozwiązywać bardziej złożone zadania w przyszłości? Co więcej, czy …

14 philosophy artificial-consciousness self-awareness

2

Co to jest wydajność próbkowania i w jaki sposób można wykorzystać ważność próbkowania do jej osiągnięcia?

Na przykład tytuł tego artykułu brzmi: „Przykładowy krytyk aktorski z powtórką z doświadczenia”. Co to jest wydajność próbkowania i w jaki sposób można wykorzystać ważność próbkowania do jej osiągnięcia?

14 reinforcement-learning statistical-ai importance-sampling

2

Jak mogę zautomatyzować wybór topologii sieci neuronowej dla dowolnego problemu?

Załóżmy, że chcę rozwiązać problem z siecią neuronową, którego albo nie mogę dopasować do już istniejących topologii (perceptron, Konohen itp.), Albo po prostu nie jestem świadomy ich istnienia lub nie jestem w stanie zrozumieć ich zamiast tego polegam na mechanice. Jak mogę zautomatyzować wybór topologii (tj. Liczby warstw, rodzaju aktywacji, …

14 neural-networks topology neuroevolution

2

Jak powinienem zakodować strukturę sieci neuronowej w genomie?

Aby uzyskać deterministyczną przestrzeń problemową, muszę znaleźć sieć neuronową o optymalnej strukturze węzła i łącza. Chcę użyć algorytmu genetycznego do symulacji wielu sieci neuronowych, aby znaleźć najlepszą strukturę sieci dla problematycznej dziedziny. Nigdy wcześniej nie używałem algorytmów genetycznych do takich zadań. Jakie są praktyczne względy? W szczególności, jak powinienem zakodować …

14 neural-networks ai-design genetic-algorithms evolutionary-algorithms neuroevolution

3

Jakie znaczenie ma AIXI w obecnych badaniach nad sztuczną inteligencją?

Z Wikipedii: AIXI [„ai̯k͡siː] to teoretyczny formalizm matematyczny sztucznej inteligencji ogólnej. Łączy indukcję Solomonoffa z sekwencyjną teorią decyzyjną. AIXI został po raz pierwszy zaproponowany przez Marcusa Huttera w 2000 r. [1], a wyniki poniżej zostały udowodnione w książce Huttera z 2005 r. Universal Artificial Intelligence. [2] Chociaż możliwe są obliczenia, …

14 models agi aixi

1

Czy reguły przetwarzania informacji z psychologii Gestalt są nadal stosowane w komputerowym obrazie?

Kilkadziesiąt lat temu istniały i są książki z zakresu widzenia maszynowego, które dzięki wdrożeniu różnych reguł przetwarzania informacji z psychologii gestalt uzyskały imponujące wyniki przy niewielkim kodzie lub specjalnym sprzęcie do identyfikacji obrazów i przetwarzania wizualnego. Czy takie metody są obecnie stosowane lub pracują? Czy poczyniono jakieś postępy? A może …

14 machine-learning algorithm computer-vision

3

Jaka jest koncepcja wąskich gardeł Tensorflow?

Jaka jest koncepcja i jak obliczać wartości wąskiego gardła? W jaki sposób te wartości pomagają w klasyfikacji obrazów? Proszę wyjaśnić prostymi słowami.

14 deep-learning tensorflow terminology

4

Jakiej funkcji aktywacyjnej używa mózg ludzki?

Czy ludzki mózg używa określonej funkcji aktywacyjnej? Próbowałem przeprowadzić pewne badania, a ponieważ jest to próg określający, czy sygnał jest wysyłany przez neuron, czy nie, brzmi bardzo podobnie do ReLU. Nie mogę jednak znaleźć żadnego artykułu potwierdzającego to. A może bardziej przypomina funkcję krokową (wysyła 1, jeśli jest powyżej progu, …

13 neural-networks machine-learning brain

2

Kodowanie wejścia / wyjścia dla sieci neuronowej do nauki gry opartej na siatce

Piszę prostą grę z zabawkami z zamiarem trenowania głębokiej sieci neuronowej. Zasady gry są z grubsza następujące: Gra ma planszę złożoną z sześciokątnych komórek. Obaj gracze mają tę samą kolekcję elementów, którą mogą dowolnie umieszczać na planszy. Umieszczanie różnych rodzajów elementów nagradza (lub zmniejsza punkty przeciwnika) w zależności od ich …

13 neural-networks deep-learning game-ai