Sztuczna inteligencja

6

Jakie są dobre alternatywy dla wyrażenia „sztuczna inteligencja”?

Przeczytałem naprawdę interesujący artykuł zatytułowany „Stop Calling it Artificial Intelligence”, który podjął fascynującą krytykę nazwy „Artificial Intelligence”. Słowo inteligencja jest tak szerokie, że trudno powiedzieć, czy „sztuczna inteligencja” jest naprawdę inteligentna. Sztuczna inteligencja jest zatem mylnie interpretowana jako replikująca ludzką inteligencję, która w rzeczywistości nie jest sztuczną inteligencją. Sztuczna inteligencja …

13 philosophy terminology

14

Jak zacząć korzystać ze sztucznej inteligencji? [duplikować]

To pytanie ma już odpowiedzi tutaj : Jak rozpocząć naukę sztucznej inteligencji? [duplikat] (6 odpowiedzi) Zamknięte 13 dni temu . Jakie jest zaplecze matematyczne wymagane do rozpoczęcia nauki sztucznej inteligencji? Czego jeszcze powinienem się nauczyć?

13 ai-basics math getting-started

1

Jakie role będą odgrywać bazy wiedzy i które będą odgrywać w przyszłości?

W dzisiejszych czasach sztuczna inteligencja wydaje się niemal równa uczeniu maszynowemu, zwłaszcza głębokiemu uczeniu się. Niektórzy twierdzą, że głębokie uczenie się zastąpi w tej dziedzinie ludzkich ekspertów, tradycyjnie bardzo ważnych w inżynierii obiektów. Mówi się, że dwa przełomy stały się podstawą głębokiego uczenia się: z jednej strony neurobiologia i neuroplastycznośćw …

13 natural-language-processing knowledge-representation symbolic-computing expert-system

2

Optymalna liczba warstw w sieci neuronowej?

Jak zdecydować o optymalnej liczbie warstw do utworzenia podczas implementacji sieci neuronowej (Feedforward, back propagation lub RNN)?

13 neural-networks hidden-layers

2

W jaki sposób te 7 cech problemu AI może pomóc mi zdecydować o podejściu do problemu?

Jeśli tej listy 1 można użyć do sklasyfikowania problemów w AI ... Rozkłada się w przypadku mniejszych lub łatwiejszych problemów Kroki rozwiązania można zignorować lub cofnąć Przewidywalny wszechświat problemów Dobre rozwiązania są oczywiste Wykorzystuje wewnętrznie spójną bazę wiedzy Wymaga dużej wiedzy lub wykorzystuje wiedzę do ograniczania rozwiązań Wymaga okresowej interakcji …

13 ai-design algorithm reference-request

4

1 ukryta warstwa z 1000 neuronów vs. 10 ukrytych warstw ze 100 neuronami

Tego rodzaju pytania mogą być zależne od problemu, ale próbowałem znaleźć badania, które odpowiedzą na pytanie, czy liczba ukrytych warstw i ich rozmiar (liczba neuronów w każdej warstwie) ma znaczenie, czy nie. Moje pytanie brzmi więc, czy to naprawdę ma znaczenie, jeśli na przykład mamy 1 dużą ukrytą warstwę 1000 …

13 neural-networks

3

Jakie są implikacje twierdzeń Gödla na temat badań AI?

Uwaga: Moje doświadczenie z twierdzeniem Gödla jest dość ograniczone: przeczytałem Gödela Eschera Bacha; przejrzał pierwszą połowę Wstępu do twierdzenia Godela (autor: Peter Smith); i jakieś losowe rzeczy tu i tam w Internecie. To znaczy, mam tylko niejasne zrozumienie teorii na wysokim poziomie. Moim skromnym zdaniem twierdzenie Gödela o niekompletności (i …

13 philosophy

3

Czy są inne zastosowania uczenia wzmacniającego niż gry?

Czy istnieje sposób nauczenia uczenia się przez wzmacnianie w aplikacjach innych niż gry? Jedyne przykłady, jakie mogę znaleźć w Internecie, to agenci gier. Rozumiem, że VNC kontroluje dane wejściowe do gier za pośrednictwem sieci wzmacniającej. Czy można to skonfigurować za pomocą oprogramowania CAD?

13 reinforcement-learning applications

4

Czy sztuczna inteligencja może myśleć bocznie, unikając wyborów „nieoptymalnych etycznie”?

W najnowszej grze komputerowej The Turing Test AI („TOM”) potrzebuje pomocy Ava, aby przejść przez niektóre pokoje układanek. TOM mówi, że nie jest w stanie rozwiązać zagadek, ponieważ nie wolno mu „ myśleć bocznie ”. Mówi w szczególności, że nie pomyślałby, aby rzucić pudełko przez okno, aby rozwiązać pierwszy pokój. …

13 agi problem-solving

3

Jak wdrożyć ograniczoną przestrzeń działania w uczeniu się przez wzmacnianie?

Koduję model uczenia się zbrojenia z agentem PPO dzięki bardzo dobrej bibliotece Tensorforce , zbudowanej na bazie Tensorflow. Pierwsza wersja była bardzo prosta i teraz nurkuję w bardziej złożonym środowisku, w którym wszystkie działania nie są dostępne na każdym kroku. Powiedzmy, że jest 5 akcji, a ich dostępność zależy od …

13 deep-learning reinforcement-learning

2

Jak wybrać funkcję aktywacji?

Wybieram funkcję aktywacji dla warstwy wyjściowej w zależności od potrzebnych danych wyjściowych i właściwości funkcji aktywacji, które znam. Na przykład wybieram funkcję sigmoidalną, gdy mam do czynienia z prawdopodobieństwami, ReLU, gdy mam do czynienia z wartościami dodatnimi, i funkcję liniową, gdy mam do czynienia z wartościami ogólnymi. W ukrytych warstwach …

13 neural-networks machine-learning math activation-function

1

Dlaczego nie widzisz warstw rezygnacji na przykładach uczenia się zbrojenia?

Patrzyłem na naukę wzmacniania, a konkretnie bawiłem się, tworząc własne środowiska do użycia z SI OpenAI Gym. Korzystam z agentów z projektu stable_baselines do testowania go. Jedną z rzeczy, które zauważyłem w praktycznie wszystkich przykładach RL, jest to, że nigdy nie wydaje się, aby w żadnej sieci istniały warstwy usuwające. …

13 machine-learning reinforcement-learning overfitting dropout

4

Jak blisko jesteśmy tworzenia Ex Machina?

Czy są jakieś zespoły badawcze, które próbowały stworzyć lub już stworzyły robota AI, który może być tak inteligentny, jak te znalezione w filmach Ex Machina lub I, Robot ? Nie mówię o pełnej świadomości, ale o sztucznej istocie, która może podejmować własne decyzje oraz wykonywać zadania fizyczne i intelektualne, które …

13 research agi robots

1

Kiedy powinienem używać Reinforcement Learning vs PID Control?

Projektując rozwiązania problemów, takich jak Lunar Lander na OpenAIGym , Reinforcement Learning to kuszący sposób na zapewnienie agentowi odpowiedniej kontroli działania, tak aby z powodzeniem wylądować. Ale w jakich przypadkach algorytmy systemu sterowania, takie jak sterowniki PID , wykonałyby tylko odpowiednie zadanie, jeśli nie lepsze niż Reinforcement Learning? Pytania takie …

12 reinforcement-learning ai-design control-theory

2

Co to jest nawracająca sieć neuronowa?

Zaskakujące, że nie zadawano tego wcześniej - przynajmniej nie znalazłem niczego oprócz niejasnych pytań. Więc, co jest powtarzającym się sieć neuronowa, i jakie są ich zalety w stosunku do regularnych NNS?

12 recurrent-neural-networks