Trí tuệ nhân tạo

12

Trong Cổng thông tin 2, chúng ta thấy rằng AI có thể bị "giết" bằng cách nghĩ về một nghịch lý. Tôi cho rằng điều này hoạt động bằng cách buộc AI vào một vòng lặp vô hạn, về cơ bản sẽ "đóng băng" ý thức của máy tính. Câu …

148 decision-theory mythology-of-ai death

13

Làm thế nào những chiếc xe tự lái có thể đưa ra quyết định đạo đức về người giết người?

Rõ ràng, những chiếc xe tự lái không hoàn hảo, vì vậy hãy tưởng tượng rằng chiếc xe Google (ví dụ) đã gặp phải một tình huống khó khăn. Dưới đây là một vài ví dụ về các tình huống không may gây ra bởi một loạt các sự kiện: …

74 philosophy ethics autonomous-vehicles decision-theory

17

Sự khác biệt giữa trí tuệ nhân tạo và máy học là gì?

Hai thuật ngữ này dường như có liên quan, đặc biệt là trong ứng dụng của chúng trong khoa học máy tính và công nghệ phần mềm. Là một tập hợp con của người khác? Là một công cụ được sử dụng để xây dựng một hệ thống cho người …

74 machine-learning terminology comparison

8

Các nhà khoa học có biết những gì đang xảy ra bên trong mạng lưới thần kinh nhân tạo?

Các nhà khoa học hoặc chuyên gia nghiên cứu có biết từ nhà bếp những gì đang xảy ra bên trong mạng lưới thần kinh "sâu" phức tạp với ít nhất hàng triệu kết nối bắn ra ngay lập tức không? Họ có hiểu quá trình đằng sau điều này …

69 neural-networks deep-learning convolutional-neural-networks explainable-ai

9

Làm thế nào có thể các mạng lưới thần kinh sâu rất dễ bị lừa?

Trang / nghiên cứu sau đây chứng minh rằng các mạng lưới thần kinh sâu dễ bị đánh lừa bằng cách đưa ra dự đoán có độ tin cậy cao cho các hình ảnh không thể nhận ra, ví dụ: Làm thế nào điều này là có thể? Bạn có …

63 convolutional-neural-networks image-recognition deep-network computer-vision

9

Tại sao chúng ta cần AI có thể giải thích?

Nếu mục đích ban đầu để phát triển AI là giúp con người trong một số nhiệm vụ và mục đích đó vẫn còn, thì tại sao chúng ta phải quan tâm đến khả năng giải thích của nó? Ví dụ, trong học tập sâu, miễn là trí thông minh …

56 philosophy explainable-ai

14

Trí tuệ nhân tạo có thể gây hại cho chúng ta như thế nào?

Chúng ta thường nghe rằng trí thông minh nhân tạo có thể gây hại hoặc thậm chí giết chết con người, vì vậy nó có thể gây nguy hiểm. Trí tuệ nhân tạo có thể gây hại cho chúng ta như thế nào?

51 philosophy social neo-luddism

8

Tại sao Python là ngôn ngữ phổ biến trong lĩnh vực AI?

Trước hết, tôi là người mới bắt đầu nghiên cứu về AI và đây không phải là câu hỏi định hướng ý kiến hay câu hỏi để so sánh ngôn ngữ lập trình. Tôi không nói đó là ngôn ngữ tốt nhất. Nhưng thực tế là hầu hết các khung …

47 machine-learning programming-languages tensorflow

3

Làm thế nào các mạng thần kinh có thể đối phó với các kích cỡ đầu vào khác nhau?

Theo như tôi có thể nói, mạng lưới thần kinh có một số lượng tế bào thần kinh cố định trong lớp đầu vào. Nếu các mạng thần kinh được sử dụng trong ngữ cảnh như NLP, các câu hoặc khối văn bản có kích cỡ khác nhau sẽ được …

42 neural-networks machine-learning deep-learning convolutional-neural-networks natural-language-processing

3

Sự khác biệt giữa AI mạnh và AI yếu là gì?

Tôi đã nghe các thuật ngữ AI mạnh và AI yếu được sử dụng. Là những thuật ngữ được xác định rõ hoặc chủ quan? Chúng thường được định nghĩa như thế nào?

40 terminology definitions strong-ai comparison weak-ai

5

Ở mức độ nào máy tính lượng tử có thể giúp phát triển Trí tuệ nhân tạo?

Những khía cạnh nào của máy tính lượng tử, nếu có, có thể giúp phát triển hơn nữa Trí tuệ nhân tạo?

39 quantum-computing

21

Máy tính kỹ thuật số có thể hiểu vô cùng?

Là một con người, chúng ta có thể nghĩ vô cùng. Về nguyên tắc, nếu chúng ta có đủ tài nguyên (thời gian, v.v.), chúng ta có thể đếm vô số thứ (bao gồm trừu tượng, như số hoặc thực). Ví dụ: ít nhất, chúng ta có thể tính đến …

39 deep-learning philosophy agi

4

Là mạng lưới thần kinh dễ bị lãng quên?

Hãy tưởng tượng bạn hiển thị một mạng lưới thần kinh một hình ảnh của một con sư tử 100 lần và gắn nhãn "nguy hiểm", vì vậy nó học được rằng sư tử rất nguy hiểm. Bây giờ hãy tưởng tượng rằng trước đây bạn đã cho nó xem …

38 neural-networks machine-learning theory incremental-learning catastrophic-forgetting

5

Logic mờ là gì?

Tôi mới biết về AI và tôi muốn biết bằng những từ đơn giản, khái niệm logic mờ là gì? Nó giúp ích như thế nào, và khi nào nó được sử dụng?

38 deep-network terminology fuzzy-logic

5

Làm thế nào để lý thuyết viên nang của Hinton.

Geoffrey Hinton đã nghiên cứu một cái gì đó mà ông gọi là "lý thuyết viên nang" trong các mạng lưới thần kinh. Cái này là gì và nó hoạt động như thế nào?

35 neural-networks