Trí tuệ nhân tạo

Một "trí thông minh chung" có thể có khả năng học hỏi nhiều thứ khác nhau, nhưng khả năng sở hữu không bằng thực sự có nó. "AGI" phải học ... và quá trình học có thể mất thời gian. Nếu bạn muốn AGI lái xe hoặc chơi Go, bạn …

8 ai-design  strong-ai  agi  weak-ai 

Thuật toán di truyền đã được tôi chú ý gần đây khi cố gắng sửa / cải thiện đối thủ máy tính cho các trò chơi máy tính chiến lược theo lượt. Tôi đã triển khai một Thuật toán di truyền đơn giản không sử dụng bất kỳ giao thức …

8 genetic-algorithms 

Nếu tôi có một đoạn tôi muốn tóm tắt, ví dụ: Ponzo và Fila đã đến trung tâm mua sắm vào ban ngày. Họ đi bộ một lúc lâu, dừng lại ở các cửa hàng. Họ đã đi đến nhiều cửa hàng. Lúc đầu, họ không mua gì cả. Sau …

8 algorithm  natural-language-processing  pattern-recognition 

Giả sử mục tiêu của tôi là hợp tác và tạo ra một AI tiên tiến, ví dụ như một con người giống với con người và dự án sẽ ở trên biên giới của nghiên cứu AI, tôi cần loại kỹ năng nào? Tôi đang nói về những điều …

8 getting-started  academia 

Logic mờ là logic trong đó mọi câu lệnh có thể có bất kỳ giá trị thật nào trong khoảng từ 0 đến 1. Làm thế nào logic mờ có thể được sử dụng trong việc tạo ra AI? Có hữu ích cho các vấn đề quyết định nhất định …

8 fuzzy-logic 

"Backprop" có nghĩa là gì? Là thuật ngữ "backprop" về cơ bản giống như "backpropagation" hay nó có một ý nghĩa khác?

8 neural-networks  backpropagation  terminology  definitions 

Hai hàm kích hoạt phổ biến được sử dụng trong học sâu là hàm tiếp tuyến hyperbol và hàm kích hoạt sigmoid. Tôi hiểu rằng tiếp tuyến hyperbol chỉ là một sự thay đổi kích thước và dịch của hàm sigmoid: tanh(z)=2σ(z)−1tanh⁡(z)=2σ(z)−1\tanh(z) = 2\sigma(z) - 1 . Có sự khác …

8 neural-networks  machine-learning  deep-network  comparison  hidden-layers 

Siêu trí tuệ là một cỗ máy có thể vượt qua mọi hoạt động trí tuệ của bất kỳ con người nào, và một cỗ máy như vậy thường được mô tả trong khoa học viễn tưởng như một cỗ máy đưa loài người đến hồi kết. Bất kỳ máy …

8 philosophy  superintelligence 

Thảo luận về video Thêm Parkour Atlas, một người bạn đã hỏi làm thế nào chuyển động của robot giống với người từ người thật và tự hỏi làm thế nào đạt được điều này? Theo hiểu biết của tôi, đây không phải là thứ mà nhà phát triển "lập …

8 reference-request  learning-algorithms  robotics 

Có mạng lưới thần kinh nào có thể quyết định thêm / xóa nơ-ron (hoặc thay đổi mô hình nơ-ron / chức năng kích hoạt hoặc thay đổi ý nghĩa được gán cho nơ-ron), liên kết hoặc thậm chí hoàn thành các lớp trong thời gian thực hiện không? Tôi …

8 neural-networks  incremental-learning  online-learning 

Chúng ta có thể nói rằng thử nghiệm Turing nhằm phát triển các máy móc hoặc phương pháp để đạt được hiệu suất ở cấp độ con người trong tất cả các nhiệm vụ nhận thức và học máy là một trong những phương pháp có thể vượt qua thử …

8 machine-learning  ai-basics  concepts  turing-test 

Tôi chỉ có một sự hiểu biết chung về Cấu trúc liên kết chung và muốn hiểu phạm vi của thuật ngữ "cấu trúc liên kết" liên quan đến lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo. Những cách nào được cấu trúc và phân tích cấu trúc liên kết được áp …

8 terminology  topology 

Một heuristic là chấp nhận được nếu nó không bao giờ đánh giá quá cao chi phí thực sự để đạt được nút mục tiêu từnnn. Nếu một heuristic là nhất quán , thì giá trị heuristic củannn không bao giờ lớn hơn chi phí của người kế nhiệm nó …

8 search  heuristics  proofs  a-star 

Tóm lại: Tôi muốn hiểu tại sao một mạng nơ-ron một lớp ẩn hội tụ đến mức tối thiểu đáng tin cậy hơn khi sử dụng số lượng lớn hơn các nơ-ron ẩn. Dưới đây là một lời giải thích chi tiết hơn về thí nghiệm của tôi: Tôi đang …

8 neural-networks  optimization 

Có thể tạo một mạng thần kinh chỉ sử dụng các số nguyên bằng cách chia tỷ lệ đầu vào và đầu ra của từng chức năng thành [-INT_MAX, INT_MAX] không? Có bất kỳ nhược điểm?

8 neural-networks  machine-learning