ปัญญาประดิษฐ์

ฉันมีชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของยานพาหนะที่มีความจริงภาคพื้นดินตามความยาวของพวกเขา (ตัวอย่างมากกว่า 100k) เป็นไปได้ไหมที่จะฝึกเครือข่ายที่ลึกเพื่อวัด / ประเมินความยาวของยานพาหนะ? ฉันไม่ได้เห็นเอกสารใด ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการประมาณขนาดวัตถุโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม

10 machine-learning  deep-learning  computer-vision 

ลองนึกภาพเกมที่มีหน้าจอสีดำแยกจากพิกเซลสีแดงและพิกเซลสีน้ำเงิน ให้เกมนี้กับมนุษย์พวกเขาจะเห็นว่าการกดปุ่มลูกศรจะย้ายจุดสีแดง สิ่งต่อไปที่พวกเขาจะพยายามคือย้ายพิกเซลสีแดงไปยังพิกเซลสีน้ำเงิน มอบเกมนี้ให้กับ AI โดยจะสุ่มย้ายพิกเซลสีแดงจนกว่าจะมีผู้ลองล้านครั้งในภายหลังโดยบังเอิญย้ายไปที่พิกเซลสีน้ำเงินเพื่อรับรางวัล หาก AI มีแนวคิดระยะห่างระหว่างพิกเซลสีแดงและสีน้ำเงินมันอาจพยายามลดระยะห่างนี้ หากไม่มีการเขียนโปรแกรมในแนวคิดของระยะทางหากเราใช้พิกเซลของเกมเราสามารถคำนวณจำนวนเช่น "เอนโทรปี" ซึ่งจะต่ำกว่าเมื่อพิกเซลอยู่ห่างกันมากกว่าเมื่ออยู่ใกล้กันหรือไม่ ควรทำงานกับการกำหนดค่าพิกเซลอื่น ๆ เช่นเกมที่มีสามพิกเซลในที่ที่ดีและอีกอันไม่ดี เพียงเพื่อให้โครงข่ายประสาทมีความรู้สึกว่าหน้าจอเป็นอย่างไร จากนั้นให้ตั้งเป้าหมาย NN เช่น "พยายามทำให้เอนโทรปีของคณะกรรมการน้อยลงและพยายามรับรางวัล" มีอะไรคล้ายกับเรื่องนี้ในการวิจัยปัจจุบันหรือไม่?

10 neural-networks  game-ai  path-planning  teaching-concepts 

ฉันพยายามที่จะพัฒนาโครงข่ายประสาทเทียมซึ่งสามารถระบุคุณสมบัติการออกแบบในแบบจำลอง CAD (เช่นสล็อต, หัวหน้า, หลุม, กระเป๋า, ขั้นตอน) ข้อมูลอินพุตที่ฉันต้องการใช้สำหรับเครือข่ายคือเมทริกซ์ anxn (โดยที่ n คือจำนวนใบหน้าในโมเดล CAD) '1' ในสามเหลี่ยมด้านขวาบนของเมทริกซ์แสดงถึงความสัมพันธ์ที่นูนระหว่างสองใบหน้าและ '1' ในสามเหลี่ยมล่างซ้ายแสดงถึงความสัมพันธ์แบบเว้า ศูนย์ทั้งสองตำแหน่งหมายความว่าใบหน้าไม่ได้อยู่ติดกัน ภาพด้านล่างเป็นตัวอย่างของเมทริกซ์ดังกล่าว ให้บอกว่าฉันตั้งค่าขนาดรุ่นสูงสุดไว้ที่ 20 ใบหน้าและใช้การเติมเต็มสำหรับสิ่งที่เล็กกว่านั้นเพื่อให้อินพุตกับเครือข่ายมีขนาดคงที่ ฉันต้องการที่จะรับรู้ถึง 5 คุณสมบัติการออกแบบที่แตกต่างกันและดังนั้นจึงมี 5 เซลล์ประสาทเอาท์พุท - [สล็อต, กระเป๋า, หลุม, เจ้านาย, ขั้นตอน] ฉันจะพูดถูกไหมว่านี่เป็นปัญหาของ 'การจดจำรูปแบบ' ตัวอย่างเช่นถ้าฉันจัดหาเครือข่ายด้วยรูปแบบการฝึกอบรมจำนวนมาก - พร้อมกับฉลากที่อธิบายถึงคุณลักษณะการออกแบบที่มีอยู่ในโมเดลเครือข่ายจะเรียนรู้ที่จะจดจำรูปแบบ adjacency เฉพาะที่แสดงในเมทริกซ์ซึ่งเกี่ยวข้องกับคุณสมบัติการออกแบบบางอย่างหรือไม่ ฉันเป็นผู้เริ่มต้นที่สมบูรณ์ในการเรียนรู้ของเครื่องและฉันพยายามที่จะเข้าใจว่าวิธีการนี้จะใช้งานได้หรือไม่ - หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมใด ๆ เพื่อทำความเข้าใจปัญหาแสดงความคิดเห็น ข้อมูลหรือความช่วยเหลือใด ๆ จะได้รับการชื่นชมขอบคุณ

10 neural-networks  machine-learning  convolutional-neural-networks  pattern-recognition  detecting-patterns 

ดูเหมือนว่าโครงการส่วนใหญ่พยายามสอน AI ให้เรียนรู้ภาษาเฉพาะบุคคล มันเกิดขึ้นกับฉันว่ามีความสัมพันธ์ในการเขียนและการพูดและวลีข้ามภาษา - การใช้งานส่วนใหญ่มีเวลามากขึ้นในการเรียนรู้ภาษามากขึ้นหลังจากที่เราเรียนรู้ภาษาที่สองและเราเริ่มเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างคำและวลีในภาษาต่างๆ . มีใครพยายามฝึกอบรม AI เพื่อเรียนรู้ภาษาทั้งหมดหรือไม่? สิ่งนี้อาจไม่เป็นปัญหาที่ง่ายกว่าการพยายามสอน AI ให้เป็นภาษาที่เจาะจงและมีรายละเอียดและรายละเอียดทั้งหมดของภาษานั้นหรือไม่? เนื่องจากคุณไม่ได้รวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องจำนวนมากในภาษาอื่นจากชุดฝึกอบรม

10 natural-language-processing 

ฉันได้มองหาตัวแทนที่ชาญฉลาดของVivในการพัฒนา ตามสิ่งที่ฉันเข้าใจ AI นี้สามารถสร้างรหัสใหม่และเรียกใช้งานโดยยึดตามแบบสอบถามจากผู้ใช้ สิ่งที่ฉันอยากรู้คือ AI นี้สามารถเรียนรู้การสร้างรหัสตามแบบสอบถามได้อย่างไร อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรชนิดใดที่เกี่ยวข้องในกระบวนการนี้ สิ่งหนึ่งที่ฉันพิจารณาคือการทำลายชุดข้อมูลของโปรแกรมทีละขั้นตอน ตัวอย่างเช่น: รหัสที่จะใช้ค่าเฉลี่ยของ 5 คำ 1 - เพิ่มทั้ง 5 คำด้วยกัน 2 - หารด้วย 5 จากนั้นฉันจะฝึกอัลกอริทึมให้แปลงข้อความเป็นรหัส นั่นคือเท่าที่ฉันได้คิดออก ยังไม่ได้ลองอะไรเลยเพราะฉันไม่แน่ใจว่าจะเริ่มที่ไหนดี ใครมีความคิดเห็นเกี่ยวกับวิธีการใช้ Viv? นี่คือการสาธิตของ Viv

10 neural-networks  machine-learning  deep-learning  ai-design  natural-language-processing 

ในบริบทของปัญญาประดิษฐ์ความเป็นเอกเทศหมายถึงการถือกำเนิดของปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปที่สามารถพัฒนาตนเองแบบเรียกซ้ำได้ซึ่งนำไปสู่การเกิดขึ้นอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูง (ASI) ข้อ จำกัด ที่ไม่เป็นที่รู้จัก . ดังนั้นปัญญาประดิษฐ์เหล่านี้จะสามารถแก้ไขปัญหาที่เราอาจไม่สามารถแก้ไขได้ จากรายงานการสำรวจความก้าวหน้าในอนาคตในด้านปัญญาประดิษฐ์: การสำรวจความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญ (2014) การประมาณค่ามัธยฐานของผู้ตอบแบบสอบถามเป็นหนึ่งในสองโอกาสที่หน่วยสืบราชการลับของเครื่องจักรระดับสูงจะได้รับการพัฒนาประมาณปี 2040-2050 ซึ่งไม่ไกลมาก มีอะไรผิดปกติกับความคิดที่ว่า AI จะมีความสามารถในการสัพพัญญูเพราะมันจะเป็นประโยชน์ต่อเราโดยการแก้ปัญหามากมาย?

10 machine-learning  philosophy  singularity  cognitive-science 

ฉันกำลังอ่านเกี่ยวกับJohn McCarthyและวิสัยทัศน์ดั้งเดิมของปัญญาประดิษฐ์ สำหรับฉันดูเหมือนว่าเขาจะไม่ค่อยชอบทรัพยากรมากนัก (เช่นเวลาและเงิน) ที่ใช้ในการทำให้ AIs เล่นเกมเช่นหมากรุก เขาต้องการให้ความสำคัญกับการผ่านการทดสอบของทัวริงและ AIs เพื่อเลียนแบบพฤติกรรมของมนุษย์ ฉันได้อ่านบทความมากมายเกี่ยวกับ บริษัท ใหญ่ ๆ เช่น IBM, Google และอื่น ๆ ใช้เงินหลายล้านดอลลาร์เพื่อทำให้ AIs เล่นเกมเช่น Chess, Go และอื่น ๆ ธรรมนี้มีขอบเขตเท่าใด?

10 research  game-theory  chess 

มีกฎระเบียบอะไรบ้างที่เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป? มีการเผยแพร่รายงานหรือคำแนะนำใดโดยเจ้าหน้าที่ของรัฐ เพื่อให้ห่างไกลฉันรู้ว่าเซอร์เดวิดคิงส์รายงานทำเพื่อรัฐบาลสหราชอาณาจักร

10 agi  legal 

ฉันกำลังอ่านเรื่องไร้สาระเกี่ยวกับวิธีที่ AI จะเปลี่ยนโลกให้เป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์เพื่อแก้ปัญหาที่คิดว่าจำเป็นต้องแก้ นั่นคงไม่ใช่ AI นั่นคือการเขียนโปรแกรมตามขั้นตอนที่ติดอยู่ในลูปไร้สาระบางอย่าง AI จะต้องพัฒนาและจัดระเบียบเซลล์ประสาทใหม่ มันจะไม่ติดกับฮาร์ดโค้ดหากมันกลายเป็นอัจฉริยะโดยการเขียนรหัสใหม่

10 philosophy 

ฉันต้องการเริ่มต้นด้วยสถานการณ์ที่ทำให้ฉันคิดว่า MCTS สามารถทำงานได้ดีเพียงใด: ลองสมมติว่ามีการย้ายที่ยังไม่ได้เพิ่มลงในแผนผังการค้นหา มันเป็นเลเยอร์ / การเคลื่อนไหวที่ลึกเกินไป แต่ถ้าเราเล่นท่านี้เกมจะชนะโดยทั่วไป อย่างไรก็ตามลองสมมติว่าการเคลื่อนไหวทั้งหมดที่สามารถใช้แทนในสถานะเกมที่กำหนดนั้นแย่มาก เพื่อการโต้แย้งสมมติว่ามีการเคลื่อนไหวที่เป็นไปได้ 1,000 ครั้งและมีเพียงหนึ่งในนั้นเท่านั้นที่ดี (แต่ดีมาก) และที่เหลือก็แย่มาก MCTS จะไม่จดจำสิ่งนี้หรือไม่ปลูกต้นไม้ค้นหาไปทางนี้และให้คะแนนทรีย่อยนี้แย่มาก? ฉันรู้ว่า MCTS ในที่สุดจะมารวมกันเป็น minimax (และในที่สุดมันก็จะสร้างต้นไม้ทั้งหมดหากมีหน่วยความจำเพียงพอ) จากนั้นควรรู้ว่าการเคลื่อนไหวนั้นดีแม้ว่าจะมีความเป็นไปได้ที่ไม่ดีมากมาย แต่ฉันเดาว่าในทางปฏิบัตินี่ไม่ใช่สิ่งที่เราสามารถพึ่งพาได้ บางทีใครบางคนสามารถบอกฉันได้ว่านี่เป็นการประเมินที่ถูกต้องในส่วนของฉันหรือไม่ นอกเหนือจากสถานการณ์พิเศษนี้ฉันยังต้องการทราบว่ามีสถานการณ์อื่น ๆ ที่ MCTS จะทำงานได้ไม่ดี (หรือดีเป็นพิเศษ)

10 gaming  monte-carlo-tree-search 

การวิจัยเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์เริ่มขึ้นเมื่อใด มันเรียกว่าปัญญาประดิษฐ์ในเวลานั้นหรือมีอีกชื่อหนึ่งไหม?

10 history 

ในวิดีโอนี้ผู้เชี่ยวชาญกล่าวว่า "วิธีคิดอย่างหนึ่งว่าสติปัญญาคืออะไร [โดยเฉพาะเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์] คือกระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพ" สติปัญญาสามารถคิดได้ว่าเป็นกระบวนการปรับให้เหมาะสมและสามารถสร้างแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์เป็นปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพได้หรือไม่? แล้วการจดจำรูปแบบล่ะ หรือว่าเขาเป็นคนเข้าใจผิด

10 optimization  agi 

ใครเป็นคนแรกที่ประดิษฐ์คำว่าปัญญาประดิษฐ์ครั้งแรก มีบทความวิจัยที่ตีพิมพ์ซึ่งใช้คำนั้นเป็นครั้งแรกหรือไม่

10 terminology  history 

จากความรู้ของฉันการศึกษาปัญญาประดิษฐ์ในปัจจุบันส่วนใหญ่ใช้โครงข่ายประสาทบางชนิดหรือบางรุ่น ตัวอย่างที่ดีคือ alphago ของ DeepMind ซึ่งฉันเชื่อว่าเป็นเครือข่ายประสาทลึกสำหรับการมองเห็น CNN, ข้อความ, เพลงและคุณสมบัติอื่น ๆ ที่สั่งของ RNN เป็นต้น แต่สำหรับแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องเรามีเครือข่ายประสาทเทียม แอปพลิเคชันอื่น ๆ ดังนั้นเครือข่ายนิวรัลและสายพันธุ์ของมันจึงเป็นหนทางเดียวที่จะเข้าถึงปัญญาประดิษฐ์ "ของจริง"?

10 neural-networks 

โปรแกรม AI สามารถมีไอคิวได้หรือไม่? กล่าวอีกนัยหนึ่งไอคิวของโปรแกรม AI สามารถวัดได้หรือไม่? เช่นเดียวกับที่มนุษย์สามารถทำการทดสอบไอคิวได้

10 intelligence-testing