Я хочу создать ИИ, который может играть пять в ряд / гомоку. Как я уже упоминал в названии, я хочу использовать для этого обучение с подкреплением. Я использую метод градиента политики , а именно REINFORCE, с базовым уровнем. Для приближения значения и функции политики я использую нейронную сеть ....
Я знаю, что язык Lisp использовался на ранних стадиях, когда работал над проблемами искусственного интеллекта. Это все еще используется сегодня для значительной работы? Если нет, есть ли новый язык, который занял свое место как наиболее распространенный язык, используемый сегодня для работы в...
В недавней статье в Wall Street Journal Янн ЛеКанн делает следующее заявление: Следующим шагом в достижении уровня человеческого уровня является создание интеллектуальных, но не автономных машин. Система ИИ в вашем автомобиле доставит вас в безопасное место, но вы не выберете другое место...
Такие фреймворки, как PyTorch и TensorFlow через TensorFlow Fold, поддерживают динамические вычислительные графики и привлекают внимание исследователей данных. Тем не менее, кажется, что не хватает ресурсов для понимания динамических вычислительных графов. Преимущество динамических вычислительных...
В 2004 году Джефф Хокинс , изобретатель «пальмового пилота», опубликовал очень интересную книгу « Об интеллекте» , в которой он подробно описывает теорию работы неокортекса человека. Эта теория называется каркасом Memory-Prediction и имеет некоторые поразительные особенности, например, не только...
Знаменитые « Три закона робототехники» Исаака Азимова возникли в контексте фантастических рассказов Азимова. В этих историях три закона служат мерой безопасности, чтобы избежать безвременных или неконтролируемых ситуаций, которые могут привести к разрушению. Чаще всего нарративы Азимова находят...
В статье « Скрытые препятствия для автомобилей с автоматическим управлением Google» мы можем прочитать, что: Автомобили Google могут обнаруживать и реагировать на знаки остановки, которых нет на карте. Эта функция была введена для работы с временными знаками, используемыми на строительных...
Учитывая доказанную проблему остановки для машин Тьюринга , можем ли мы определить пределы способности сильного искусственного
Толчком к переходу двадцатого века с аналоговых на цифровые схемы послужило стремление к большей точности и снижению шума. Сейчас мы разрабатываем программное обеспечение, результаты которого приблизительны, а шум имеет положительное значение. В искусственных сетях мы используем градиенты (якобиан)...
В октябре 2014 года доктор Марк Ридл опубликовал подход к тестированию интеллекта ИИ, названный «Тест Лавласа 2.0» , после того, как был вдохновлен оригинальным тестом Лавласа (опубликованным в 2001 году). Марк полагал, что первоначальный тест Лавласа будет невозможно пройти, и поэтому предложил...
Я видел, как эти термины часто встречаются вокруг этого сайта, в частности, в тегах сверточные нейронные сети и нейронные сети . Я знаю, что нейронная сеть - это система, основанная на человеческом мозге. Но в чем разница между сверточной нейронной сетью и обычной нейронной сетью? Один из них...
Предположим, что NN содержит nnn скрытых слоев, mmm обучающих примеров, xxx объектов и ninin_i узлов на каждом уровне. Какова сложность времени для обучения этой NN с использованием обратного распространения? У меня есть базовая идея о том, как они находят временную сложность алгоритмов, но здесь...
За последние 50 лет рост / падение / рост популярности нейронных сетей стал своего рода «барометром» для исследований ИИ. Из вопросов на этом сайте ясно, что люди заинтересованы в применении Deep Learning (DL) для решения самых разных сложных проблем. Поэтому у меня есть два вопроса: Практики - Что...
С возрастающей сложностью reCAPTCHA я задумался о существовании некоторой проблемы, которую сможет решить только человек (или что ИИ не сможет решить, пока он не воспроизводит точно человеческий мозг) , Например, искаженный текст раньше можно было разрешить только людям. Хотя... Теперь компьютер...
Выявление сарказма считается одной из самых сложных открытых проблем в области ОД и НЛП. Итак, были ли проведены какие-либо серьезные исследования в этом направлении? Если да, то какова точность? Пожалуйста, объясните модель НЛП...
Из Википедии: Зеркальный нейрон - это нейрон, который срабатывает как тогда, когда животное действует, так и когда животное наблюдает за тем же действием, совершенным другим. Зеркальные нейроны связаны с имитационным обучением, очень полезной функцией, которая отсутствует в современных реализациях...
Согласно Википедии , Пролог - это язык логического программирования общего назначения, связанный с искусственным интеллектом и компьютерной лингвистикой. Это все еще используется для ИИ? Это основано на вопросе о закрытой бета-версии 2014 года. У автора был UID...
На странице Википедии об искусственном интеллекте мы можем прочитать: Оптическое распознавание символов больше не воспринимается как образец «искусственного интеллекта», ставшего обычной технологией. С другой стороны, база данных рукописных цифр MNIST специально разработана для обучения и...
Говорят, что функции активации в нейронных сетях помогают ввести нелинейность . Что это значит? Что означает нелинейность в этом контексте? Как помогает введение этой нелинейности ? Существуют ли другие цели активации функций ?...
Ради интереса я пытаюсь разработать нейронную сеть. Теперь для обратного распространения я увидел две техники. Первый используется здесь и во многих других местах. Что это делает: Он вычисляет ошибку для каждого выходного нейрона. Он распространяет его обратно в сеть (вычисляя ошибку для каждого...