인공 지능

12

에서 포털이 우리는 AI의이 역설에 대해 생각에 의해 "살해"될 수 있음을 참조하십시오. 나는 이것이 인공 지능을 컴퓨터의 의식을 본질적으로 "고정"시키는 무한 루프로 강제함으로써 작동한다고 가정한다. 질문 : 오늘날 인공 지능 기술을 파괴하는 시점으로 혼동 할 수 있습니까? 그렇다면 왜 그렇습니까? 그렇지 않다면 앞으로 가능할까요?

148 decision-theory mythology-of-ai death

13

자율 주행 자동차는 어떻게 누가 죽일 것인지에 대한 윤리적 결정을 내릴 수 있습니까?

자율 주행 자동차는 완벽하지 않기 때문에 Google 자동차 (예를 들어)가 어려운 상황에 처했다고 상상해보십시오. 다음은 일련의 이벤트로 인한 불행한 상황의 몇 가지 예입니다. 차는 길을 건너는 10 명의 군중으로 향하고있어 제 시간에 멈출 수는 없지만 벽에 부딪쳐서 10 명을 죽이는 것을 피할 수 있습니다 (승객 사망). 자동차 승객의 생존 가능성이 …

74 philosophy ethics autonomous-vehicles decision-theory

17

인공 지능과 기계 학습의 차이점은 무엇입니까?

이 두 용어는 특히 컴퓨터 과학 및 소프트웨어 공학에서의 응용에서 관련이있는 것으로 보입니다. 하나는 다른 것의 부분 집합입니까? 하나는 다른 하나의 시스템을 구축하는 데 사용되는 도구입니까? 차이점은 무엇이며 왜 중요한가?

74 machine-learning terminology comparison

8

과학자들은 인공 신경 네트워크 내에서 무슨 일이 일어나고 있는지 알고 있습니까?

과학자 들이나 연구 전문가들은 부엌에서 최소한 수백만 개의 연결이 즉시 발생하는 복잡한 "심층"신경망 내부에서 무슨 일이 일어나고 있는지 알고 있습니까? 그들은이 과정의 과정 (예 : 내부에서 일어나는 일과 작동 방식)을 이해합니까, 아니면 토론의 대상입니까? 예를 들어이 연구 는 다음과 같이 말합니다. 그러나 실적이 좋은 이유 또는 개선 방법에 대한 명확한 …

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

9

심층 신경망이 그렇게 쉽게 속일 수있는 방법은 무엇입니까?

다음 페이지 / 연구 는 인식 할 수없는 이미지에 대한 높은 신뢰도 예측을 제공하여 깊은 신경망이 쉽게 속이는 것을 보여줍니다. 이것이 어떻게 가능합니까? 평범한 영어로 이상적으로 설명해 주시겠습니까?

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

9

설명 가능한 AI가 필요한 이유는 무엇입니까?

AI 개발의 원래 목적이 일부 작업에서 인간을 돕는 것이었고 그 목적이 여전히 유지된다면 왜 설명에 관심을 가져야합니까? 예를 들어, 딥 러닝에서 지능이 우리가 최고의 능력을 발휘하고 신중하게 결정을 내리는 한 지능의 작동 방식을 알아야하는 이유는 무엇입니까?

56 philosophy explainable-ai

14

인공 지능이 어떻게 우리를 해칠 수 있습니까?

우리는 종종 인공 지능이 인간에게 해를 끼치거나 심지어 죽일 수도 있다는 말을 듣고 위험 할 수 있습니다. 인공 지능이 어떻게 우리를 해칠 수 있습니까?

50 philosophy social neo-luddism

8

AI 분야에서 파이썬이 왜 그렇게 대중적인 언어입니까?

우선, 나는 AI를 공부하는 초보자이며 이것은 의견 지향적 질문이나 프로그래밍 언어를 비교하는 질문이 아닙니다. 나는 그것이 최고의 언어라고 말하지 않습니다. 그러나 사실 유명한 AI 프레임 워크의 대부분은 Python을 기본적으로 지원합니다. C # 및 C ++을 지원하는 Microsoft의 Python, C ++ 또는 CNTK를 지원하는 TensorFlow와 같이 다국어 지원 될 수도 있지만 …

47 machine-learning programming-languages tensorflow

3

신경망은 어떻게 다양한 입력 크기를 다룰 수 있습니까?

내가 알 수있는 한 신경망에는 고정 된 수의 뉴런이 있습니다. 에는 입력 레이어에 이 있습니다. 신경망이 NLP와 같은 맥락에서 사용되는 경우, 다양한 크기의 문장 또는 텍스트 블록이 네트워크에 공급됩니다. 다양한 입력 크기 는 네트워크 입력 레이어의 고정 크기 와 어떻게 조정 됩니까? 다시 말해, 그러한 네트워크가 어떻게 한 단어에서 여러 …

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

3

강한 AI와 약한 AI의 차이점은 무엇입니까?

strong-AI와 weak-AI라는 용어를 들었습니다. 이 용어들은 잘 정의 된 용어입니까 아니면 주관적인 용어입니까? 그것들은 일반적으로 어떻게 정의됩니까?

39 terminology definitions strong-ai comparison weak-ai

5

양자 컴퓨터가 인공 지능을 개발하는 데 어느 정도 도움이 될 수 있습니까?

양자 컴퓨터의 어떤 측면이 인공 지능을 더욱 발전시키는 데 도움이 될 수 있습니까?

39 quantum-computing

21

디지털 컴퓨터가 무한대를 이해할 수 있습니까?

인간으로서 우리는 무한대를 생각할 수 있습니다. 원칙적으로 충분한 자원 (시간 등)이있는 경우 무한한 많은 수 (추상, 숫자 또는 실제 포함)를 셀 수 있습니다. 예를 들어, 적어도 정수를 고려할 수 있습니다. 기본적으로 화면에 표시되는 많은 수의 숫자를 생각하고 이해할 수 있습니다. 오늘날 우리는 최소한 인간이 할 수있는 인공 지능을 설계하려고합니다. 그러나 …

39 deep-learning philosophy agi

4

신경망은 치명적인 잊어 경향이 있습니까?

신경망에 사자 그림을 100 번 보여주고 "위험한"레이블을 붙여서 사자가 위험하다는 것을 알게된다고 상상해보십시오. 이제 이전에 수백만 마리의 사자 이미지를 보여 주었고 다른 대안으로 "위험"및 "위험하지 않음"으로 표시하여 사자가 위험 할 확률이 50 %라고 상상해보십시오. 그러나 지난 100 번의 시간은 신경 네트워크가 사자를 "위험한"것으로 간주하는 것에 대해 매우 긍정적으로 만들었습니다. 따라서 …

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

5

퍼지 로직이란 무엇입니까?

나는 AI를 처음 사용하고 간단한 단어로 알고 싶습니다. 퍼지 논리 개념은 무엇입니까? 어떻게 도움이되며 언제 사용됩니까?

37 deep-network terminology fuzzy-logic

5

Hinton의“캡슐 이론”은 어떻게 작동합니까?

Geoffrey Hinton은 신경망에서 "캡슐 이론"이라고 불리는 것을 연구하고 있습니다. 이것이 무엇이며 어떻게 작동합니까?

34 neural-networks