인공 지능

8

자가 운전 차량을 사용하면 어떤 이점이 있습니까? 우리는 동시에 교통량에 더 많은 자동차를 보유 할 수 있지만 더 많은 사람들이 자동차를 사용하도록 선택하지 않을 것이므로 교통량과 공중 보건이 실제로 악화 될까요? 우리는 이것에 정말로 관심이 있습니까?

11 philosophy social autonomous-vehicles

1

복소수 신경망의 장점은 무엇입니까?

연구 중에 저는 복잡한 값을 가진 입력 (아마도 가중치)으로 작동하는 신경망 인 "복합 값 신경망"에 대해 우연히 발견했습니다. 실제 신경망에 비해 이런 종류의 신경망의 장점은 무엇입니까?

11 neural-networks

5

의도적으로 사람을 속이거나 속일 수있는 AI 시스템이 개발 되었습니까?

오늘날 AI 시스템은 매우 유능한 기계이며 최근에는 자연 언어 처리 및 응답 영역이 AI 기계의 기본 알고리즘 구조뿐만 아니라 혁신으로 폭발적으로 발전했습니다. 이러한 최근의 돌파구를 감안할 때, 알고있는 사실에 대해 의도적으로 인간에게 거짓말을 할 수있는 AI 시스템이 개발되어 있는지 묻고 있습니다. 내가 묻는 것은 튜링 테스트에 대한 정식 토론을 넘어서는 …

11 natural-language-processing human-like

3

현재 AI 개발을 방해하는 주요 문제는 무엇입니까?

나는 컴퓨터 공학에 대한 배경 지식을 가지고 있으며 인간의 생각을 모방하기 위해 더 나은 알고리즘을 개발하고 있습니다. (내가 가장 좋아하는 것 중 하나는 언어 처리 및 의사 결정에 적용되는 아날로그 모델링입니다.) 그러나 조사를 많이할수록 AI가 얼마나 복잡한 지를 더 많이 깨닫게 됩니다. 이 분야에서 많은 문제를 해결하려고 노력했지만 때로는 바퀴를 …

11 machine-learning

1

사소한 문제를 해결하는 노드가 거의없는 신경망이 있습니까?

신경 노드가 존재하는지 알고 싶습니다. (= 80 % 이상의 정확도로) 사소한 문제를 해결하고 노드를 거의 사용하지 않는 노드 (20 개 노드가 하드 제한이 아님)를 알고 싶습니다. 신경망의 크기에 대한 직감을 개발하고 싶습니다.

11 neural-networks

3

REINFORCE 알고리즘의 할인율이 두 번 나타나는 이유는 무엇입니까?

저는 Richard S. Sutton과 Andrew G. Barto의 강화 학습 : 소개 (2017 년 11 월 5 일 초안 작성) 책을 읽고있었습니다 . 271 페이지에, 일시적인 Monte-Carlo Policy-Gradient Method의 의사 코드가 제시되어 있습니다. 이 의사 코드를 보면 할인 상태가 업데이트 상태에서 한 번, 반환 내에서 두 번째로 할인율이 2 번 나타나는 …

11 reinforcement-learning algorithm rl-an-introduction reinforce

2

CNN 교육에서 어느 계층이 더 많은 시간을 소비합니까? 컨볼 루션 레이어 및 FC 레이어

Convolutional Neural Network에서 어떤 레이어가 훈련에 최대 시간을 소비합니까? 컨볼 루션 레이어 또는 완전 연결된 레이어? 이를 이해하기 위해 AlexNet 아키텍처를 사용할 수 있습니다. 나는 훈련 과정의 시간 붕괴를보고 싶다. 일정한 GPU 구성을 취할 수 있도록 상대적 시간 비교를 원합니다.

11 neural-networks deep-learning convolutional-neural-networks

4

인공 생명체에서 자발적인 복제기 등장

이기적 유전자 (Dawkins)의 초석 중 하나는 복제기, 즉 스스로 복제 할 수있는 분자의 자발적 출현이다. 이것은 개방형 진화 / 인공 생활 시뮬레이션 에서 silico 로 모델링 되었습니까? Avida 또는 Tierra와 같은 시스템 은 복제 메커니즘을 명시 적으로 지정 합니다. 다른 유전자 알고리즘 / 유전 적 프로그래밍 시스템 은 복제 메커니즘을 …

11 genetic-algorithms theory genetic-programming self-replication

4

데이터의 관련 기능을 어떻게 선택합니까?

최근에 특정 자원에 대한 지출에 대한 비용 분석을 위해 문제를 해결하고있었습니다. 나는 보통 분석에서 몇 가지 수동 결정을 내리고 그에 따라 계획합니다. 엑셀 형식의 빅 데이터 세트와 수백 개의 열로 다양한 시간 프레임 및 유형 (기타 다양한 상세 사용)에서 리소스 사용을 정의합니다. 또한 지난 4 년간의 데이터, 실제 리소스 사용량 …

11 neural-networks machine-learning datasets feature-selection

5

딥 뉴럴 네트워크와 딥 러닝이 일반 인텔리전스를 달성하기에 부족한 이유는 무엇입니까?

딥 러닝 (DL) 및 딥 (er) 네트워크와 관련된 모든 것은 "성공적인"것처럼 보이며 최소한 매우 빠르게 진행되며 AGI에 도달했다는 신념을 배양합니다. 이것은 대중적인 상상력입니다. DL은 AGI 생성을 포함하여 많은 문제를 해결하기위한 엄청난 도구입니다. 그러나 충분하지 않습니다. 도구는 필요한 성분이지만 종종 불충분합니다. 도메인의 주요 인물은 다른 곳에서 진행하고 있습니다. 이 보고서 / …

11 deep-learning deep-network agi

2

컴퓨터가 사용자 감정을 이해할 수 있습니까?

정서 컴퓨팅을 연구하고 있습니다. 특히, 나는 감정 인식의 일부, 즉 사용자 / 대상이 느끼고있는 감정을 인식하는 과제를 연구하고 있습니다. 예를 들어, 애니 바 는이 목적으로 사용될 수 있습니다. 나는이 모델들의 타당성에 관한 것이 아니라 우리가하려고하는 것에 관심이있다. 감정에 반응하는 것은 어떻습니까? 컴퓨터가 실제로 사용자의 감정을 이해할 수 있습니까?

11 neural-networks research learning-algorithms

2

여전히 개념 의존성 이론을 사용하는 사람이 있습니까?

Roger Schank는 1970 년대에 개념 종속성 (CD)으로 언어 처리에 관한 흥미로운 작업을 수행했습니다. 그는 요즘 교육에서 벗어나 현장 밖으로 다소 이사했습니다. 자연어 생성 (BABEL), 스토리 생성 (TAILSPIN) 및 기타 영역에서 유용한 응용 프로그램이 있었으며 종종 개별 문장보다는 계획 및 에피소드가 포함되었습니다. 다른 사람이 CD 나 그 변종을 계속 사용 했습니까? …

11 natural-language-processing knowledge-representation

8

인공 지능이 가능하다는 증거

컴퓨터 과학에서는 인간의 마음을 튜링 머신으로 복제 할 수 있다고 가정하므로 인공 일반 지능 (AGI)이 가능합니다. 달리 가정하는 것은 신비로운 것을 믿는 것이며, 신비로운 믿음은 거짓입니다. 나는 AGI가 가능하다는 다른 주장을 모른다. 그리고 전술 한 주장은 매우 약하다. 최소한 이론 상으로는 AGI가 가능하다는 엄격한 증거가 있습니까? 인간의 마음이 할 수있는 …

11 philosophy agi proofs

3

소음이 일반화에 어떤 영향을 줍니까?

데이터의 노이즈를 증가시키는 것이 네트워크의 학습 능력을 향상시키는 데 도움이됩니까? 차이를 만들거나 해결중인 문제에 따라 달라 집니까? 일반화 프로세스에 전반적으로 어떤 영향을 미칩니 까?

11 neural-networks machine-learning statistical-ai generalization

5

유전자 알고리즘이 인공 지능의 예입니까?

인간의 지능은 자연계의 자연 유전자 알고리즘의 기능 일 가능성이 있기 때문에 컴퓨터에서 유전자 알고리즘을 인공 지능의 예로 사용하고 있습니까? 그렇지 않다면 어떻게 다릅니 까? 아니면 알고리즘의 규모와 알고리즘의 진화에 따라 인공 지능을 표현하지 않는 사람도 있고 그렇지 않은 사람이 있습니까?

11 philosophy genetic-algorithms terminology