Штучний інтелект

На Порталі 2 ми бачимо, що ШІ можна «вбити», думаючи про парадокс. Я припускаю, що це працює, змушуючи ШІ перетворюватися на нескінченний цикл, який по суті "заморозить" свідомість комп'ютера. Запитання: Чи може це сплутати технологію AI, яку ми маємо сьогодні, до такої міри, щоб знищити її? Якщо так, то чому? …

148 decision-theory  mythology-of-ai  death 

Очевидно, що автомобілі з самостійним керуванням не є ідеальними, тому уявіть, що автомобіль Google (як приклад) потрапив у складну ситуацію. Ось кілька прикладів нещасних ситуацій, спричинених низкою подій: Автомобіль прямує до натовпу з 10 людей, що переходять дорогу, тому він не може вчасно зупинитися, але це може уникнути вбивства 10 …

74 philosophy  ethics  autonomous-vehicles  decision-theory 

Ці два терміни, здається, пов'язані між собою, особливо в їх застосуванні в галузі інформатики та інженерії програмного забезпечення. Чи є одна підмножина іншої? Чи використовується один інструмент для побудови системи для іншого? Які їх відмінності і чому вони значні?

74 machine-learning  terminology  comparison 

Чи знають вчені чи дослідники з кухні, що відбувається всередині складної "глибокої" нейромережі, принаймні мільйони з'єднань спрацьовують миттєво? Чи розуміють вони процес, що стоїть за цим (наприклад, що відбувається всередині і як саме воно працює), або це предмет дискусії? Наприклад, це дослідження говорить: Однак немає чіткого розуміння того, чому вони …

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

Наступна сторінка / дослідження демонструє, що глибокі нейронні мережі легко обдурити, даючи прогнози високої впевненості для невпізнанних зображень, наприклад Як це можливо? Чи можете ви, будь ласка, пояснити ідеально простою англійською?

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

Якщо початковою метою розвитку ШІ було допомогти людині у виконанні деяких завдань, і ця мета все-таки дотримується, чому ми повинні дбати про її пояснення? Наприклад, при глибокому навчанні, доки інтелект допомагає нам якнайкраще їх здібності і ретельно приймає свої рішення, чому ми повинні знати, як працює його інтелект?

56 philosophy  explainable-ai 

Ми часто чуємо, що штучний інтелект може завдати шкоди або навіть вбити людині, тому може виявитися небезпечним. Як штучний інтелект може нашкодити нам?

51 philosophy  social  neo-luddism 

Перш за все, я початківець, що вивчає AI, і це не питання, орієнтоване на думку, чи порівняння мов програмування. Я не кажу, що це найкраща мова. Але факт полягає в тому, що більшість відомих фреймворків AI мають первинну підтримку Python. Вони навіть можуть підтримуватися багатомовними, наприклад, TensorFlow, що підтримують Python, …

47 machine-learning  programming-languages  tensorflow 

Наскільки я можу сказати, нейронні мережі мають фіксовану кількість нейронів у вхідному шарі. Якщо нейронні мережі використовуються в такому контексті, як NLP, пропозиції або блоки тексту різної величини подаються в мережу. Яким чином різний розмір входу узгоджується з фіксованим розміром вхідного шару мережі? Іншими словами, наскільки така мережа робиться достатньо …

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

Я чув терміни сильний AI і слабкий AI, що використовується. Це чітко визначені терміни чи суб'єктивні? Як вони загалом визначаються?

40 terminology  definitions  strong-ai  comparison  weak-ai 

Які аспекти квантових комп'ютерів, якщо такі є, можуть допомогти розвинути Штучний інтелект?

39 quantum-computing 

Як людина, ми можемо мислити нескінченність. У принципі, якщо у нас є достатньо ресурсів (часу тощо), ми можемо рахувати нескінченно багато речей (включаючи абстрактні, як числа, чи реальні). Наприклад, принаймні, ми можемо враховувати цілі числа. Ми можемо думати, в основному, і «розуміти» нескінченно багато цифр, які відображаються на екрані. Сьогодні …

39 deep-learning  philosophy  agi 

Уявіть, що ви показуєте нейронній мережі малюнок лева 100 разів і мітку "небезпечно", тож він дізнається, що леви небезпечні. А тепер уявіть, що раніше ви демонстрували їй мільйони зображень левів та альтернативно позначали їх як "небезпечні" та "не небезпечні", так що ймовірність того, що лев небезпечний, становить 50%. Але останні …

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

Я новачок у AI, і я хотів би зрозуміти простими словами, що таке нечітка логічна концепція? Як це допомагає і коли він використовується?

38 deep-network  terminology  fuzzy-logic 

Джеффрі Хінтон досліджував те, що він називає "теорією капсул" в нейронних мережах. Що це таке і як це працює?

35 neural-networks