Inteligência artificial

Quando começou a pesquisa sobre Inteligência Artificial? Foi chamado Inteligência Artificial na época ou havia outro nome?

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Na faculdade, tive um professor de teoria da complexidade que afirmou que a inteligência artificial era uma contradição em termos. Se poderia ser calculado mecanicamente, ele argumentou, não era inteligência, era matemática. Esta parece ser uma variante do argumento da sala chinesa. Este argumento é uma metáfora, onde uma pessoa …

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Segundo meu conhecimento, a maioria dos estudos atuais de inteligência artificial utiliza algum tipo de rede neural ou suas variantes. Um bom exemplo seria o alphago do DeepMind, que acredito ser uma rede neural profunda, para CNN de visão, texto, música e outros recursos ordenados, RNNs etc. etc. , etc. …

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Um programa de IA pode ter um QI? Em outras palavras, o QI de um programa de IA pode ser medido? Como como os humanos podem fazer um teste de QI.

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Fechado . Esta questão é baseada em opiniões . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela possa ser respondida com fatos e citações editando esta postagem . Fechado há 3 anos . Esta citação de Stephen Hawking está nas manchetes há …

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Autoencoders são redes neurais que aprendem uma representação compactada da entrada para reconstruí-la posteriormente, para que possam ser usadas para redução de dimensionalidade. Eles são compostos de um codificador e um decodificador (que podem ser redes neurais separadas). A redução da dimensionalidade pode ser útil para lidar ou atenuar os …

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Parece que redes neurais profundas e outros modelos baseados em redes neurais estão dominando muitas áreas atuais, como visão computacional, classificação de objetos, aprendizado por reforço etc. Existem domínios em que os SVMs (ou outros modelos) ainda estão produzindo resultados de ponta?

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A política ideal é sempre estocástica (ou seja, um mapa dos estados para uma distribuição de probabilidade sobre as ações) se o ambiente também é estocástico? Intuitivamente, se o ambiente for determinístico (ou seja, se o agente estiver em um estado e tomar ação , então o próximo estado será …

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Estou treinando uma auto-encoderrede com Adamotimizador (with amsgrad=True) e MSE losspara a tarefa de separação de fonte de áudio de canal único. Sempre que decai a taxa de aprendizado por um fator, a perda de rede aumenta bruscamente e depois diminui até a próxima queda na taxa de aprendizado. Estou …

10 machine-learning  deep-learning  optimization  autoencoders  loss-functions 

Acabei de me deparar com o conceito de cobertura de neurônios, que é a proporção de neurônios ativados e neurônios totais em uma rede neural. Mas o que significa um neurônio ser "ativado"? Eu sei o que são funções de ativação, mas o que significa ser ativado, por exemplo, no …

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Então, eu estava tentando implementar o BFS em um quebra-cabeça Sliding Blocks (tipo de número). Agora, a principal coisa que notei é que, se você tem um 4*4quadro, o número de estados pode ser tão grande quanto 16!não posso enumerar todos os estados antes. Portanto, minha pergunta é como acompanhar …

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Eu acho que a vantagem de usar Leaky ReLU em vez de ReLU é que, dessa maneira, não podemos ter gradiente de fuga. O ReLU paramétrico tem a mesma vantagem, com a única diferença de que a inclinação da saída para entradas negativas é um parâmetro que pode ser aprendido, …

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Existem modelos possíveis com potencial para substituir as redes neurais em um futuro próximo? E precisamos mesmo disso? Qual é a pior coisa sobre o uso de redes neurais em termos de eficiência?

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Foi recentemente trazido à minha atenção que os especialistas de xadrez levou o resultado deste jogo já famoso como algo de uma virada. Veja: O novo melhor jogador do xadrez é um algoritmo destemido e irresistível Como não especialista em IA do xadrez e do xadrez, minha suposição era que, …

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Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado no mês passado . A atual tendência de aprendizado de máquina é interpretada por …

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