Inteligência artificial

Estou escrevendo um jogo de brinquedo simples, com a intenção de treinar uma profunda rede neural sobre ela. As regras dos jogos são aproximadamente as seguintes: O jogo tem um tabuleiro composto por células hexagonais. Ambos os jogadores têm a mesma coleção de peças que podem escolher posicionar livremente no …

13 neural-networks  deep-learning  game-ai 

Atualmente, a inteligência artificial parece quase igual ao aprendizado de máquina, especialmente ao aprendizado profundo. Alguns disseram que a aprendizagem profunda substituirá os especialistas humanos, tradicionalmente muito importantes para a engenharia de recursos, neste campo. Dizem que dois avanços sustentaram o surgimento do aprendizado profundo: por um lado, a neurociência …

13 natural-language-processing  knowledge-representation  symbolic-computing  expert-system 

Eu li um artigo realmente interessante intitulado "Pare de chamá-lo de Inteligência Artificial", que fez uma crítica convincente ao nome "Inteligência Artificial". A palavra inteligência é tão ampla que é difícil dizer se "Inteligência Artificial" é realmente inteligente. A Inteligência Artificial, portanto, tende a ser mal interpretada como replicando a …

13 philosophy  terminology 

Se esta lista 1 puder ser usada para classificar problemas no AI ... Decompondo a problemas menores ou mais fáceis As etapas da solução podem ser ignoradas ou desfeitas Universo problemático previsível Boas soluções são óbvias Usa base de conhecimento internamente consistente Requer muito conhecimento ou usa conhecimento para restringir …

13 ai-design  algorithm  reference-request 

Como decidir o número ideal de camadas a serem criadas durante a implementação de uma rede neural (feedforward, propagação traseira ou RNN)?

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Esses tipos de perguntas podem ser dependentes de problemas, mas tentei encontrar pesquisas que abordassem a questão de saber se o número de camadas ocultas e seu tamanho (número de neurônios em cada camada) realmente importa ou não. Então, minha pergunta é: realmente importa se, por exemplo, temos uma grande …

13 neural-networks 

Nota: Minha experiência com o teorema de Gödel é bastante limitada: li Gödel Escher Bach; desnatou a primeira metade da Introdução ao Teorema de Godel (de Peter Smith); e algumas coisas aleatórias aqui e ali na internet. Ou seja, só tenho uma vaga compreensão de alto nível da teoria. Na …

13 philosophy 

No recente jogo para PC The Turing Test , o AI ("TOM") precisa da ajuda de Ava para passar por algumas salas de quebra-cabeça. TOM diz que é incapaz de resolver os quebra-cabeças porque não tem permissão para " pensar lateralmente ". Especificamente, ele diz que não teria pensado em …

13 agi  problem-solving 

Escolho a função de ativação para a camada de saída, dependendo da saída necessária e das propriedades da função de ativação que conheço. Por exemplo, eu escolho a função sigmóide quando estou lidando com probabilidades, uma ReLU quando estou lidando com valores positivos e uma função linear quando estou lidando …

13 neural-networks  machine-learning  math  activation-function 

Eu estive estudando o aprendizado por reforço e, especificamente, brincando com a criação de meus próprios ambientes para usar com o OpenAI Gym AI. Estou usando agentes do projeto stable_baselines para testar com ele. Uma coisa que notei em praticamente todos os exemplos de RL é que nunca parece haver …

13 machine-learning  reinforcement-learning  overfitting  dropout 

Qual é o conceito e como se calculam os valores de gargalo? Como esses valores ajudam na classificação de imagens? Por favor, explique em palavras simples.

13 deep-learning  tensorflow  terminology 

Existem equipes de pesquisa que tentaram criar ou já criaram um robô de IA que pode ser tão próximo da inteligência quanto os encontrados nos filmes Ex Machina ou I, Robot ? Não estou falando de plena consciência, mas de um ser artificial que pode tomar suas próprias decisões e …

13 research  agi  robots 

Ao projetar soluções para problemas como o Lunar Lander no OpenAIGym , o Aprendizado por Reforço é um meio tentador de fornecer ao agente o controle adequado da ação, a fim de pousar com sucesso. Mas quais são as instâncias em que algoritmos do sistema de controle, como controladores PID …

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Surpreendentemente, isso não foi feito antes - pelo menos eu não encontrei nada além de algumas perguntas vagamente relacionadas. Então, o que é uma rede neural recorrente e quais são suas vantagens em relação aos RNs regulares?

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Com a crescente capacidade de criar fotos falsas, mordidas de som falsas e vídeos falsos, torna-se um problema crescente com o reconhecimento do que é real e do que não é. Mesmo agora, vemos vários exemplos de aplicativos que criam mídias falsas por pouco custo (consulte Deepfake , FaceApp , …

12 machine-learning  image-recognition  pattern-recognition  deepfakes