人工知能

ニューラルネットワークは有向重み付きグラフです。これらは（スパース）行列で表すことができます。そうすることで、ネットワークのいくつかのエレガントなプロパティを公開できます。 この手法はニューラルネットワークを調べるのに役立ちますか？

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AIプログラムにEQ（感情的知能または感情的商）を含めることはできますか？ つまり、AIプログラムのEQを測定できますか？ EQがIQよりも測定するのに問題がある場合（少なくとも人間とAIの両方のプログラムに標準的な適用がある場合）、なぜそうなのですか？

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たとえば、日時計が「インテリジェント」ではない理由を教えてください。日時計は環境を感知し、合理的に行動します。時間を出力します。また、知覚を格納します。（エンジニアが書いた数字） 自動運転車のどのような特性が「インテリジェント」にするでしょうか？ 非インテリジェントな問題とインテリジェントなシステムの境界はどこにありますか？

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Deep Mindは過去数年間にディープラーニングに関する多くの作品を発表しており、そのほとんどはそれぞれのタスクに関する最先端の技術です。しかし、この作品のどれだけが実際にAIコミュニティによって再現されたのでしょうか。たとえば、他の研究者によると、Neural Turing Machine紙は再現が非常に難しいようです。

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出力層を追加せずに、自動エンコーダを教師あり学習に使用できますか？トレーニングのために連結された入出力ベクトルを単純にフィードして、推論を行うときに入力部分から出力部分を再構築できますか？出力部分は、推論中に欠損値として扱われ、補完が適用されます。

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チューリングテストの具体的な要件は何ですか？ テストを行う資格を得るために評価者が満たさなければならない場合、どのような要件がありますか？ 会話には常に2人の参加者（1人は人間、1台はコンピュータ）が必要ですか、それともそれ以上の参加が可能ですか？ プラセボテスト（実際にはコンピュータが関与していない場合）は許可または推奨されますか？ 複数の評価者がいますか？その場合、マシンがテストに合格するためには、すべての評価者の間で全会一致の決定が必要ですか？

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特に、（限られたリソースを持つ）組み込みコンピュータは、交通カメラからのライブビデオストリームを分析し、通過する車のナンバープレート番号を含む適切なフレームを選択しようとします。プレートが見つかると、フレームがOCRライブラリに渡され、登録が抽出されてさらに使用されます。 私の国では、2種類のナンバープレートが一般的に使用されています。長方形（標準）と正方形です。実際には、長方形であるが「幅よりも高い」ので、登録が2行に分かれています。 （さらにいくつかのタイプがありますが、それらは無視してください。それらは小さな割合であり、通常、私たちの関心の外にある車両に属しています。） 限られたリソースと迅速なリアルタイム処理の必要性により、システムが処理できるネットワークの最大サイズ（セルと接続の数）は固定されています。 これを2つの小さなネットワークに分割し、それぞれが1種類の登録プレートを認識するようにするのが良いでしょうか。それとも、より大きな単一のネットワークが2つのタイプをより適切に処理するのでしょうか。

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この質問にはすでに回答があります： 各データポイントまたはデータポイントのバッチにバックプロパゲーションが適用されますか？ （1つの答え） 7か月前に閉鎖。 この一連のビデオを見て、Pythonで単純なニューラルネットワークを実装することで、ニューラルネットワークを学習しようとしています。 ここで、私が疑問に思っていることが1つあります。ニューラルネットワークをサンプルデータでトレーニングしていて、サンプルが1,000あります。トレーニングは、重みとバイアスを徐々に変更して、コスト関数がより小さなコストになるようにします。 私の質問：次のサンプルに移る前に、すべてのサンプルの重み/バイアスを変更する必要がありますか、それとも最初に1,000サンプルのロット全体の望ましい変更を計算してから、ネットワークへの適用を開始する必要がありますか？

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私は記事に出くわした苦い真実を経て、2分の論文 YouTubeチャンネル。リッチサットンさんのコメント... 苦いレッスンから学ばなければならないことの1つは、汎用メソッドの強力な能力であり、利用可能な計算が非常に大きくなっても、増加する計算に応じてスケーリングし続けるメソッドです。このように恣意的に拡張されているように見える2つの方法は、検索と学習です。 ここでの検索と学習の違いは何ですか？私の理解は、学習は検索の一種であり、ディープラーニングのコンテキストでの損失関数を最小化するデータの表現を繰り返し検索することです。

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通常のCNNの代わりにグラフたたみ込みニューラルネットワークを適用することで、どのようなメリットがありますか？つまり、CNNで問題を解決できるとしたら、それを解決するためにグラフ畳み込みニューラルネットワークに変換する必要があるのはなぜですか。通常のCNNをグラフ畳み込みニューラルネットワークで置き換えることで論文が示す例はありますか？精度の向上、品質の向上、またはパフォーマンスの向上が達成されていますか？特に医療画像、バイオインフォマティクス、または生物医学分野における画像分類、画像認識としていくつかの例を紹介できますか？

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目標ベースのエージェントとユーティリティベースのエージェントの違いは何ですか？実際の例を挙げてください。

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CNNでは、受容野は、フィルターの出力を計算するために使用される画像の一部です。ただし、1つのフィルターの出力（「機能マップ」とも呼ばれます）は、次のフィルターの入力です。 受容野と機能マップの違いは何ですか？

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特定の画像の視覚的な注意領域を検出し、その領域に画像をトリミングしようとしています。たとえば、任意のサイズの画像と、たとえばLxW寸法の長方形を入力として、最も重要な視覚的注意領域に画像をトリミングします。そのための最先端のアプローチを探しています。 それを実装するためのツールやSDKはありますか？コードまたはアルゴリズムのどの部分も本当に役立ちます。

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私の理解の及ぶ限りでは、モンテカルロツリー検索（MCTS）アルゴリズムは、ノードのツリーを検索するためのミニマックスの代替手段です。これは、手（通常、最高になる可能性が最も高い手）を選択し、その手でランダムなプレイアウトを実行して結果を確認することで機能します。このプロセスは、割り当てられた時間だけ続きます。 これは機械学習のようには聞こえませんが、ツリーをトラバースする方法です。しかし、AlphaZeroがMCTSを使用していると聞いたので、混乱しています。AlphaZeroがMCTSを使用する場合、AlphaZeroはなぜ学習するのですか？それとも、AlphaZeroは、試合を行う前に何らかの機械学習を行ってから、機械学習から得た直感を使用して、MCTSでより多くの時間を費やすためにどの動きをするかを知りましたか？

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：からロボットについての私の話ハンソンロボティクスた、サウジアラビアから市民権への権利を付与されました。 次の記事を見つけました。 あなたの新しい友達は人型ロボットです 出典：theaustralian.com.au Amazon Echo、Googleアシスタント、Siriと同様に、ソフィアは、好きな映画や歌の種類、天気、ロボットが人間を駆除する必要があるかどうかなど、個別の情報について質問したり回答したりできます。 しかし、彼女の一般的な知識はこれらのプレーヤーの背後にあり、彼女は数学をしていません。彼女の答えはほとんどがスクリプト化されており、私の観察から、彼女の答えは、使用する言語をアルゴリズムで処理することから派生しているようです。 時々、回答は質問のトピックに近いものの、ずれることがあります。時々、彼女は件名を変更し、代わりにあなたに質問をします。 彼女には自己の人工的な概念はありません。彼女はあなたが以前からあなたを覚えているかどうか、彼女が昨日どこにいたかは言えず、進行中の関連付けの基礎を形成することができるあなたとの過去の相互作用のデータを蓄積していないようです。 「オーストラリアでは何を見た？」などの質問。、「昨日はどこにいたの？」、「先週誰と会ったの？」そして「オーストラリアが好きですか？」彼女を超えています。 なぜソフィアのロボットは見た目と違うのですか 出典：smh.com.au 多くの場合、ノイズを導入することにより、この種のソフトウェアをだますことができます。それは文字通りのノイズである可能性があります–補聴器を持った人なら誰でも言うように、機械はバックグラウンドノイズを取り除くのが得意ではありません–あるいは、無関係な情報や限られたコンテキストの意味でのノイズかもしれません。あなたは求めることができる「あなたが人間をどう思いますか？」その後、「もっと詳しく教えてもらえますか？」とフォローアップします。2番目の質問では、ロボットが「それ」を定義し、前回の発言を思い出し、何か新しいものを考え出す必要があります。 ABCインタビューの場合、質問は事前にスクリプト化されている可能性があるため、ソフィアのチームに事前に送信されました。まるで人間のセレブへのインタビューみたい！ ロボットに市民権を与えるふりは誰にも役立ちません 出典：theverge.com ソフィアは本質的に巧妙に構築された人形で、ロボットの外観や音に対する文化的な期待を利用するように設計されています。はい、しっかりとした会話をすることができますが、そのワンライナーはキーワードへの事前に書かれた応答のようです。（ピアスモーガンがソフィアとのインタビュー中にコメントしたように、「明らかにこれらはプログラムされた答えです。」） ここにいくつかの参照があります。 世界初のロボット市民の機械的脳の内部 Uncanny Robot AIであるソフィアは、あなたが考えているものではありません。 NLPの進歩を理解した上で、ロボットソフィアのスピーチのどれくらいが台本化されていると思われますか？

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