人工知能

チューリングテストは、人工知能の最初のテストだったと今少し時代遅れです。総チューリングテストははるかに洗練されたシステムを必要とし、より現代的なテストであることを目指しています。人工知能（弱いAI）と人工一般知能（強いAI）を識別するためにどのようなテクニックを使用できますか？

35 turing-test  strong-ai  intelligent-agent  weak-ai 

ディープラーニングの最初のアプローチとして、どのライブラリ（TensorFlowまたはKeras）をお勧めしますか？ 私は神経科学の学生で、それが重要な場合、初めて計算アプローチを試みています。

35 deep-learning  tensorflow  keras  getting-started  software-evaluation 

技術的特異性のアイデアを聞いたことがありますが、それは何であり、人工知能とどのように関係していますか？これは、人工知能マシンが成長して人間ができることを超えて自分で学び、成長が始まるまでの理論上のポイントですか？この時点に到達すると、どのように知ることができますか？

32 philosophy  definitions  agi  superintelligence  singularity 

Rを教えられた1年間のデータサイエンス修士課程を終えたばかりです。Pythonの方が人気があり、AIでより大きなコミュニティを持っていることがわかりました。 私の立場の誰かがPythonに切り替える価値はありますか？もしそうなら、なぜですか？pythonにはRで利用できないゲームを変える機能がありますか、それともコミュニティの問題ですか？

31 python  comparison  r 

Lispは人工知能の研究開発に適した言語であるとコンピューター科学者やAIの分野の研究者から聞いたことがあります。ニューラルネットワークとディープラーニングの普及により、これはまだ当てはまりますか？この理由は何ですか？現在の深層学習システムは現在どの言語に組み込まれていますか？

30 neural-networks  machine-learning  deep-learning  research  programming-languages 

モデルなしの強化学習とモデルベースの強化学習の違いは何ですか？ 試行錯誤を通じて学習するモデルフリーの学習者は、モデルベースとして再構成できると私には思えます。その場合、モデルのない学習者が適切なのはいつですか？

29 reinforcement-learning  comparison  model-based  model-free 

機械学習における自習学習とは何ですか？教師あり学習とどう違うのですか？

29 machine-learning  comparison  supervised-learning  self-supervised-learning 

LSTMベースのRNNの隠れ層の数とこれらのサイズを選択する方法に関する既存の研究を見つけようとしています。 この問題を調査している記事、つまり、1つのメモリセルをいくつ使用する必要があるかという記事はありますか？私はそれが完全にアプリケーションとどのコンテキストでモデルが使用されているかに依存すると仮定しますが、研究は何と言っていますか？

28 neural-networks  machine-learning  research  recurrent-neural-networks  lstm 

アルゴリズムを書いているとき、単一レイヤーごとに必要なニューロンの数をどのように知るのですか？最適な数を見つける方法はありますか、それとも経験則ですか？

28 deep-network  search  neurons 

私の理解では、畳み込みニューラルネットワークの畳み込み層には、input_channels、filter_height、filter_width、number_of_filtersの4つの次元があります。さらに、各新しいフィルターは、すべてのinput_channels（または前のレイヤーの機能/アクティベーションマップ）で複雑になるだけであると理解しています。 ただし、CS231の次の図は、チャネル全体で使用されている同じフィルターではなく、単一フィルターに適用されている各フィルター（赤）を示しています。これは、各チャンネルに個別のフィルターがあることを示しているようです（この場合、入力画像の3つのカラーチャンネルであると仮定していますが、すべての入力チャンネルに同じことが当てはまります）。 これは紛らわしいです-入力チャンネルごとに異なるユニークなフィルターがありますか？ ソース：http : //cs231n.github.io/convolutional-networks/ 上記の画像は、O'reillyの"Fundamentals of Deep Learning"からの抜粋と矛盾しているようです。 「...フィルタは、単一の機能マップで動作するだけではありません。特定のレイヤーで生成された機能マップのボリューム全体で動作します...その結果、機能マップはボリューム上で動作できなければなりません。エリアだけでなく」 ...また、これらの画像は以下を示しているというのが私の理解ですSAMEだけ（CS231グラフィック上記に示しているものと矛盾）すべての3つの入力チャネルを介して畳み込まれるフィルタは：

28 deep-learning  convolutional-neural-networks  image-recognition 

論文「敵対的設定におけるディープラーニングの制限」では、ニューラルネットワークがトレーニングするデータセットを操作できる攻撃者によって、ニューラルネットワークがどのように破損する可能性があるかを探っています。著者たちは、手書き数字を読み取ることを目的としたニューラルネットワークで実験を行い、ニューラルネットワークでトレーニングされた手書き数字のサンプルを歪めることにより、その読み取り能力を弱めました。 悪意のある攻撃者がAIをハッキングしようとするのではないかと心配しています。例えば 自動運転車をだまして、一時停止標識と速度制限を誤って解釈する。 ATMのような顔認識のバイパス。 スパムフィルターのバイパス。 映画レビュー、ホテルなどのだまされやすい感情分析 異常検出エンジンのバイパス。 音声コマンドの偽造。 機械学習ベースの医療予測の誤分類。 どのような敵対効果が世界を混乱させる可能性がありますか？どうすればそれを防ぐことができますか？

27 neural-networks  deep-learning  philosophy  generative-adversarial-networks  ai-safety 

今日まで、私はAIの素人として、自動翻訳の約束された達成された改善に混乱しています。 私の印象は、まだ非常に遠い道のりがあるということです。または、非常に単純なウィキペディアの記事の自動翻訳（たとえばGoogleが提供および提供）がまだ主に愚かで読みやすく、ほとんど読めず、非常に部分的に有用で有用な理由は他にありますか？ 個人の好み（読みやすさ、有用性、有用性）に依存するかもしれませんが、私の個人的な期待は非常に失望します。 他の方法：Googleの翻訳は、それでも大多数のユーザーにとって読みやすく、有用で、有用ですか？ または、Googleにその成果を保持する理由があります（そして、ユーザーに表示できる最高のものを表示しないようにします）。 予備的な結果：私たちは、文字通りのレベルでのみ、対等な立場と理解で人工知能と話をすることはまだできません。それでは、なぜ私たちは恐れる必要がありますか？そのため、彼らはより多くの私たちが知っているよりも知っているが、我々は知りませんか- ？

27 natural-language-processing  machine-translation 

「深い」形容詞を持つニューラルネットワークは、実際に他の同様のネットワークとどのように区別されますか？

25 neural-networks  machine-learning  deep-network  terminology  comparison 

ニューラルネットワークはおそらくそれを行うように設計されていないことを知っていますが、仮説的に尋ねると、数式を解くためにディープニューラルネットワーク（または同様のもの）を訓練することは可能ですか？ したがって、3つの入力が与えられると、最初の番号、番号（1- +、2- -、3- /、4- *など）で表される演算子記号、および2番目の番号が与えられ、ネットワークをトレーニングした後、有効な結果が得られます。 例1（2+2）： 入力1 2：; 入力2： 1（+）; 入力3 2：; 期待される出力：4 入力1 10：; 入力2： 2（-）; 入力3 10：; 期待される出力：0 入力1 5：; 入力2： 4（*）; 入力3 5：; 期待される出力：25 など 上記は、より洗練された例に拡張できます。 それは可能ですか？その場合、どのようなネットワークがそれを学習/達成できますか？

24 neural-networks  math 

意識的なAIの開発に関する現在の理論は何ですか？意識的なAIを開発しようとしている人はいますか？ 意識が新たな現象である可能性はありますか？つまり、システムに十分な複雑さを入れると、それは自己認識になりますか？

24 philosophy  theory  artificial-consciousness