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ニューラルネットワークにライオンの写真を100回表示し、「危険」とラベル付けすると、ライオンは危険であることがわかります。 ライオンの危険な可能性が50％になるように、以前に何百万ものライオンの画像を表示し、「危険」および「危険ではない」というラベルを付けたと想像してください。 しかし、最後の100回は、ニューラルネットワークを、ライオンを「危険」と見なす非常に前向きな状態に押しやったため、最後の100万のレッスンは無視されました。 したがって、ニューラルネットワークには、最近の証拠に基づいてあまりにも迅速に考えを変えることができるという欠陥があるようです。特にその前の証拠が中央にあった場合。 どれだけの証拠を見たかを追跡するニューラルネットワークモデルはありますか？（または、これはによって学習率の減少をさせると同等になり試行回数のですか？）1/T1/T1/TTTT

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

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 

私はJudea PearlのThe Book of Whyを読みました。そこで彼は、ディープラーニングは美化されたカーブフィッティング技術であり、人間のような知性を生み出すことはできないと述べています。 彼の本から、認知能力の3つのレベルを説明するこの図があります： 現在のディープラーニングテクノロジーが生み出す「知性」は、関連性のレベルにしかないと考えています。したがって、AIは「Yをどのようにして実現できるか」（介入）や「私が別の行動をとったとしても、Xは引き続き発生するでしょうか？」（反事実）、そしてカーブフィッティング技術が私たちをより高いレベルの認知能力に近づけることができる可能性はほとんどありません。 私は彼の議論が直感的なレベルで説得力があると思いましたが、私はこの議論を強化するか、疑いを投げかけることができる物理的または数学的な法則を見つけることができません。 それでは、ディープラーニングが強力なAI（人間のような知性）を生成することを妨げる科学的/物理的/化学的/生物学的/数学的な議論はありますか？

12 deep-learning  strong-ai  math  theory  superintelligence 

私はセルラーニューラルネットワークを研究しており、すでにチュアの2つの記事（1988）を読んでいます。セルラーニューラルネットワークでは、セルはその隣接セルとのみ関係しています。そのため、リアルタイムの画像処理に簡単に使用できます。画像処理は、19個の数値（AおよびBと呼ばれる2つの3x3マトリックスと1つのバイアス値）で実行されます。 学習アルゴリズムがないので、セルラーニューラルネットワークをニューラルネットワークと呼べるかもしれません。彼らはどちらもある教師も教師なし。

11 neural-networks  terminology  theory 

The Selfish Gene（Dawkins）の重要な石の1つは、レプリケーター、つまり、自分自身を複製できる分子の自然発生です。 これは、制限のない進化/人工生命シミュレーションのインシリコでモデル化されましたか？ AvidaやTierraなどのシステムは、レプリケーションメカニズムを明示的に指定します。その他の遺伝的アルゴリズム/遺伝的プログラミングシステムは、複製メカニズムを明示的に検索します（たとえば、フォンノイマンユニバーサルコンストラクターを簡略化するため）。 原始的なデジタルスープからレプリケーターが出現するシミュレーションへのリンクを歓迎します。

11 genetic-algorithms  theory  genetic-programming  self-replication 

シンギュラリティという用語は、主流のメディアで先見の明のあるテクノロジーを説明するためによく使用されます。それは、レイ・カーツワイルによって人気のある本「特異点が近くにあるとき：人間が生物学を超越するとき」（2005）で紹介されました。 カーツワイルは彼の著書で、ナノテクノロジー、コンピューター、遺伝子組み換え、人工知能を含む、人類の潜在的な将来について展望しています。ムーアの法則により、コンピューターが指数関数的に成長し、結果として超知性がもたらされると彼は主張している。 ある技術的特異点は、 AIの開発者によって真剣に取らまたはこの理論は、人気の誇大宣伝のちょうど負荷です何か？

10 philosophy  theory  superintelligence  singularity  mythology-of-ai 

スパイダーに一度攻撃された場合、チャンスがあれば、再びスパイダーに近づくことは決してありません。 ニューラルネットワークモデルでは、クモでの経験が悪いと、学習率によってはクモに近づく可能性がわずかに低下します。 これは良くない。クモを無視するためにクモにかまれた例が何百も必要ないように、ニューラルネットワークに恐怖をプログラムするにはどうすればよいでしょうか。また、クモの近くに行く確率を下げるだけではないのですか？

8 neural-networks  theory  emotional-intelligence