Искусственный интеллект

Я пишу простую игрушечную игру, целью которой является обучение глубокой нейронной сети. Правила игры примерно следующие: В игре есть доска, состоящая из шестиугольных ячеек. Оба игрока имеют одинаковую коллекцию фигур, которую они могут свободно размещать на доске. Размещая различные типы фигур, начисляйте очки (или уменьшайте очки противника) в зависимости от …

13 neural-networks  deep-learning  game-ai 

В настоящее время искусственный интеллект кажется почти равным машинному обучению, особенно глубокому. Некоторые говорят, что в этой области глубокое обучение заменит специалистов-людей, традиционно очень важных для разработки функций. Говорят, что два прорыва подкрепили рост глубокого обучения: с одной стороны, нейробиология и нейропластичностьв частности, говорит нам, что подобно человеческому мозгу, который …

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

Я прочитал действительно интересную статью под названием «Хватит называть это искусственным интеллектом», которая подвергла резкой критике название «Искусственный интеллект». Слово «интеллект» настолько широко, что трудно сказать, действительно ли «искусственный интеллект» интеллектуален. Таким образом, искусственный интеллект, как правило, неправильно истолковывают как репликацию человеческого интеллекта, который на самом деле не является искусственным …

13 philosophy  terminology 

Если этот список 1 можно использовать для классификации проблем в ИИ ... Разложим на мелкие или более простые проблемы Шаги решения могут быть проигнорированы или отменены Предсказуемая проблема вселенной Хорошие решения очевидны Использует внутренне согласованную базу знаний Требует много знаний или использует знания, чтобы ограничить решения Требует периодического взаимодействия между …

13 ai-design  algorithm  reference-request 

Как определить оптимальное количество слоев для создания при реализации нейронной сети (прямая связь, обратное распространение или RNN)?

13 neural-networks  hidden-layers 

Эти типы вопросов могут зависеть от проблемы, но я попытался найти исследование, которое решает вопрос, имеет ли значение количество скрытых слоев и их размер (количество нейронов в каждом слое) или нет. Итак, мой вопрос: действительно ли имеет значение, если, например, у нас есть 1 большой скрытый слой из 1000 нейронов …

13 neural-networks 

Примечание: мой опыт работы с теоремой Гёделя довольно ограничен: я читал Гёделя Эшера Баха; снял первую половину «Введение в теорему Годеля» (Питер Смит); и некоторые случайные вещи здесь и там в Интернете. То есть у меня только смутное понимание теории на высоком уровне. По моему скромному мнению, теорема Гёделя о …

13 philosophy 

Есть ли способ научить усиленному обучению в приложениях, отличных от игр? Единственные примеры, которые я могу найти в Интернете, - это игровые агенты. Я понимаю, что VNC контролирует вход в игры через сеть подкрепления. Можно ли настроить это, скажем, с помощью программного обеспечения САПР?

13 reinforcement-learning  applications 

В недавней игре для ПК The Turing Test , AI («TOM») нуждается в помощи Ava, чтобы пройти через некоторые комнаты головоломки. Том говорит, что он не может решать головоломки, потому что ему не разрешено « мыслить со стороны ». В частности, он говорит, что не подумал бы бросить ящик в …

13 agi  problem-solving 

Я кодирую модель обучения подкреплению с агентом PPO благодаря очень хорошей библиотеке Tensorforce , построенной поверх Tensorflow. Первая версия была очень простой, и теперь я погружаюсь в более сложную среду, где не все действия доступны на каждом этапе. Допустим, есть 5 действий, и их доступность зависит от внутреннего состояния (которое …

13 deep-learning  reinforcement-learning 

Я выбираю функцию активации для выходного слоя в зависимости от того, какой вывод мне нужен, и от свойств функции активации, которые я знаю. Например, я выбираю сигмовидную функцию, когда я имею дело с вероятностями, ReLU, когда я имею дело с положительными значениями, и линейную функцию, когда я имею дело с …

13 neural-networks  machine-learning  math  activation-function 

Я смотрел на обучение подкрепления и, в частности, пытался создавать свои собственные среды для использования с OpenAI Gym AI. Я использую агентов из проекта stable_baselines для тестирования с ним. Одна вещь, которую я заметил практически во всех примерах RL, заключается в том, что ни в одной из сетей, кажется, никогда …

13 machine-learning  reinforcement-learning  overfitting  dropout 

Какова концепция и как рассчитать значения узких мест? Как эти значения помогают классификации изображений? Пожалуйста, объясните простыми словами.

13 deep-learning  tensorflow  terminology 

Существуют ли какие-либо исследовательские группы, которые пытались создать или уже создали робота ИИ, который может быть настолько близок к интеллекту, как это было в фильмах « Ex Machina» или « Я, робот» ? Я не говорю о полном осознании, но об искусственном существе, которое может принимать свои собственные решения, а …

13 research  agi  robots 

При разработке решений таких проблем, как «Лунный корабль» в OpenAIGym , обучение с подкреплением является заманчивым средством предоставления агенту адекватного контроля действий для успешного приземления. Но в каких случаях алгоритмы системы управления, такие как ПИД-регуляторы , могли бы выполнять только адекватную работу, если не лучше, чем обучение с подкреплением? Такие …

12 reinforcement-learning  ai-design  control-theory