Je veux créer une IA qui peut jouer à cinq dans une rangée / gomoku. Comme je l'ai mentionné dans le titre, je veux utiliser l'apprentissage par renforcement pour cela. J'utilise la méthode du gradient de politique , à savoir REINFORCE, avec la ligne de base. Pour l'approximation de la valeur et de...
Je sais que le langage de Lisp a été utilisé très tôt lorsque je travaillais sur des problèmes d'intelligence artificielle. Est-il encore utilisé aujourd'hui pour des travaux importants? Sinon, y a-t-il une nouvelle langue qui a pris sa place comme la plus courante utilisée pour travailler dans...
Dans un récent article du Wall Street Journal , Yann LeCunn fait la déclaration suivante: La prochaine étape pour atteindre l'IA au niveau humain consiste à créer des machines intelligentes, mais pas autonomes. Le système d'IA de votre voiture vous ramènera en toute sécurité à la maison, mais ne...
Des cadres tels que PyTorch et TensorFlow à TensorFlow Fold prennent en charge les graphiques de calcul dynamiques et reçoivent l'attention des scientifiques des données. Cependant, il semble y avoir un manque de ressources pour aider à comprendre les graphiques de calcul dynamiques. L'avantage des...
En 2004, Jeff Hawkins , inventeur du palm pilote, a publié un livre très intéressant intitulé On Intelligence , dans lequel il détaille une théorie sur le fonctionnement du néocortex humain. Cette théorie est appelée cadre de prédiction de la mémoire et présente des caractéristiques frappantes, par...
Les célèbres trois lois de la robotique d' Isaac Asimov sont nées dans le contexte des histoires de science-fiction d'Asimov. Dans ces histoires, les trois lois servent de mesure de sécurité, afin d'éviter que des situations intempestives ou manipulées n'explosent en ravages. Plus souvent...
Dans l'article Obstacles cachés pour les voitures autonomes de Google, nous pouvons lire que: Les voitures de Google peuvent détecter et réagir aux panneaux d'arrêt qui ne figurent pas sur sa carte, une fonctionnalité qui a été introduite pour gérer les panneaux temporaires utilisés sur les...
Étant donné le problème d'arrêt prouvé pour les machines Turing , pouvons-nous en déduire les limites de la capacité d'une forte intelligence
L'impulsion derrière la transition du XXe siècle des circuits analogiques aux circuits numériques a été motivée par le désir d'une plus grande précision et d'un bruit plus faible. Nous développons maintenant un logiciel où les résultats sont approximatifs et où le bruit a une valeur positive. Dans...
En octobre 2014, le Dr Mark Riedl a publié une approche pour tester l'intelligence artificielle, appelée "Lovelace Test 2.0" , après avoir été inspirée par le test Lovelace original (publié en 2001). Mark croyait que le test Lovelace original serait impossible à passer, et a donc suggéré une...
J'ai beaucoup vu ces termes autour de ce site, en particulier dans les balises réseaux-neuronaux-convolutionnels et réseaux - neuronaux . Je sais qu'un réseau neuronal est un système basé vaguement sur le cerveau humain. Mais quelle est la différence entre un réseau neuronal convolutif et un réseau...
Supposons qu'un NN contient nnn couches masquées, mmm exemples d'apprentissage, xxx entités et ninin_i nœuds dans chaque couche. Quelle est la complexité temporelle pour former ce NN en utilisant la rétropropagation? J'ai une idée de base sur la façon dont ils trouvent la complexité temporelle des...
Au cours des 50 dernières années, l'augmentation / la baisse / l'augmentation de la popularité des réseaux neuronaux a agi comme un «baromètre» pour la recherche sur l'IA. Il ressort clairement des questions sur ce site que les gens sont intéressés à appliquer le Deep Learning (DL) à une grande...
Avec la complexité croissante de reCAPTCHA, je me suis interrogé sur l'existence d'un problème, que seul un humain sera capable de résoudre (ou que l'IA ne pourra pas résoudre tant qu'elle ne reproduira pas exactement le cerveau humain) . Par exemple, le texte déformé ne pouvait être résolu que par...
L'identification du sarcasme est considérée comme l'un des problèmes ouverts les plus difficiles dans le domaine du ML et de la NLP. Alors, y a-t-il eu des recherches considérables sur ce front? Si oui, à quoi ressemble la précision? Veuillez également expliquer brièvement le modèle...
De Wikipédia: Un neurone miroir est un neurone qui se déclenche à la fois lorsqu'un animal agit et que l'animal observe la même action effectuée par un autre. Les neurones miroirs sont liés à l'apprentissage par imitation, une fonctionnalité très utile qui manque dans les implémentations actuelles...
Selon Wikipedia , Prolog est un langage de programmation logique à usage général associé à l'intelligence artificielle et à la linguistique informatique. Est-il toujours utilisé pour l'IA? Ceci est basé sur une question sur la version bêta fermée de 2014. L'auteur avait l'UID de...
Sur la page wikipedia sur l'IA, on peut lire: La reconnaissance optique des caractères n'est plus perçue comme un exemple de «l'intelligence artificielle» devenue une technologie de routine. D'autre part, la base de données MNIST des chiffres manuscrits est spécialement conçue pour la formation et...
On dit que les fonctions d'activation dans les réseaux de neurones contribuent à introduire la non-linéarité . Qu'est-ce que ça veut dire? Que signifie la non-linéarité dans ce contexte? En quoi l'introduction de cette non-linéarité aide-t-elle? Les fonctions d' activation ont- elles d'autres...
Juste pour le plaisir, j'essaie de développer un réseau de neurones. Maintenant, pour la rétropropagation, j'ai vu deux techniques. Le premier est utilisé ici et dans de nombreux autres endroits également. Ce qu'il fait c'est: Il calcule l'erreur pour chaque neurone de sortie. Il la propage en...