Inteligencia artificial

Hace poco escuché a alguien decir que cuando estás diseñando un auto sin conductor, no estás construyendo un auto, sino realmente un conductor computarizado, por lo que estás tratando de modelar una mente humana, al menos la parte de mente humana que puede conducir. Dado que los humanos son impredecibles, …

12 ai-design  autonomous-vehicles 

Con la creciente capacidad de crear imágenes falsas, fragmentos de sonido falsos y videos falsos a bajo costo, se convierte en un problema cada vez mayor para reconocer qué es real y qué no. Incluso ahora vemos una serie de ejemplos de aplicaciones que crean medios falsos a bajo costo …

12 machine-learning  image-recognition  pattern-recognition  deepfakes 

Estoy trabajando en un problema en el que necesito determinar si dos oraciones son similares o no. Implementé una solución usando el algoritmo BM25 y los sintetizadores wordnet para determinar la similitud sintáctica y semántica. La solución está funcionando adecuadamente, e incluso si el orden de las palabras en las …

12 natural-language-processing  python 

Actualmente, dentro del campo de desarrollo de IA, el enfoque principal parece estar en el reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. El aprendizaje consiste en ajustar las variables internas en función de un ciclo de retroalimentación. La jerarquía de necesidades de Maslow es una teoría en psicología propuesta por …

12 philosophy  strong-ai  rewards 

Estoy leyendo sobre redes de confrontación generativa (GAN) y tengo algunas dudas al respecto. Hasta ahora, entiendo que en una GAN hay dos tipos diferentes de redes neuronales: una es generativa ( solsolG ) y la otra discriminativa ( rereD ). La red neuronal generativa genera algunos datos que la …

12 neural-networks  machine-learning  deep-learning  generative-adversarial-networks 

Deepmind acaba de publicar un artículo sobre una "computadora neuronal diferenciable" , que básicamente combina una red neuronal con una memoria . La idea es enseñar a la red neuronal a crear y recordar recuerdos explícitos útiles para una determinada tarea. Esto complementa bien las capacidades de una red neuronal, …

12 deep-learning  ai-design 

Algunos programas realizan búsquedas exhaustivas de una solución, mientras que otros realizan búsquedas heurísticas para obtener una respuesta similar. Por ejemplo, en el ajedrez, la búsqueda del mejor próximo movimiento tiende a ser de naturaleza más exhaustiva, mientras que en Go, la búsqueda del mejor próximo movimiento tiende a ser …

12 gaming  search  chess  heuristics 

Estaba pasando por esta implementación de DQN y veo que en la línea 124 y 125 se han inicializado dos redes Q diferentes. Según tengo entendido, creo que una red predice la acción apropiada y la segunda red predice los valores de Q objetivo para encontrar el error de Bellman. …

12 reinforcement-learning  q-learning  dqn 

Estoy codificando un modelo de aprendizaje de refuerzo con un agente PPO gracias a la muy buena biblioteca Tensorforce , construida sobre Tensorflow. La primera versión fue muy simple y ahora me estoy sumergiendo en un entorno más complejo donde todas las acciones no están disponibles en cada paso. Digamos …

12 deep-learning  reinforcement-learning 

Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 16 días . Geometría e IA Matrices, cubos, capas, pilas y jerarquías son lo que …

12 convolutional-neural-networks  natural-language-processing  topology  graph-theory  structure 

Leí El libro del por qué de Judea Pearl , en el que menciona que el aprendizaje profundo es solo una tecnología de ajuste de curvas glorificada, y no podrá producir inteligencia similar a la humana. De su libro existe este diagrama que ilustra los tres niveles de habilidades cognitivas: …

12 deep-learning  strong-ai  math  theory  superintelligence 

Soy nuevo en la red neuronal y estoy tratando de comprender matemáticamente qué hace que las redes neuronales sean tan buenas en los problemas de clasificación. Al tomar el ejemplo de una red neuronal pequeña (por ejemplo, una con 2 entradas, 2 nodos en una capa oculta y 2 nodos …

12 neural-networks 

¿Cuáles son los prerrequisitos matemáticos para comprender la parte central de los algoritmos en inteligencia artificial y desarrollar un algoritmo propio? Por favor, remítame los libros específicos.

12 math  getting-started  academia 

Los humanos pueden realizar múltiples tareas al mismo tiempo (por ejemplo, leer mientras escuchan música), pero memorizamos información de fuentes menos enfocadas con peor eficiencia que la que hacemos desde nuestro enfoque o tarea principal. ¿Existen tales cosas en el caso de la inteligencia artificial? Dudo, por ejemplo, que las …

12 structured-data 

El algoritmo de aprendizaje Q tabular está garantizado para encontrar la función QQQ óptima , Q∗Q∗Q^* , siempre que las siguientes condiciones (lascondiciones Robbins-Monro) con respecto a la tasa de aprendizaje se satisfacen ∑tαt(s,a)=∞∑tαt(s,a)=∞\sum_{t} \alpha_t(s, a) = \infty ∑tα2t(s,a)&lt;∞∑tαt2(s,a)&lt;∞\sum_{t} \alpha_t^2(s, a) < \infty donde αt(s,a)αt(s,a)\alpha_t(s, a) significa la tasa de …

12 reinforcement-learning  q-learning  deep-rl  proofs  function-approximation