कृत्रिम होशियारी

में पोर्टल 2 हम देखते हैं कि ऐ के कर सकते हैं एक विरोधाभास के बारे में सोच द्वारा "मारा" किया। मैं एआई को एक अनंत लूप में मजबूर करके यह काम करता हूं जो अनिवार्य रूप से कंप्यूटर की चेतना को "फ्रीज" करता है। प्रश्न: क्या यह AI तकनीक …

148 decision-theory  mythology-of-ai  death 

जाहिर है, सेल्फ-ड्राइविंग कारें सही नहीं होतीं, इसलिए कल्पना करें कि Google कार (एक उदाहरण के रूप में) एक मुश्किल स्थिति में आ गई। यहाँ घटनाओं के एक सेट के कारण दुर्भाग्यपूर्ण स्थितियों के कुछ उदाहरण हैं: कार सड़क पार करने वाले 10 लोगों की भीड़ की ओर जा रही …

74 philosophy  ethics  autonomous-vehicles  decision-theory 

ये दो शब्द संबंधित प्रतीत होते हैं, विशेषकर कंप्यूटर विज्ञान और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में उनके आवेदन में। क्या एक दूसरे का सबसेट है? क्या एक उपकरण दूसरे के लिए एक प्रणाली बनाने के लिए उपयोग किया जाता है? उनके अंतर क्या हैं और वे क्यों महत्वपूर्ण हैं?

74 machine-learning  terminology  comparison 

क्या वैज्ञानिकों या अनुसंधान विशेषज्ञों को रसोई से पता है कि कम से कम लाखों कनेक्शनों के साथ जटिल "गहन" तंत्रिका नेटवर्क के अंदर क्या हो रहा है? क्या वे इसके पीछे की प्रक्रिया को समझते हैं (जैसे कि अंदर क्या हो रहा है और यह वास्तव में कैसे काम …

69 neural-networks  deep-learning  convolutional-neural-networks  explainable-ai 

निम्न पृष्ठ / अध्ययन से पता चलता है कि गहरे तंत्रिका नेटवर्क को आसानी से पहचानने योग्य छवियों के लिए उच्च आत्मविश्वास भविष्यवाणियां करके मूर्ख बनाया जाता है, जैसे। यह कैसे संभव है? क्या आप कृपया सादे अंग्रेजी में आदर्श रूप से समझा सकते हैं?

63 convolutional-neural-networks  image-recognition  deep-network  computer-vision 

यदि एआई को विकसित करने का मूल उद्देश्य कुछ कार्यों में मनुष्यों की मदद करना था और यह उद्देश्य अभी भी है, तो हमें इसकी व्याख्या के बारे में क्यों ध्यान रखना चाहिए? उदाहरण के लिए, गहरी शिक्षा में, जब तक बुद्धि हमें उनकी क्षमताओं में सर्वश्रेष्ठ बनाने में मदद …

56 philosophy  explainable-ai 

हम अक्सर सुनते हैं कि कृत्रिम बुद्धि मनुष्यों को नुकसान पहुंचा सकती है या मार भी सकती है, इसलिए यह खतरनाक साबित हो सकता है। कृत्रिम बुद्धि हमें कैसे नुकसान पहुंचा सकती है?

50 philosophy  social  neo-luddism 

सबसे पहले, मैं एअर इंडिया का अध्ययन करने वाला एक शुरुआती हूँ और यह प्रोग्रामिंग भाषाओं की तुलना करने के लिए एक राय उन्मुख प्रश्न या एक नहीं है। मैं यह नहीं कह रहा हूं कि यह सबसे अच्छी भाषा है। लेकिन तथ्य यह है कि अधिकांश प्रसिद्ध एआई फ्रेमवर्क …

47 machine-learning  programming-languages  tensorflow 

जहां तक ​​मैं बता सकता हूं, तंत्रिका नेटवर्क में इनपुट परत में एक निश्चित संख्या में न्यूरॉन्स होते हैं । यदि एनएलपी जैसे संदर्भ में तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग किया जाता है, तो अलग-अलग आकारों के पाठ के वाक्य या ब्लॉक एक नेटवर्क को खिलाए जाते हैं। नेटवर्क के इनपुट …

42 neural-networks  machine-learning  deep-learning  convolutional-neural-networks  natural-language-processing 

मैंने शब्दों को मजबूत-एआई और कमजोर-एआई का इस्तेमाल किया है। क्या ये अच्छी तरह से परिभाषित शब्द या व्यक्तिपरक हैं? वे आम तौर पर कैसे परिभाषित होते हैं?

40 terminology  definitions  strong-ai  comparison  weak-ai 

क्वांटम कंप्यूटर के कौन से पहलू, यदि कोई हो, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को और विकसित करने में मदद कर सकता है?

39 quantum-computing 

एक इंसान के रूप में, हम अनंत सोच सकते हैं। सिद्धांत रूप में, यदि हमारे पास पर्याप्त संसाधन (समय आदि) हैं, तो हम असीम रूप से कई चीजें (सार सहित, जैसे संख्याएं, या वास्तविक) की गणना कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, कम से कम, हम पूर्णांकों को ध्यान में …

39 deep-learning  philosophy  agi 

कल्पना कीजिए कि आप एक तंत्रिका नेटवर्क को 100 बार एक शेर की तस्वीर दिखाते हैं और "खतरनाक" के साथ लेबल करते हैं, इसलिए यह सीखता है कि शेर खतरनाक हैं। अब कल्पना कीजिए कि पहले आपने इसे शेरों की लाखों छवियों को दिखाया है और वैकल्पिक रूप से इसे …

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

मैं AI के लिए नया हूं और मैं सरल शब्दों में जानना चाहूंगा कि फजी लॉजिक कॉन्सेप्ट क्या है? यह कैसे मदद करता है, और इसका उपयोग कब किया जाता है?

37 deep-network  terminology  fuzzy-logic 

जेफ्री हिंटन ने तंत्रिका नेटवर्क में "कैप्सूल सिद्धांत" नामक कुछ शोध किया है। यह क्या है और यह कैसे काम करता है?

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