コンピューター サイエンス、AI、ニューラル ネットワークについて学ぶにつれて、コンピューターが実行および学習できる優れた機能に常に驚かされます。私は新旧のプロジェクトに魅了されており、他の SO ユーザーが遭遇した興味深いプロジェクト/アプリケーションに興味があります。
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インテリジェント コンピューティングのための Numenta プラットフォーム。彼らは、Jeff Hawkins の「On Intelligence」で説明されているタイプのニューロンを実装しています。その重要性を理解するために、現在必要とされている数千ステップではなく、約 200 ステップでオブジェクトを視覚的に認識できるソフトウェア ニューロンの開発に取り組んでいます。
編集: SDK のバージョン 1.6.1 が利用可能になったようです。ソフトウェアを学ぶエキサイティングな時代!!
これは AI そのものではありませんが、OpenCyc (そしておそらく商用の兄弟である Cyc) は、AI アプリケーションが存在する世界を本当に理解するために必要な「常識」を提供できます。
たとえば、Cyc は、ウィキペディアなどの百科事典のコンテンツを「読み」始めたり、ドメイン固有の知識ベースを開発するためのエージェントとして機能する「セマンティック Web」をサーフィンしたりするのに十分な一般知識を提供できます。
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アーサー L. サミュエル (1901 年 – 1990 年 7 月 29 日) は、コンピューター ゲームと人工知能の分野における先駆者でした。サミュエル チェッカーズ プレイ プログラムは、世界初の自己学習プログラムのようです...
サミュエルは、プログラムをより良くするためのさまざまなメカニズムを設計しました。彼が暗記学習と呼んだ方法で、プログラムは、報酬関数の終末値とともに、すでに見たすべての位置を記憶しました。この手法は、これらの位置のそれぞれで検索深度を効果的に拡張しました。サミュエルのその後のプログラムは、入力されたプロのゲームに基づいて報酬関数を再評価しました。彼はまた、別の学習方法として、自分自身と何千ものゲームをプレイさせました。このすべての作業により、サミュエルのプログラムは立派なアマチュアの地位に達し、これほど高いレベルでボード ゲームをプレイした最初の人物となりました。
サミュエル: チェッカー ゲームを使用した機械学習の研究(21 ページの pdf ファイル)。シンギュラリティは近い!:)
私のお気に入りの 1 つは、Donald Michie の 1960 年の Project: MENACE - Matchbox Educable Naughts and Crosses Engine です。このプロジェクトでは、ミチエは色付きのビーズが入ったマッチ箱のコレクションを使用して、三目並べをするように教えました。これは、マシンが以前の成功と失敗から何らかの意味で学習できることを示すためでした。
実験の詳細とコンピュータ シミュレーションはこちら: http://www.adit.co.uk/html/menace_simulation.html
http://alice.pandorabots.com/ - このボットは私たちと非常に知的な会話をすることができます。
http://www.triumphpc.com/johnlennon/
ジョン・レノンの人柄と思想を再現.. このサイトで彼とチャットできます.
http://AngelCog.orgは非常に興味深いものです。このプロジェクトは、真の AI を作成するには、次の 3 つの段階を経る必要があるという考えに基づいています。
1) ロジックを一般的に処理して、何でも記述できるようにします。
2) コードを論理的に処理し、現実世界の「ストーリー」を処理する。
3) 独自のコードを論理的に処理し、人と話す。
このプロジェクトは、プログラムが独自のコードを論理的に処理すると、それはすでに AI であるという考えに基づいています。もちろん、「現実世界」を理解できることも必要です。それが「後半」です。
私の知る限り、適切な AI を作成するには AI が書かれている言語を理解する必要があるという前提に基づいたプロジェクトを行っている人は他にいません。AIがC++で書かれているとしましょう。それなら、C++ を習得し、C++ プログラムを読み書きし、変更できる必要があります。
ただし、今はまだ「おもちゃ」であり、開発の「第 1 段階」にあります。(「一般的にロジックを処理して、何でも記述できるようにしてください。」)。しかし、開発者は助けを求めています。