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私は学校でいくつかの AI アルゴリズムを扱っていますが、いくつかのケースで解決できる状況を説明するために人々がファジー ロジックという言葉を使用していることに気づきました。本に戻ると、状態がオンからオフになるのではなく、対角線であり、何かが両方の状態にあるが異なる「レベル」にある可能性があることについて読んだばかりです。

ウィキペディアのエントリといくつかのチュートリアルを読み、さらに「ファジー ロジックを使用する」プログラム (エッジ検出器と 1 輪自動制御ロボット) を読みましたが、それでも理論からコードに移行するのは非常に混乱していると思います.. . あなたにとって、より単純な定義では、ファジー ロジックとは何ですか?

プログラム (計算生物学の実験) でオプションを渡すときは、通常、.py ファイルを介して渡します。
したがって、次のような.pyファイルがあります。

次に、ファイルを実行してデータを取得します。プログラムはすべて私のマシン上にあり、他の誰もアクセスできないため、簡単な方法で安全です。
同様のファイルを非常に簡単に作成することもできます。

パラメータの1つとして関数を渡したい：

そしてもちろん、実際の実験では、関数 pippo はもっと複雑になります。そして、実験ごとに異なります。

しかし、私ができないのは、関数を自動的に書くことです。要するに、オプションの1つが関数である場合、オプションを書き続けるために writeoptions 関数を一般化する方法がわかりません。もちろん、元のファイルをコピーすることもできますが、これは洗練されておらず、非効率的であり (使用されていない余分なオプションが多数含まれているため)、通常は問題を解決できません。

Python が変数の値を書き留めるように、どのようにして関数のコードを書き留めますか?

私は、オンラインと印刷の両方で、Prologの優れた初心者向け資料を探しています。私は「言語を学ぶ」だけでなく、背景や科学情報にも興味があります。

手に分類の問題があり、機械学習アルゴリズムで対処したいと思います（ベイズ、またはマルコフ、おそらく問題は使用する分類器に依存しません）。トレーニングインスタンスの数を考えると、データの過剰適合の問題を考慮に入れて、実装された分類器のパフォーマンスを測定する方法を探しています。

つまり、N [1..100]のトレーニングサンプルが与えられた場合、すべてのサンプルでトレーニングアルゴリズムを実行し、これとまったく同じサンプルを使用してフィットネスを測定すると、データの過剰適合の問題に陥る可能性があります。分類器はそれを認識します。トレーニングインスタンスの正確な答えは、多くの予測力を持たずに、フィットネス結果を役に立たなくします。

明らかな解決策は、手作業でタグ付けされたサンプルをトレーニングとテストサンプルに分離することです。トレーニング用に統計的に有意なサンプルを選択する方法について学びたいと思います。

ホワイトペーパー、本のポインタ、PDFは大歓迎です！

A* パス検索アルゴリズムの定義を調べていますが、場所によって定義が多少異なっているようです。

違いは、ノードのサクセサーを通過するときに実行されるアクションと、サクセサーがクローズド リストにあることを見つけることです。

• 1 つのアプローチ (ウィキペディアとこの記事で提案) は、次のように述べています。
• 別のアプローチ (たとえば、こことここで推奨) は次のように述べています。現在計算されているスコアよりも高い場合は、今後の調​​査のためにクローズド リストからアイテムを削除します。

私は混乱しています - どの方法が正しいですか? 直感的には前者の方が分かりやすいのですが、定義の違いが気になります。定義の 1 つが間違っていますか、それとも何らかの形で同形ですか?

安全に関する要件は、安全関連の要件に AI を使用するシステムを好まないようです (特に、破壊/死亡の大きな潜在的リスクが関係する場合)。誰でも理由を提案できますか? ロジックを適切にプログラムすれば、アルゴリズムにインテリジェンスを追加すればするほど、このアルゴリズムが危険な状況を回避できる可能性が高くなる、と私は常々思っていました。実際には違いがありますか？

個人的なレコメンデーションシステム、ウェブサイト上の機械学習タイプのもののようなものについては、どの言語が最適でしょうか？

コードの何が問題でどこに問題があるかを示す静的解析のようなものは既にありますが、IDE にさらに多くの AI 機能を与えるべきでしょうか。アイデア募集中です！

私は AI コースを受講しましたが、先生から AI アルゴリズムの 1 つを利用したゲームを実装するように依頼されました。ここで少し助けが必要です：

• それぞれのアルゴリズムがどのようなゲームに適用されるのかわからない
• ゲームまたはゲームの種類とそれが使用するアルゴリズムの例を挙げていただければ幸いです

コーディングのヘルプは必要ありません。それを管理できます (選択した言語は Java です)。アルゴリズムの選択について少しだけ助けが必要です。

そこで、AI クラスでチューリング テストについて少し学びました。これは私にそれについて考えさせました。それにはいくつかの制限があります。

1. 特定のコンテキストに限定されます。人間と会話する AI を設計していない場合はどうなりますか?
2. 合理的に行動するよりも、人間らしく行動することを好みます。たとえば、核ミサイルを制御する AI を設計している場合、本当に人間のように振る舞わせたいのでしょうか? 確かに、これは極端な例ですが、その考えは理解できます。
3. コンピューターが人間のように考えることができることを示さない要因の影響を受ける可能性があります。たとえば、2334 * 321 は何かと尋ねたとします。人間がそれを理解しなければならない間、おそらくかなり迅速に私に答えてくれるので、デバイスがコンピューターであるかどうかを知ることができました. ソリューション？コンピューターを一時停止します。

チューリング テストは、機械の知性を判断する上で、今でもその役割を果たしていると確信しています。しかし、その範囲はかなり限定的だと思います。代替手段はありますか？さらに言えば、その制限であると私が認識しているものについて、私は間違っていますか?

編集: はっきりさせておきます: チューリング テストを放棄すべきだと言っているわけではありません。その制限を克服する他のテストがあるかどうか、私はただ興味があります (おそらく他の制限のためにそれらを交換します)。