6 图灵测试或其任何变体是否是可靠的人工智能测试？ 在图灵测试是人工智能的第一个测试，现在有点过时。该总图灵测试的目标是成为一个更现代的测试，需要一个更复杂的系统。我们可以使用哪些技术来识别人工智能（弱AI）和人工智能（强AI）？ 35 turing-test strong-ai intelligent-agent weak-ai
1 您建议从哪个库开始进行深度学习？ 您会推荐哪种库（TensorFlow或Keras）作为深度学习的第一种方法？ 如果这很重要，我是一名神经科学专业的学生，第一次尝试计算方法。 35 deep-learning tensorflow keras getting-started software-evaluation
4 技术奇异性的概念是什么？ 我听说过技术奇点的想法，它是什么，它与人工智能有什么关系？这是人工智能机器已发展到可以自行生长和学习的点的理论观点，超越了人类可以做的事情，并且其增长开始了？我们如何知道何时到达这一点？ 32 philosophy definitions agi superintelligence singularity
8 从R转换为Python是否值得？[关闭] 我刚刚完成了为期1年的数据科学硕士课程，在那里我们接受了R的教学。我发现Python更加流行，并且在AI领域拥有更大的社区。 对于我这种位置的人来说，切换到Python是否值得？如果可以，为什么？python是否具有R中没有的任何改变游戏规则的功能，或者仅仅是社区问题？ 31 python comparison r
3 为什么Lisp对AI如此好用？ 我从计算机科学家和AI领域的研究人员那里听说，Lisp是人工智能研究和开发的好语言。随着神经网络和深度学习的普及，这仍然适用吗？他们对此的理由是什么？当前内置的当前深度学习系统使用哪种语言？ 30 neural-networks machine-learning deep-learning research programming-languages
4 如何在LSTM中选择隐藏层数和存储单元数？ 我正在尝试找到一些有关如何选择基于LSTM的RNN的隐藏层的数量以及这些层的大小的现有研究。 是否有一篇文章正在研究此问题，即一次应使用多少个存储单元？我认为这完全取决于应用程序以及在什么情况下使用模型，但是研究表明了什么呢？ 28 neural-networks machine-learning research recurrent-neural-networks lstm
8 在CNN中，每个新滤波器对每个输入通道的权重是否不同，还是在输入通道中使用的每个滤波器的权重相同？ 我的理解是，卷积神经网络的卷积层具有四个维度：input_channels，filter_height，filter_width，number_of_filters。此外，据我了解，每个新过滤器都只是在所有input_channels（或上一层的特征/激活图）上盘旋。 但是，CS231下图显示了每个滤波器（红色）应用于单个通道，而不是跨通道使用相同的滤波器。这似乎表明每个通道都有一个单独的滤镜（在这种情况下，我假设它们是输入图像的三个颜色通道，但是对所有输入通道都适用）。 这令人困惑-每个输入通道是否都有不同的唯一过滤器？ 资料来源：http : //cs231n.github.io/convolutional-networks/ 上图似乎与奥雷利（O'reilly）的“深度学习基础”节选中的矛盾： “ ...过滤器不仅可以在单个要素地图上运行，而且还可以在特定图层上生成的全部要素地图上运行...因此，要素地图必须能够在多个实体上进行操作，不只是区域” ...此外，据我了解，以下这些图像表示THESAME过滤器仅在所有三个输入通道上卷积（与上面的CS231图形相反）： 28 deep-learning convolutional-neural-networks image-recognition
6 无模型和基于模型的强化学习之间有什么区别？ 无模型和基于模型的强化学习之间有什么区别？ 在我看来，任何通过尝试和错误学习的无模型学习者都可以改组为基于模型的学习者。在这种情况下，无模型学习者何时才合适？ 28 reinforcement-learning comparison model-based model-free
9 人工智能容易受到黑客攻击吗？ 论文《对抗设置中的深度学习的局限性》探讨了攻击者如何破坏神经网络，攻击者可以操纵神经网络训练的数据集。作者尝试了一种旨在读取手写数字的神经网络，通过使训练了该神经网络的手写数字样本失真来破坏其阅读能力。 我担心恶意参与者可能会尝试入侵AI。例如 愚弄自动驾驶汽车以误解停车标志与速度限制。 绕过面部识别，例如用于ATM的面部识别。 绕过垃圾邮件过滤器。 电影评论，酒店等的愚蠢情绪分析 绕过异常检测引擎。 伪造语音命令。 对基于机器学习的医学预测进行了错误分类。 什么样的对抗作用可能会破坏世界？我们如何预防呢？ 27 neural-networks deep-learning philosophy generative-adversarial-networks ai-safety
9 机器翻译的实际质量是多少？ 直到今天，作为AI外行，我对自动翻译的承诺和改进感到困惑。 我的印象是：还有很长一段路要走。还是有其他解释为什么为什么相当简单的Wikipedia文章的自动翻译（例如由Google提供和提供）仍然读起来和听起来主要是愚蠢的，难以阅读，并且仅在部分程度上有用和有用？ 这可能取决于个人喜好（关于可读性，有用性和有用性），但是我的个人期望非常令人失望。 另一方面：Google的翻译对大多数用户而言仍然可读，有用和有用吗？ 还是Google有理由保留自己的成就（而不是向用户展示他们可以展示的最好成绩）？ 初步结果：我们仍然无法在平等的基础上与人工智能进行对话-仅在字符串级别。那么我们为什么要害怕呢？因为他们知道的比我们知道的还要多 -但是我们不知道吗？ 27 natural-language-processing machine-translation
2 深度神经网络与其他神经网络有何不同？ 具有“深度”形容词的神经网络实际上与其他类似网络有何区别？ 25 neural-networks machine-learning deep-network terminology comparison
5 可以训练神经网络来求解数学方程吗？ 我知道神经网络可能不是设计成这样做的，但是假设地问，是否有可能训练深度神经网络（或类似的神经网络）来解决数学方程式？ 因此，给定3个输入：第一个数字，用数字（1- +，2- -，3- /，4- *等）表示的操作员符号以及第二个数字，然后在训练网络后，应该给我有效的结果。 范例1（2+2）： 输入1：2; 输入2： 1（+）; 输入3 2; 预期产量：4 输入1：10; 输入2： 2（-）; 输入3 10; 预期产量：0 输入1：5; 输入2： 4（*）; 输入3 5; 预期产量：25 所以 以上内容可以扩展到更复杂的示例。 那可能吗？如果是这样，什么样的网络可以学习/实现？ 24 neural-networks math
6 关于有意识的AI发展的当前理论是什么？ 关于有意识的AI发展的当前理论是什么？有人在尝试开发有意识的AI吗？ 意识是否有可能是一种新兴现象，也就是说，一旦我们将足够的复杂性放入系统中，它就会变得具有自我意识？ 24 philosophy theory artificial-consciousness
2 是否可以逐步训练神经网络？ 我想训练一个神经网络，其中从一开始就没有（全部）定义输出类。稍后将基于传入数据引入越来越多的类。这意味着，每次引入新课程时，我都需要重新训练NN。 如何逐步训练NN，即在先前的训练阶段中不会忘记先前获取的信息？ 23 neural-networks machine-learning incremental-learning transfer-learning