Questions tagged «agi»

作为人类，我们可以思考无限。原则上，如果我们有足够的资源（时间等），我们就可以无数次地计数（包括抽象的，如数字或实数）。 例如，至少，我们可以考虑整数。我们原则上可以认为并“理解”屏幕上显示的许多数字。如今，我们正在尝试设计至少具有人类能力的人工智能。但是，我陷入无限。我试图找到一种方法，可以教一个模型（深度与否）来理解无限。我用功能性方法定义“理解”，例如，如果一台计算机可以区分10个不同的数字或事物，则意味着它确实以某种方式理解了这些不同的事物。这是“理解”的基本简单方法。 正如我之前提到的，人类理解无穷大是因为它们在原理上至少能够计算无穷整数。从这个角度来看，如果我想创建一个模型，那么该模型实际上是一个抽象意义上的函数，则该模型必须区分出无数个数字。由于计算机是数字机器，对这种无穷函数进行建模的能力有限，因此我如何创建可以对无数个整数进行微分的模型？ 例如，我们可以采用深度学习视觉模型来识别卡片上的数字。该模型必须为每个不同的卡分配一个数字，以区分每个整数。由于存在无限数量的整数，因此模型如何在数字计算机上为每个整数（如人类）分配不同的数字？如果它无法区分无限事物，那么它如何理解无限？ 如果我考虑实数，问题将变得更加棘手。 我想念的是什么？是否有针对该主题的资源？

39 deep-learning  philosophy  agi 

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 

随着reCAPTCHA的复杂性不断提高，我想知道是否存在某些问题，只有人类才能解决（或者，如果AI无法完全重现人类的大脑，AI就无法解决） 。 例如，扭曲的文本曾经只能由人类解决。虽然... 现在，即使在最具挑战性的情况下，计算机也可以使[变形文本]测试正确率为99.8％。 同样明显的是，扭曲的文本不再可以用于真实的人类检测。 我还想知道是否可以使用一种算法来创建这样的问题（例如扭曲的文本），或者是否需要人脑的独创性。

17 agi  problem-solving  intelligence-testing  ai-complete 

从维基百科： AIXI ['ai̯k͡siː]是用于人工智能的理论数学形式主义。它结合了Solomonoff归纳法和顺序决策理论。AIXI由Marcus Hutter于2000年首次提出[1]，下面的结果在Hutter的2005年出版的《通用人工智能》中得到了证明。[2] 尽管不可计算，但近似值是可能的，例如AIXItl。找到AIXI的近似值可能是解决AI的客观方法。 是艾希真正的大问题在人工一般智力的研究？可以认为它是该领域的中心概念吗？如果是这样，为什么我们没有更多有关此主题的出版物（或者也许我们有，但我不知道这些出版物）？

14 models  agi  aixi 

在最近的PC游戏The Turing Test中，AI（“ TOM”）需要Ava的帮助才能通过一些拼图室。汤姆说他不能解决难题，因为不允许他“ 横向思考 ”。具体来说，他说他不会想到要通过窗户扔一个盒子来解决第一个房间。故事发生了，他的创造者将这种能力关闭了，因为这种想法可能会产生“道德上次优”的解决方案，例如砍掉一条胳膊放在压力板上。 是否需要从AI中删除所有创造性的难题解决能力以保持其结果合理，或者我们可以在不失去优势的情况下获得横向思考的一些好处？

13 agi  problem-solving 

是否有任何研究团队试图创建或已经创建了一个与Ex Machina或I，Robot电影中的机器人一样智能的AI机器人？ 我不是在谈论完全的意识，而是在谈论可以做自己的决定以及人类可以做的身体和智力任务的虚构的存在？

13 research  agi  robots 

根据DeepMind 在arxiv.org上的研究论文： 在本文中，我们将类似但完全通用的算法（称为AlphaZero）应用于国际象棋和将棋以及围棋游戏，除了游戏规则外，没有任何其他领域知识，这证明了通用强化学习该算法可以在许多具有挑战性的领域中实现超人性能。 这是否意味着AlphaZero是AGI（人工通用情报）的一个例子？

11 game-ai  definitions  agi  alphago 

想象一下，尝试创建一个模拟虚拟环境，该环境足够复杂，无法创建“通用AI”（我定义为自觉AI），但又要尽可能简单。这个最小的环境会是什么样？ 即，仅仅是象棋游戏的环境就太简单了。国际象棋程序不能是通用AI。 具有多个代理下棋并相互传达结果的环境。这会构成一般的AI吗？（如果您可以说一整天都在思考国际象棋的国际象棋大师具有“通用AI”？在他思考国际象棋的时候，他和国际象棋计算机有什么不同吗？）。 像3D SIM卡一样的世界呢？这似乎太复杂了。毕竟，为什么普通的AI在2D世界中不存在。 一个简单的环境但又不是太简单以至于AI可以具有自我意识的例子将是什么？

11 agi  artificial-consciousness  self-awareness 

在计算机科学中，假设可以用图灵机复制人的思想，因此可以使用人工智能（AGI）。否则，就是相信某种神秘的东西，而神秘的信念是错误的。 我不知道有任何其他论据认为可以使用AGI，并且上述论点极其薄弱。 至少在理论上有严格的证据证明AGI是可能的吗？我们如何知道人类的思维能力可以被编码为程序？

11 philosophy  agi  proofs 

与深度学习（DL）和深度（er）网络相关的所有事物似乎都是“成功的”，至少进展非常迅速，并培养了人们对AGI可以达到的信念。这是流行的想象力。DL是解决许多问题（包括创建AGI）的强大工具。但是，这还不够。工具是必需的成分，但通常不足。 该领域的领先者正在寻求其他方面的进步。本报告/声明收集了Yoshua Bengio，Yann LeCun和Geoff Hinton的声明的链接。。该报告还解释了： DL的主要缺点（如我所见）是：依赖最简单的模型神经元（LeCun称其为“卡通”）；使用19世纪统计力学和统计学的思想，这些思想是能量函数和对数似然方法的基础；以及反向支撑和随机梯度下降等技术的结合，导致应用范围非常有限（脱机，主要是分批，有监督的学习），需要高才能的从业人员（又名“随机研究生下降”），且价格昂贵标记的训练数据和计算能力。虽然DL对于可以吸引或购买人才并部署无限资源以收集数据并处理数据的大型公司非常有用，但DL对我们大多数人而言既无用又无用。 尽管有趣且相关，但这种解释并不能真正解决问题的要点：缺少什么？ 这个问题似乎很广泛，但可能是由于缺乏简单的答案。有没有办法确定AGI缺少的DL？

11 deep-learning  deep-network  agi 

这个问题源于许多“非正式”来源。电影如《2001年》，《太空漫游》和《前机械帝国》；像《目的地虚空》（弗兰克·赫伯特）这样的书，以及其他书籍都表明，一般智力想要生存，甚至了解其重要性。 生存可能有几种说法。最突出的是什么？

11 agi 

让我们考虑这个例子： 今天是约翰的生日，让我们给他买风筝。 如果问到为什么要买风筝，我们人类很可能会说风筝是生日礼物。我们将这种推理称为常识。 为什么在人工智能代理中需要它？我认为这可能会引起很多问题，因为我们很多人为错误都是由这些模糊的假设引起的。 想象一下一个AI忽略做某些事情，因为它假定它已经由其他人（或另一个AI）使用常识完成了。 那不会将人为错误带入AI系统吗？

10 philosophy  agi  knowledge-representation  common-sense-knowledge 

关于人工智能的现有法规已经到位？政府官方机构准备的哪些报告或建议已经发表？ 到目前为止，我知道戴维·金爵士为英国政府所做的报告。

10 agi  legal 

在此视频中，一位专家说：“思考什么是智能（特别是关于人工智能）的一种方法是作为优化过程。” 能否始终将智能视为优化过程，并且可以始终将人工智能建模为优化问题？模式识别呢？还是他的性格不正确？

10 optimization  agi 

自从第一台工业革命机器问世以来，自动化已成为人类社会发展的一部分，在过去的三个世纪中，所有这些机器已经取代了机械，高风险和低技能的工作，例如汽车厂的生产线。 但是最近随着计算机的出现和AI的改进，以及寻求一种独特性（即，一种能够比人类能够更快，更好，更富有创造力，更便宜的，具有自我完善能力的计算机）的追求，未来将不仅导致低技能工人的替代，还将导致高技能工人的替代。我说的是一个不久的将来，那就是人工智能和机器将取代艺术家，设计师，工程师，律师，首席执行官，电影制片人，政客，甚至程序员。有些人对此感到兴奋，但说实话，我有些害怕。 我不是在这里谈论金钱问题，尽管我不喜欢这个主意，但让我们假设普遍收入已经实现，并且假设它运作良好。同样不是在谈论“ 机器将向人类发动战争的终结者世界 ”，我们也假设它们永远是完全友好的。 这里的问题是我们人类的动力之一。当AI的奇异性接手时，我们还有什么要做？每天，整天吗？ 我们将如何生活？假设我喜欢绘画，如果计算机能够创造出我能做的更好的美术，我怎么能实现成为画家的梦想？我怎么能知道没有人会关心我的画，因为它们是纯人类的作品呢？或如（I，Danzmann）真实的我，我喜欢的代码，学会了我的第一个编程语言，9岁和从那以后一直在它，它看起来悲伤，我认为在一些年来，我可能永远不会对再碰。这对于所有职业都是如此，每个人都对某事充满热情，而且由于其独特性，每个人中的每一个都将不得不不复存在。 那么，我们将来会做什么？我要怎么办 在我的余生中，每一天都每天打高尔夫球（夸张的演辞，但我明白了）？ 另外，我的孩子的动机是什么？我要告诉他们去学校做什么？当有人问“你长大后想做什么？”时，不可避免的答案就是什么。 如果高度先进的AI控制所有科学研究，那么我们学习的原因是什么？如果该知识无用，因为没有更多的工作并且科学研究完全由AI进行，那么我们人类将需要花费数十年的时间来学习某些东西，这是为什么？

10 philosophy  agi  social  singularity