जैसा कि मैं कंप्यूटर साइंस, एआई और न्यूरल नेटवर्क के बारे में और जानता हूं, मैं लगातार उन चीजों से आश्चर्यचकित हूं जो कंप्यूटर कर सकते हैं और सीख सकते हैं। मैं नई और पुरानी परियोजनाओं से मोहक हूं, और मैं दिलचस्प परियोजनाओं/अनुप्रयोगों के क्यूरो हूं जो अन्य SO उपयोगकर्ताओं ने भाग लिया है।आपके द्वारा सुनाई जाने वाली सबसे अच्छी एआई परियोजना क्या है?
The Numenta Platform for Intelligent Computing। वे जेफ हॉकिन्स द्वारा "ऑन इंटेलिजेंस" में वर्णित न्यूरॉन के प्रकार को कार्यान्वित कर रहे हैं। महत्व के विचार के लिए, वे सॉफ़्टवेयर न्यूरॉन्स पर काम कर रहे हैं जो अब हजारों और हजारों के बजाय लगभग 200 चरणों में वस्तुओं को पहचान सकते हैं।
संपादित करें: एसडीके का स्पष्ट रूप से संस्करण 1.6.1 अब उपलब्ध है। सीखने के सॉफ्टवेयर के लिए रोमांचक समय !!
+1 - मैंने इस पोस्ट से स्वतंत्र रूप से इस पर ठोकर खाई .. प्लस यह पाइथन में है, इसलिए एक अतिरिक्त बोनस :-) – torial
http://alice.pandorabots.com/ - यह बॉट हमारे साथ बहुत बुद्धिमान बातचीत करने में सक्षम है।
डोनाल्ड मिची का 1 9 60, प्रोजेक्ट: मेनस - मैचबॉक्स एड्यूसेबल नॉट्स एंड क्रॉस इंजन। इस परियोजना में मिची ने रंगीन मोती के साथ मैचबॉक्स का संग्रह किया था जिसे उन्होंने टिक-टैक-टो खेलने के लिए सिखाया था। यह प्रदर्शित करना था कि मशीनें कुछ हद तक अपनी पिछली सफलताओं और असफलताओं से सीख सकती हैं।
अधिक जानकारी के साथ-साथ प्रयोग के एक कंप्यूटर सिमुलेशन यहां हैं: http://www.adit.co.uk/html/menace_simulation.html
महान उदाहरण। यह मजबूती सीखने के सबसे पुराने कार्यान्वयन में से एक है। – Cerin
यह एआई स्वयं नहीं है, लेकिन OpenCyc (और शायद यह वाणिज्यिक बड़ा भाई, सीईसी) "सामान्य ज्ञान" प्रदान कर सकता है एआई अनुप्रयोगों को वास्तव में दुनिया को समझने की आवश्यकता है।
उदाहरण के लिए, सीईसी पर्याप्त सामान्य ज्ञान प्रदान कर सकता है कि यह "पढ़ना" शुरू कर सकता है और विकिपीडिया जैसी विश्वकोश सामग्री के बारे में कारण बन सकता है, या कुछ डोमेन-विशिष्ट ज्ञान आधार विकसित करने के लिए एजेंट के रूप में अभिनय "अर्थात् वेब" सर्फ कर सकता है ।
w:
आर्थर एल शमूएल (1901 - जुलाई 29, 1990) कंप्यूटर गेमिंग और कृत्रिम खुफिया के क्षेत्र में एक अग्रणी था। शमूएल चेकर्स खेलने कार्यक्रम दुनिया का पहला स्वयं सीखने कार्यक्रम ...
शमूएल विभिन्न तंत्र है जिसके द्वारा अपने कार्यक्रम बेहतर बन सकता है डिज़ाइन किया गया प्रतीत होता है। जिसे उन्होंने सीखने के लिए कहा था, कार्यक्रम को स्थिति को याद किया गया था, जो के साथ फ़ंक्शन के टर्मिनल मान के साथ पहले से ही देखा गया था। इस तकनीक को प्रभावी ढंग से ने प्रत्येक स्थिति में खोज गहराई को बढ़ाया है। सैमुअल के बाद में कार्यक्रमों ने इनपुट पेशेवर खेलों के आधार पर इनाम फ़ंक्शन का पुनर्मूल्यांकन किया। उन्होंने यह भी सीखने के के रूप में अपने आप के खिलाफ हजारों खेल के खिलाफ खेल लिया था। इस काम के साथ, सैमुअल का कार्यक्रम एक सम्मानजनक शौकिया स्थिति तक पहुंच गया, और पर पहला था स्तर के इस उच्चतम पर किसी भी बोर्ड गेम को चलाएं।
Samuel: Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers (21 पृष्ठ पीडीएफ फ़ाइल)। Singularity पास है!:)
http://www.triumphpc.com/johnlennon/
व्यक्तित्व और जॉन लेनन के विचारों को पुनः बनाने .. आप इस साइट पर उसके साथ एक चैट कर सकते हैं।
http://AngelCog.org काफी रोचक है। यह परियोजना इस विचार के आधार पर आधारित है कि एक सच्ची एआई बनाने के लिए, आपको इसे तीन चरणों में करना होगा:
1) सामान्य रूप से तर्क को संसाधित करने का प्रयास करें, और कुछ भी वर्णन करने में सक्षम हो।
2) तर्कसंगत रूप से कोड संसाधित करें, और वास्तविक दुनिया के बारे में "कहानियां" संसाधित करें।
3) तर्कसंगत रूप से इसे अपना कोड संसाधित करें, और लोगों से बात करें।
परियोजना इस विचार के आधार पर आधारित है कि एक बार जब प्रोग्राम लॉजिकल रूप से अपना कोड संसाधित कर रहा है, तो यह पहले से ही एआई है। बेशक इसे "असली दुनिया" को समझने में भी सक्षम होना चाहिए। वह "दूसरा आधा" है।
जहां तक मुझे पता है, किसी और के पास कोई अनुमान नहीं है कि उचित एआई बनाने के लिए, एआई को उस भाषा को समझना चाहिए जिसमें लिखा गया है। तो मान लें कि एआई सी ++ में लिखा गया है। वैसे तो इसे सी ++ मास्टर करना चाहिए और सी ++ कार्यक्रमों को पढ़ने और लिखने और बदलने में सक्षम होना चाहिए, खासकर खुद !!
अभी भी यह अभी भी "खिलौना" है, और अभी भी विकास के "प्रथम चरण" में है। ("सामान्य रूप से तर्क को संसाधित करने का प्रयास करें, और कुछ भी वर्णन करने में सक्षम हो।")। लेकिन डेवलपर मदद की तलाश में है।
सीडब्ल्यू वास्तव में – guerda
@ फ़ुटेलवार्ट - सच होना चाहिए। इसे समुदाय विकी में बदल दिया। –