Gibt es ein Open-Source-Projekt, das versucht, das menschliche Gehirn und Gefühle in einer Computer-Software zu implementieren und zu emulieren?
Ich glaube an die künstliche Intelligenz der Zukunft und ich wollte immer zu dieser Technologie beitragen und etwas darüber erfahren.
Danke.
Wir wissen nicht genug darüber, wie das Gehirn funktioniert, um zu versuchen, das zu tun, was Sie auf prinzipielle Art und Weise sagen. (Das heißt, irgendetwas von der Art ist "wildes Raten".) Das ist also keine Software-Frage - wenn wir eine Idee hätten, was wir schreiben sollen, vielleicht wäre es das, aber im Moment tun wir das nicht.
Sie könnten jedoch am Blue Brain Project für einen eher biologischen Ansatz interessiert sein oder an einem der vielen maschinellen Lernmethoden Projekte wie die DARPA Autonomous Vehicle Grand Challenge . Ein weniger nützlicher, aber eher konversationeller Ansatz könnte in ALICE gefunden werden, aber ich würde das für nichts Nützliches empfehlen.
Nachdem ich über 50 Jahre lang ein Gehirn benutzt habe, ist es das letzte, was ich wählen würde, um eine KI zu modellieren. Gehirne sind notorisch unzuverlässig und willkürlich und haben versteckte Vorurteile, die man sich erst nach Jahren zunutze machen könnte.
Jeff Hawkins, der Autor von "On Intelligence", hat eine Firma namens Numenta. Er hat eine Theorie darüber, wie Gehirne funktionieren und Numenta hat ein Softwareprodukt, das es modelliert. Ich habe es vor einiger Zeit heruntergeladen und gespielt, es scheint ziemlich gut zu sein bei der Bilderkennung. Ich bin mir nicht ganz sicher, was die Lizenzierung ist, aber ich glaube, dass es für akademische Zwecke frei ist. Außerdem scheint die Website zu diesem Zeitpunkt nicht verfügbar zu sein.
Die meisten der KI-Vorlesungen, die ich in der Schule gehalten habe, waren von Professoren, die jahrelang den Traum von "starker KI" verfolgt hatten und schließlich begriffen hatten, wenn sie kaum verstehen konnten, wie ein menschliches Gehirn funktioniert und Denkfunktion (und die Theorien hinter diesen Funktionen ändern sich manchmal fast täglich), wie könnten sie jemals hoffen, sie künstlich zu simulieren? Die meisten von ihnen waren der KI in Nischen, in denen das Problem klarer definiert ist: Pfadfindung, Anwendungen von SAT-Lösung, Bildverarbeitung, Schachgewinn, Konversation, etc ... aber sie hatten die wahre, allgemeine Zweck "Denkmaschine".
Mein Rat wäre, sich mit einem bestimmten Problem zu befassen, an dem Sie interessiert sind (wie Wegfindung; Anwendungen von SAT-Lösern, wie Diagnosesystemen, etc ...) und zu sehen, welche KI-Ansätze zu deren Lösung unternommen wurden . Vielleicht hat das Problem, an dem Sie interessiert sind, nicht viel in Bezug auf KI-Lösungen. In diesem Fall könntest du mit einem neuen beginnen! ;)
... Aber Sie müssen es wahrscheinlich auf eine bestimmte Klasse von Problemen eingrenzen, wenn Sie nicht überwältigt werden wollen - zumindest auf den ersten Blick.
Das Feld, nach dem Sie suchen, ist Machine Learning . Speziell evolutionäre Algorithmen wie Genetische Algorithmen oder Genetische Programmierung. Ein Algorithmus, den ich kenne, um das menschliche Gehirn nachzuahmen, ist der Hierarchical Temporal Memory, den ich hier hier gelesen habe. Aber das ist ein sehr schwieriges Problem und wir sind noch immer JAHRE davon entfernt, das menschliche Gehirn sinnvoll zu imitieren.
Es gibt Algorithmen, die das menschliche Gehirn modellieren. Sie heißen künstliche neuronale Netze (ANN). Sie modellieren grundsätzlich die Synapsen und versuchen zu modellieren, auf welche Weise unsere Synapsen Signale akzeptieren können und, wenn der kombinierte Signaleingang stark genug ist, ihre eigenen Signale entlang Dendriten zu anderen Synapsen abfeuern.
Die Sache ist, ANNs als eine Methode zu bauen, um zu versuchen, das echte Ding zu simulieren, ist viel wie die Verwendung eines Atomraketen, um die Sonne zu simulieren; Sicher, es wird Ihnen einige wertvolle Daten geben, aber in Bezug auf seine Fähigkeit, sich dem zu nähern, was es modelliert, fällt es WAYYY kurz.
Ich bin hier nicht zu 100% positiv in Bezug auf die relativen Skalen, aber um eine vernünftige Idee zu geben, bedenke Folgendes (das wird definitiv um ein paar Größenordnungen weg sein ... aber es ist nah genug, um einen zu bekommen Idee, warum ANNs nicht die Welt für uns leiten):
Wenn Sie jeden einzelnen Computer auf dem Planeten genommen haben und sie jede verfügbare Ressource verwenden, um die größten ANNs zu erzeugen, die sie könnten, und dann all diese verschiedenen ANNs miteinander verbinden (wodurch ein noch größeres ANN entsteht), könnten Sie anfangen sich der Anzahl der Verbindungen im menschlichen Gehirn annähern.
Sie können sich Cyc ansehen:
Cyc ist eine künstliche Intelligenz Projekt, das versucht, ein umfassende Ontologie und Wissen Basis des alltäglichen gesunden Menschenverstandes Wissen, mit dem Ziel zu ermöglichen AI-Anwendungen, die menschenähnlich sind Argumentation. Das Projekt wurde in gestartet 1984 von Douglas Lenat bei MCC und ist entwickelt von der Firma Cycorp. Teile von das Projekt wird als OpenCyc veröffentlicht, welche eine API, einen RDF-Endpunkt, und Daten-Dump unter einer Open Source Lizenz.
Nicht gerade ein Gehirn, sondern eine wichtige Komponente einer künstlichen Intelligenz.
Jeff Hawkins, der Autor von "On Intelligence", hat eine Firma namens Numenta. Er hat eine Theorie darüber, wie Gehirne funktionieren und Numenta hat ein Softwareprodukt, das es modelliert. Ich habe es vor einiger Zeit heruntergeladen und gespielt, es scheint ziemlich gut zu sein bei der Bilderkennung. Ich bin mir nicht ganz sicher, was die Lizenzierung ist, aber ich glaube, dass es für akademische Zwecke frei ist. Außerdem scheint die Website zu diesem Zeitpunkt nicht verfügbar zu sein.
Nachdem ich über 50 Jahre lang ein Gehirn benutzt habe, ist es das letzte, was ich wählen würde, um eine KI zu modellieren. Gehirne sind notorisch unzuverlässig und willkürlich und haben versteckte Vorurteile, die man sich erst nach Jahren zunutze machen könnte.
Die meisten der KI-Vorlesungen, die ich in der Schule gehalten habe, waren von Professoren, die jahrelang den Traum von "starker KI" verfolgt hatten und schließlich begriffen hatten, wenn sie kaum verstehen konnten, wie ein menschliches Gehirn funktioniert und Denkfunktion (und die Theorien hinter diesen Funktionen ändern sich manchmal fast täglich), wie könnten sie jemals hoffen, sie künstlich zu simulieren? Die meisten von ihnen waren der KI in Nischen, in denen das Problem klarer definiert ist: Pfadfindung, Anwendungen von SAT-Lösung, Bildverarbeitung, Schachgewinn, Konversation, etc ... aber sie hatten die wahre, allgemeine Zweck "Denkmaschine".
Mein Rat wäre, sich mit einem bestimmten Problem zu befassen, an dem Sie interessiert sind (wie Wegfindung; Anwendungen von SAT-Lösern, wie Diagnosesystemen, etc ...) und zu sehen, welche KI-Ansätze zu deren Lösung unternommen wurden . Vielleicht hat das Problem, an dem Sie interessiert sind, nicht viel in Bezug auf KI-Lösungen. In diesem Fall könntest du mit einem neuen beginnen! ;)
... Aber Sie müssen es wahrscheinlich auf eine bestimmte Klasse von Problemen eingrenzen, wenn Sie nicht überwältigt werden wollen - zumindest auf den ersten Blick.
Das Feld, nach dem Sie suchen, ist Machine Learning . Speziell evolutionäre Algorithmen wie Genetische Algorithmen oder Genetische Programmierung. Ein Algorithmus, den ich kenne, um das menschliche Gehirn nachzuahmen, ist der Hierarchical Temporal Memory, den ich hier hier gelesen habe. Aber das ist ein sehr schwieriges Problem und wir sind noch immer JAHRE davon entfernt, das menschliche Gehirn sinnvoll zu imitieren.
Es gibt Algorithmen, die das menschliche Gehirn modellieren. Sie heißen künstliche neuronale Netze (ANN). Sie modellieren grundsätzlich die Synapsen und versuchen zu modellieren, auf welche Weise unsere Synapsen Signale akzeptieren können und, wenn der kombinierte Signaleingang stark genug ist, ihre eigenen Signale entlang Dendriten zu anderen Synapsen abfeuern.
Die Sache ist, ANNs als eine Methode zu bauen, um zu versuchen, das echte Ding zu simulieren, ist viel wie die Verwendung eines Atomraketen, um die Sonne zu simulieren; Sicher, es wird Ihnen einige wertvolle Daten geben, aber in Bezug auf seine Fähigkeit, sich dem zu nähern, was es modelliert, fällt es WAYYY kurz.
Ich bin hier nicht zu 100% positiv in Bezug auf die relativen Skalen, aber um eine vernünftige Idee zu geben, bedenke Folgendes (das wird definitiv um ein paar Größenordnungen weg sein ... aber es ist nah genug, um einen zu bekommen Idee, warum ANNs nicht die Welt für uns leiten):
Wenn Sie jeden einzelnen Computer auf dem Planeten genommen haben und sie jede verfügbare Ressource verwenden, um die größten ANNs zu erzeugen, die sie könnten, und dann all diese verschiedenen ANNs miteinander verbinden (wodurch ein noch größeres ANN entsteht), könnten Sie anfangen sich der Anzahl der Verbindungen im menschlichen Gehirn annähern.
Gibt es ein Open-Source-Projekt, das versucht, das menschliche Gehirn und Gefühle in einer Computer-Software zu implementieren und zu emulieren?
Ich glaube an die künstliche Intelligenz der Zukunft und ich wollte immer zu dieser Technologie beitragen und etwas darüber erfahren.
Danke.
Das nächstmögliche Ding, das ich weiß, wäre das Uhrmacher-Framework . Obwohl es nicht mit dem menschlichen Gehirn verwandt ist, scheint es nach einem AI-artigen Rahmen zu streben.
Das Uhrmacher-Framework ist ein erweiterbar, leistungsstark, objektorientierter Rahmen für Implementierung plattformunabhängig evolutionäre / genetische Algorithmen in Java
Es gibt einen Bereich der Informatik bekannt als Organic Computing Ссылка Einige der Ziele dieser Bemühungen sind die folgend.
Sie können sich Cyc ansehen:
Cyc ist eine künstliche Intelligenz Projekt, das versucht, ein umfassende Ontologie und Wissen Basis des alltäglichen gesunden Menschenverstandes Wissen, mit dem Ziel zu ermöglichen AI-Anwendungen, die menschenähnlich sind Argumentation. Das Projekt wurde in gestartet 1984 von Douglas Lenat bei MCC und ist entwickelt von der Firma Cycorp. Teile von das Projekt wird als OpenCyc veröffentlicht, welche eine API, einen RDF-Endpunkt, und Daten-Dump unter einer Open Source Lizenz.
Nicht gerade ein Gehirn, sondern eine wichtige Komponente einer künstlichen Intelligenz.
Wir wissen nicht genug darüber, wie das Gehirn funktioniert, um zu versuchen, das zu tun, was Sie auf prinzipielle Art und Weise sagen. (Das heißt, irgendetwas von der Art ist "wildes Raten".) Das ist also keine Software-Frage - wenn wir eine Idee hätten, was wir schreiben sollen, vielleicht wäre es das, aber im Moment tun wir das nicht.
Sie könnten jedoch am Blue Brain Project für einen eher biologischen Ansatz interessiert sein oder an einem der vielen maschinellen Lernmethoden Projekte wie die DARPA Autonomous Vehicle Grand Challenge . Ein weniger nützlicher, aber eher konversationeller Ansatz könnte in ALICE gefunden werden, aber ich würde das für nichts Nützliches empfehlen.
Das nächstmögliche Ding, das ich weiß, wäre das Uhrmacher-Framework . Obwohl es nicht mit dem menschlichen Gehirn verwandt ist, scheint es nach einem AI-artigen Rahmen zu streben.
Das Uhrmacher-Framework ist ein erweiterbar, leistungsstark, objektorientierter Rahmen für Implementierung plattformunabhängig evolutionäre / genetische Algorithmen in Java
Tags und Links open-source artificial-intelligence