¿Qué se debe aprender en inteligencia artificial?

¡En mi opinión, hay dos respuestas y dependen únicamente de la forma en que elijas reflexionar sobre la Inteligencia Artificial! En ​​casi todas mis respuestas, he estado contando sobre la distinción fundamental que hay que saber cuando entras en este campo profundamente.

Déjame aclarar estas cosas claramente!

  • Inteligencia Artificial, en estos días las noticias son solo para IA “Estrecha” o “Aplicada”, que no es realmente Inteligente en absoluto, solo parece Inteligente (Puedes decir que esta línea de decir es únicamente “Conductualismo” – Sesgo (La doctrina de filosofía que estudia el comportamiento humano de manera objetiva para comprender la mente humana; para probarlo, te contaré un chiste sobre este tema: “Una recién casada después del amor, Bride le preguntó al Novio que parece que está bastante feliz y encantada”. , dime si está contento o no “)), además de que son específicos del dominio (de lo que quiero decir que el clasificador de fotos no puede jugar al ajedrez, el jugador de ajedrez no puede predecir el clima), no tiene inteligencia en absoluto, y puede ser tomado o siempre se toma como herramientas. Para más información sobre esto
  • Pero la IA real se denomina (como distintiva y distintiva) como Inteligencia Artificial “General”, General porque puede desempeñarse y ser mejor en casi todas las actividades (Permitido por las leyes de la física), es realmente una mente, no hay ninguna competidores reales en este campo, pero hay pocos como Novamente, se proponen NARS (sistema de razonamiento no axiomático) pero no están cerca de él, porque carecemos de una buena teoría de la conciencia además de eso, creo que hay muchas raíces fundamentales problemas en la filosofía de la mente.

Y ahora lo que necesitas estudiar

Para IA estrecha: debe estudiar suficientes matemáticas (álgebra lineal, mecánica de matrices, probabilidad, permutaciones y combinaciones, conjuntos, algunos buenos conocimientos de cálculo, que es bastante fácil), algunos lenguajes de programación como Python y R: esto es elemental y a continuación, del tipo que desea hacer, necesita estudiar sobre ese tipo de agente y trabajar con él. Puede consultar Inteligencia artificial: un enfoque moderno de Stuart Russell y Peter Norvig (Para ver en línea, visite http: //aima.cs.berkeley .org) y si quieres estudiar Aprendizaje profundo y Aprendizaje automático, hay clases de Andrew Ng (en la Universidad de Stanford) y Geoffrey hinton, además, si quieres hacer algo, ve a Tensorflow – Neural Network Playground, y si quieres programarlo , vaya a TensorFlow para ver cómo configurar la biblioteca, dependiendo del sistema operativo que esté utilizando)

Para IA real: en resumen, debes practicar Mindfulness, suficiente enfoque para captar tus propios pensamientos, creencias, deseos y relacionarlos y ver su origen. Puedes leer pocos libros filosóficos (como Filosofía de la mente, intencionalidad, conciencia explicada, etc.) Puedes leer libros de Antonio Damasio y hay muchos otros en el campo (pero ninguno de ellos está completo).

Si está realmente interesado y quiere construir uno, puede enviarme un mensaje en Facebook (Ajay Mishra), Twitter (Tweets con respuestas de Ajay mishra (@Iaeliyen))

¡Gracias!

La IA es un campo enorme. Para darle algún consejo específico, necesito saber en qué parte está interesado. Una vez que esté listo para algo más sustancial, puede elegir AI: un enfoque moderno, pero tenga en cuenta que generalmente es un graduado. texto de nivel

Las redes neuronales no son el único tipo de IA. A la antigua usanza, existen al menos tres tipos de IA, como el simbolismo, el conexionismo y el conductismo. Este aspecto de la clasificación puede ser obsoleto porque los algoritmos modernos generalmente tienen esas dos o todas las propiedades.

El simbolismo proviene del sistema de inferencia formal más antiguo llamado lógica, el conexionismo proviene de redes neuronales biológicas y el conductismo es en realidad una metodología de psicología. No quiero ser detallado, verifique estos términos por google u otra cosa.

Yo personalmente escribí un programa de IA en Haskell. Honestamente, vale la pena aprender sobre Haskell debido a su sistema de tipos avanzado, pero no es bueno en esto porque carece de reflexión, sistema modular maduro y bibliotecas con buen soporte.