什么是你听说过的最酷AI项目？

https://stackoverflow.com/questions/316395

11-07-2019
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题

当我更多地了解计算机科学，人工智能和神经网络，我不断地很酷的事情一台电脑可以做的，学习感到惊讶。我一直深受新老项目着迷，而我是有趣的项目古玩/其他应用程序，因此用户已经碰上了。

解决方案

的Numenta平台智能计算。他们通过实施杰夫霍金斯在“论智慧”中描述的神经元类型。对于意义的想法，他们对软件的神经元的工作，可以在视觉上识别在约200步，而不是成千上万的和必要的上千个对象吧。

编辑：显然1.6.1版本的SDK现已上市。激动人心的时刻学习软件!!

其他提示

这是不是AI本身，而是 OpenCyc （也可能是它的商业大哥哥及天幕）能提供“常识” AI应用程序需要真正了解其存在的世界。

例如及天幕可以提供足够的一般知识，它可能会开始“读”和推理百科全书的内容，例如维基百科，或上网“语义Web”作为代理开发一些特定领域的知识基础。

瓦特：

亚瑟L.塞缪尔（1901 - 7月29日   1990）在的领域的先驱   电脑游戏和人工   情报。塞缪尔   跳棋扮演计划似乎是   世界上第一台自主学习   程序...

塞缪尔设计了各种   机制，使他的计划可能   变得更好。在他所谓的死记硬背   学习，该方案还记得每一个   它定位已经看到，沿   与奖励的终端值   功能。该技术有效地   扩展搜索深度在每个   这些位置。塞缪尔的后   计划重新评估奖励   功能基于输入专业   游戏。他还收到了成千上万玩   针对自己的游戏的另一种方式   学习。这一切的工作，   塞缪尔的计划达到了可观的   业余身份，并且是第一个   玩任何棋盘游戏在这个高   水平。

塞缪尔：一些研究机器学习使用跳棋的游戏（21页PDF文件）。奇异是近！：）

我的一个自己最喜欢的是唐纳德米奇的1960年，项目：MENACE - 火柴盒可教Naughts和十字架引擎。在这个项目米基使用火柴盒的集合有彩色珠子，他教玩井字棋。这是证明机器可以在某种意义上他们以前的成功和失败中学习。

的更多信息，以及实验的计算机模拟在这里： HTTP：/ /www.adit.co.uk/html/menace_simulation.html

http://alice.pandorabots.com/ - 这个机器人能够具有相当聪明地与我们对话

。

http://www.triumphpc.com/johnlennon/

重新创建个性和约翰·列侬的念头..你可以在这个网站跟他聊天。

http://AngelCog.org 是相当有趣。该项目是根据各地的想法，做一个真正的AI，你必须这样做在三个阶段：

1）尝试在一般处理逻辑，并且能够描述任何东西。

2）从逻辑上处理的代码，并且处理 “故事” 是对真实世界。

3）逻辑上处理它自己的代码，并与人交谈。

该项目是根据各地的想法，一旦一个程序逻辑处理它自己的代码，它已经是一个AI。当然，这也需要能够理解“现实世界”。这就是“另一半”。