神经网络对绝对无穷大的现象学有何反应？

问：神经网络对绝对无穷大的现象学有何反应？

答：首先要弄清楚的是，神经网络——它们都是关于学习模式的，对吧？他们也很擅长。但是，它们的设计目的并不是像人类那样理解概念。他们不会在早上思考一杯咖啡，思考宇宙的奥秘。

现在，将其应用到绝对无穷大，这个令人难以置信的概念仍然让人类兴奋不已。这是无限的，一个没有边界的概念。思想实验时间——想象一下你正在尝试教一只狗互联网的概念。很难吧？这就是我们正在处理的事情。神经网络没有能力理解绝对无穷大等复杂的哲学概念。

另一方面，神经网络可以对概念的各个方面进行建模，例如分形无穷大或大规模模拟。这些正在弥合绝对无限与有限宇宙之间的差距。

因此，虽然我们还不需要为人工智能主导的哲学辩论做好计划，但神经网络非常擅长对这些概念的部分进行建模。

问：为什么深度神经网络在处理稀疏数据时表现如此糟糕？

答：尽管深度神经网络具有非凡的能力，但在面对稀疏数据时往往会陷入困境。造成这种限制的原因有很多，我将以专业的方式详细阐述。

首先，深度神经网络严重依赖大量标记数据的可用性来有效学习和概括模式。稀疏数据就其本质而言，缺乏网络辨别有意义的模式并做出准确预测所需的必要信息密度。

如果没有足够数量的实例可供学习，网络的泛化能力和做出可靠推论的能力就会受到严重阻碍。 

其次，深度神经网络的架构具有多层互连的神经元，依赖于信号在整个网络中的传播来提取和转换特征。稀疏数据在这方面提出了挑战，因为有限数量的可用数据点可能无法提供足够的信息来在网络上传播有意义的信号。因此，网络捕获复杂关系并从稀疏数据中提取相关特征的能力受到损害。

此外，对于训练深度神经网络至关重要的优化过程在处理稀疏数据时变得更具挑战性。用于训练神经网络的优化算法（例如反向传播）严重依赖梯度的存在来更新网络参数。

然而，稀疏数据通常会导致稀疏梯度，从而难以有效更新网络的权重和偏差。因此，网络可能难以收敛到最佳解决方案，从而导致性能不佳。

总之，稀疏数据深度神经网络的局限性源于它们依赖密集标记数据进行有效学习、在网络中传播有意义的信号的挑战以及优化网络参数的困难。虽然深度神经网络已被证明在各个领域都表现出色，但在处理稀疏数据集时考虑这些限制以确保准确可靠的预测至关重要。

问：为什么人工智能无法在生成的图像中准确计算出手指的数量？

答：主要原因是许多人工智能都是通用图像生成器，接受过包括人类在内的许多主题的训练。问题是手是身体的复杂部分，可以有许多不同的姿势。这使得寻找图像模式的机器真正确定手的样子变得更加困难。

然而，如果你有一个针对人类进行过微调的模型，它将开始更多地了解手，并最终能够以更高的成功率制造它们。我的人工智能有几个模型，与其他模型相比，它们产生好牌的机会要高得多。但你不能仅仅通过延长人工智能训练的时间来改善这一点，因为这可能会在其他地方产生问题。

问：光栅化图像意味着什么？

答：对表面进行光栅化意味着通过在表面上进行行操作来完全覆盖表面，并在每个边缘处进行锐利的发夹转弯，然后立即返回到刚刚行进的行旁边。你曾经修剪过成排的草坪吗？像那样。如果你正确地进行栅格化，你就不会留下任何未割的草。 

那么，光栅化图像就是以有组织的方式逐个像素地仔细观察它，以便没有一个像素逃脱检查。

问：AI的核心技术是什么？是语音识别，还是物体检测？

答：过去几十年人工智能的核心技术是机器学习，或者更具体地说是人工神经网络，也称为深度学习。

深度学习在计算机视觉、自然语言处理和游戏等领域取得了前所未有的成果。

这并不意味着深度学习一定是最终引导我们实现人工智能（通用人工智能）的技术。但这是我们目前拥有的最好的技术，可以以接近人类甚至有时甚至超人类的水平解决一些狭窄的任务。