Ai avance de google: lo que significa y cómo le afecta

El 27 de enero, Google anunció que AlphaGo, una inteligencia artificial desarrollado por su filial DeepMind, había derrotado Europea Ir campeón Fan Hui en un partido de cinco partidos.Lo inteligencia artificial no esLo inteligencia artificial no esSon inteligentes, robots sensibles van a dominar el mundo? No hoy - y tal vez ni nunca.Lee mas

Es posible que haya oído hablar de esta noticia, ya que está en los titulares de todo el mundo, pero ¿por qué la gente preocuparse tanto al respecto? Que significa todo esto? Si no está familiarizado con el juego de Go o su importancia para la inteligencia artificial, es posible que se sienta un poco perdido.

No se preocupe, tenemos todo cubierto. Aquí está todo lo que necesita saber sobre el avance y cómo afecta a la gente común como usted y yo.

El juego del Go: simple y complejo

Go es un antiguo juego de estrategia china, donde dos jugadores luchan para capturar territorio. Por turnos, cada jugador - uno blanco y el otro negro - coloca piedras en las intersecciones de una cuadrícula de 19 x 19. Cuando un grupo de piedras está completamente rodeada por las piedras del otro jugador, que están “capturados” y retiradas del tablero.

Al final del juego, cada espacio vacío es “propiedad” por el jugador que lo rodea. las puntuaciones de cada jugador se basa en la cantidad de territorio que posee (es decir, la cantidad de espacio vacío que ha rodeado a) más el número de piezas oponente que fueron capturados durante el juego.

Mientras que la mayoría de la gente probablemente piensa de ajedrez como el rey de los juegos de estrategia, el Go es en realidad más compleja. Según Wikipedia, hay 10⁷⁶¹ posibles juegos de Go en comparación con 10¹²⁰ estimadas posibles juegos de ajedrez.

Esta complejidad, junto con algunas reglas esotéricos y un énfasis en jugar por instinto, hace Ir un juego especialmente difícil para los ordenadores para aprender y jugar a un alto nivel.

El increíble mundo de Juego de papeles inhibidores de la aromatasa

En el gran esquema de las cosas, el diseño de una inteligencia artificial que juega un juego no parece ser una actividad que vale la pena, sobre todo cuando de IBM Watson AI ya está trabajando para ayudar a mejorar la asistencia sanitaria, un área que necesita toda la ayuda que pueda conseguir. Entonces, ¿por qué Google pasan tantas horas y dólares para crear una IA-Go jugar?

En un nivel, que ayuda a los investigadores de IA de averiguar la mejor manera de enseñar a los ordenadores para hacer las cosas. Si usted puede enseñar a un ordenador para resolver cómo encontrar los mejores movimientos en un juego de damas o de tres en raya, se podría obtener una perspectiva de la enseñanza de un equipo diferente cómo recomendar películas en Netflix, instante traducir el habla, o predecir terremotos.4 Máquina algoritmos de aprendizaje que dan forma a su vida4 Máquina algoritmos de aprendizaje que dan forma a su vidaEs posible que no se dan cuenta, pero el aprendizaje de máquina ya está en todas partes, y que puede ejercer un sorprendente grado de influencia sobre su vida. No me creen? Puede que se sorprenda.Lee mas

Muchos de los usos para la IA que hemos visto hasta ahora se beneficiaría de una mejor resolución de problemas y habilidades de patrones de extracción, que también resultan ser importante para los inhibidores de la aromatasa eficaz Juego de papeles.

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Deep Blue, el campeón de ajedrez en AI, trabajó mediante el uso de una gran cantidad de potencia de cálculo y técnicas de fuerza bruta para evaluar todos los posibles próximos pasos - hasta 200.000.000 de posiciones por segundo. Y si bien esta estrategia fue lo suficientemente eficaz como para vencer a un ex campeón mundial de ajedrez, que no es una forma particularmente “similar a la humana” para jugar al ajedrez. También requiere que los programadores de “explicar” las reglas del juego a la IA.

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Más recientemente, se desarrolló un proceso llamado aprendizaje profundo, que abrió el camino para esencialmente computadoras para aprender por sí mismos, y que cambió por completo la carrera por la inteligencia artificial.Microsoft vs Google - que dirige la carrera de la Inteligencia Artificial?Microsoft vs Google - que dirige la carrera de la Inteligencia Artificial?los investigadores de inteligencia artificial están haciendo progresos tangibles, y la gente está empezando a hablar en serio de nuevo AI. Los dos titanes conducen a la especie de inteligencia artificial son Google y Microsoft.Lee mas

Con el aprendizaje profundo, una computadora puede extraer patrones útiles a partir de los datos - en lugar de ser informado por los programadores, que los patrones se debe buscar - y utilizar esos patrones para optimizar sus propias decisiones. Si el aprendizaje profundo es exitosa, una IA puede incluso descubrir los patrones que son más efectivos que lo que podemos reconocer como seres humanos.

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Este tipo de aprendizaje se demostró el año pasado, cuando la propiedad de Google, la firma de investigación de AI DeepMind reveló una IA que le enseñó a sí mismo para jugar 49 diferentes Los juegos de Atari después de haber recibido solamente la entrada en bruto. (Se puede ver que aprender a tocar la ruptura por encima.)Atari Arcade - Juego Retro Video Juegos en HTML5 [MUO juego]Atari Arcade - Juego Retro Video Juegos en HTML5 [MUO juego]Cualquier persona que juega videojuegos hoy en día debe una enorme deuda de gratitud con Atari y los fundadores e ingenieros que trabajaban para la empresa durante sus años de formación. Atari fue responsable de muchos de los ...Lee mas

El proceso es el mismo que el aprendizaje de un juego de vídeo sin un tutorial o explicación. Usted mira por un tiempo, a continuación, intenta apretar botones al azar, a continuación, empezar a entender las cosas, desarrollar estrategias, y, finalmente, pasar a sobresalir.

Y sobresalir lo hizo. El DeepMind AI destruido absolutamente oponentes humanos a nivel profesional en algunos de esos juegos, como vídeo pinball. Le fue significativamente peor que en otros juegos, incluyendo Ms. Pac-Man, pero tenía una muy impresionante conjunto de registros.

AlphaGo: El siguiente nivel de AI

AlphaGo, el equipo que venció Fan Hui en Go, utiliza esta estrategia de aprendizaje profundo para ir invicto en cinco partidos.

En lugar de utilizar el cálculo de la fuerza bruta como Deep Blue, AlphaGo determinó su siguiente movimiento mediante el uso de lo que había aprendido en la formación de limitar el alcance de movimientos potencialmente eficaces, a continuación, ejecutar simulaciones para ver que se mueve eran más propensos a tener resultados positivos.

Dos diferentes Redes neuronales, la red de políticas y de la red de valor, trabajaron juntos para evaluar movimientos y escoger la mejor opción en cada turno.La última tecnología informática lo que tiene que ver para creerLa última tecnología informática lo que tiene que ver para creerEcha un vistazo a algunas de las últimas tecnologías informáticas que se establecen para transformar el mundo de la electrónica y ordenadores en los próximos años.Lee mas

Debido a la complejidad de Go, un método de fuerza bruta sobre todos los movimientos posibles simplemente no es posible, como lo es en ajedrez. Así AlphaGo se basó en el conocimiento que adquirió durante la fase de entrenamiento, que consistía en ver 30 millones de movimientos realizados por los expertos humanos, aprender a predecir sus movimientos, viene con sus propias estrategias, y jugando contra sí misma miles de veces.

Utilizando el aprendizaje por refuerzo, sus procesos de toma de decisiones se desarrollaron y fortalecieron hasta AlphaGo convirtió en el mejor jugando Go-AI en el mundo. En 500 partidos contra los equipos más avanzados Go, que ganó 499 de ellos - incluso después de dar a esos programas una ventaja de cuatro movimientos.

Y, por supuesto, AlphaGo venció Fan Hui, el actual campeón de Europa Go. La victoria se logra en realidad en octubre de 2015, pero el anuncio se retrasó para coincidir con el lanzamiento del trabajo de investigación de DeepMind en Naturaleza. En marzo, se llevará a AlphaGo sobre Lee Sedol, el jugador más dominante en el mundo en los últimos diez años.

De acuerdo, entonces, ¿qué significa todo esto?

¿Por qué esta en los titulares de todo el mundo? Por varias razones, en realidad.

En primer lugar, muchas personas consideraron que era imposible con la tecnología actual. La mayoría de las estimaciones dicen que una IA no sería vencer a un jugador de go de clase mundial durante al menos otros diez años. redes de valor de AlphaGo pueden evaluar cualquier juego que se está reproduciendo actualmente Ir y predecir un eventual ganador, un problema que Google dice que es “por lo difícil que era cree que es imposible “.

En segundo lugar, el hecho de que se utilizó el aprendizaje profundo e independiente es muy importante. Esto demuestra que una inteligencia artificial actual puede recopilar datos, patrones de extracto, aprender a predecir tales patrones, y, finalmente, el desarrollo de estrategias de resolución de problemas que son complejos y lo suficientemente eficaz para vencer a un ser humano de clase mundial.

Y mientras ganar en Go no va a cambiar el mundo, el hecho de que un equipo fue capaz de llegar a ese nivel de estrategia de sus propios algoritmos de aprendizaje es muy impresionante.

Es este aprendizaje profundo que tiene investigadores de la IA realmente excitados sobre AlphaGo. Muchos creen que el aprendizaje independiente es el primer paso para hacer una inteligencia artificial fuerte. Un fuerte AI se refiere a un equipo que puede resolver las tareas intelectuales a la par con los seres humanos (que es increíblemente difícil, en gran parte debido a la complejidad y la eficiencia del cerebro humano). Este es el tipo de AI que se ve en muchas películas de ciencia ficción.Atención, Internet! Las mejores películas sobre Inteligencia ArtificialAtención, Internet! Las mejores películas sobre Inteligencia ArtificialHollywood ha lanzado un montón de grandes películas que exploran los temas de la inteligencia artificial en los últimos años, y aquí están 10 de las mejores películas sobre la IA se recomienda mover cielo y tierra para ...Lee mas

Es por esta razón que la creación de inhibidores de la aromatasa que pueden comportarse de maneras similares a las humanas es una cosa muy importante. La extracción de patrones y el desarrollo de estrategias es algo que hacemos todo el tiempo, y que no utilizan métodos de fuerza bruta cuando se toman decisiones.

Es muy difícil conseguir una computadora para hacerlo sin mucha orientación, pero gracias a AlphaGo, ahora sabemos que la IA fuerte no sólo es posible, pero más cerca de lo que pensamos.

Por supuesto, una IA-Go jugar todavía está muy lejos de un AI generalmente inteligente. Sólo se hace una cosa, que es casi tan simple como una inteligencia artificial puede conseguir - incluso el AI-Atari era jugar capaz de jugar 49 juegos diferentes - pero el aprendizaje independiente y eficaz de AlphaGo podría ser el primer paso hacia un cambio de paradigma en la IA.Futuro del videojuego AIS serio asustarteFuturo del videojuego AIS serio asustartesin embargo - videojuego IA no es tan grande. Sin embargo, con los últimos avances tecnológicos, que podría cambiar pronto.Lee mas

¿Qué piensas?

No hay duda de que la victoria de AlphaGo sobre Fan Hui es importante, pero si es o no es digno de titulares en todo el mundo es tema de debate.

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¿Usted piensa que esto es un gran problema? Estamos un paso más cerca de la apocalipsis robot? ¿O no impresionado con una IA que solo pueden jugar un juego? Compartir sus pensamientos a continuación y vamos a hablar de ello.Microsoft, la inteligencia artificial, y el robot ApocalypseMicrosoft, la inteligencia artificial, y el robot ApocalypseMicrosoft está dando a una línea de robots autónomos una mirada seria. Es este el principio del fin para los seres humanos, o simplemente un paso más en el impulso de la inteligencia artificial segura?Lee mas