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IA: Google AlphaGo mejor que un campeón de Go

publicado: 15/02/16, 14:33
por Christophe
Nuevo avance en inteligencia artificial realizado en Google, ciertamente una continuación de este programa de búsqueda de Google: Ciencia y Tecnología / google-invierte-en-el-NBIC-a-estrategia-a-largo plazo-t13291.html

Una computadora de Google, AlphaGo, ha logrado vencer a un jugador profesional de Go, este complejo juego de mesa, anunció la revista científica Nature a fines de enero. La cantidad de configuraciones posibles en la placa incluso supera la cantidad de átomos en el universo, dicen los desarrolladores. El gran avance fue que la computadora fue capaz de aprender el juego por sí misma. "Olvídate de todo lo demás. Esta es la noticia más importante de este año, porque a partir de ahora tenemos un sistema capaz de resolver problemas extraordinariamente difíciles. Y la computadora lo aprende por sí misma ...


http://trends.levif.be/economie/high-te ... 57755.html

Para un profesor belga ya es el nuevo científico del año: http://trends.levif.be/economie/high-te ... 67601.html

Si las posibles combinaciones para el juego de ajedrez son 10 exponiendo 120, para el juego de go, los expertos evocan la figura de 10 exponiendo 600. Ni siquiera intentes adivinar lo que significa, ningún ser humano puede entenderlo. Solo imagine que un número como el exponente 10 10 ya le da a 100 miles de millones de combinaciones. Además, no tenemos palabras para traducir este tipo de figura. El hecho de que una computadora pueda derrotar a un humano en el juego de go se abre a la ciencia, según los especialistas, puertas consideradas inexpugnables para el espíritu humano hasta ahora.


¡Nunca he jugado a Go, así que confío en el artículo sobre estas figuras astronómicas!

Re: IA: Google AlphaGo vence a un campeón de Go

publicado: 15/02/16, 15:12
por Sen-no-sen
Christophe escribió:Nuevo avance en inteligencia artificial realizado en Google, sin duda una continuación de este programa de investigación de Google: ciencia y tecnología / google-invest-in-the-nbic-a-strategy-a-long-term-t13291.html
¡Nunca he jugado a Go, así que confío en el artículo sobre estas figuras astronómicas!


¡Otra prueba del rendimiento / peligros de Google!
Y esta es solo una computadora "clásica" (¡no cuántica!) Me parece ... :|

Por otro lado, 10 con el poder 600 también es muy (sic), requiere confirmación ... ¡Tomo mi calculadora! : Mrgreen:
Hay 10 en las estrellas de poder 23 en el universo tanto como granos de arena ... en todos los rangos de los mundos ... y sobre los átomos de 10 power 80 en el universo observables en algo cercano ... bueno me voy a la cama ... :!:

Re: IA: Google AlphaGo vence a un campeón de Go

publicado: 15/02/16, 15:20
por Christophe
Sí, pero los expositores buenos en matemáticas pueden ir rápido ... difícil de comparar con los números físicos (si los tuviera en mente)

Buena potencia 600 sí, sigue siendo "un poco demasiado" ... No sabía que era tan complejo que el Go!

Re: IA: Google AlphaGo vence a un campeón de Go

publicado: 15/02/16, 15:29
por Sen-no-sen
Christophe escribió:Sí, pero los expositores buenos en matemáticas pueden ir rápido ... difícil de comparar con los números físicos (si los tuviera en mente)

Buena potencia 600 sí, sigue siendo "un poco demasiado" ... No sabía que era tan complejo que el Go!


Aparentemente, el artículo está engañado por un exponente, ¡eso sería 10 power 60 solamente! : Mrgreen:
Otra fuente menciona 10 power 170:
http://www.economiematin.fr/news-google-intelligence-artificielle-alphago-neurones




Ayer, el anuncio de la victoria de una inteligencia artificial en un jugador de go levantó la mezcla habitual de fascinación y miedo. Detrás de los efectos de anuncio orquestados brillantemente por Google, propietario de AlphaGo, se esconden importantes innovaciones en el campo de la inteligencia artificial (IA).
Todo de ir?

En primer lugar, volvamos a las condiciones de esta victoria. El juego de go es de origen chino y tiene varios miles de años de existencia detrás. Además de su edad venerable, también es conocido por su complejidad.

Se estima que la energía 10 171 combinaciones posibles (esto es lo que sucede: 1 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000? 000 000 000 000 000 000 000? 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000) contra el poder 10 120 para el ajedrez. Esta multitud de combinaciones explica el interés por la inteligencia artificial y se enfrenta a un año particularmente difícil.

Para ser sincero, ir también es un ejercicio mental particularmente intenso para los humanos. Los mejores jugadores aparentemente usan mucho su "instinto", que es difícil de reproducir por una máquina. Es por eso que go ha centrado la investigación en IA en los últimos años.

Y luego el golpe de la máquina contra el hombre en un juego de ajedrez ya se había hecho (Deep Blue de IBM contra Kasparov en 1996 y 1997) y las apuestas son inexistentes: los mejores jugadores del mundo sí No tienes ninguna posibilidad contra los mejores programas de ajedrez. Por lo tanto, el ajedrez ya se ve. Ahora, como saben, Google domina muy bien su comunicación; así que tuvo que enfrentar un desafío mucho más sustancial.

Esta es también la razón por la cual la historia de estas victorias (partidos 5 en 0) de AlphaGo contra Fan Hui, el mejor jugador europeo, se hizo en la prestigiosa revista Nature. Lo que sienta el liderazgo de Google en sus muchos competidores en inteligencia artificial.

Porque la finca se ha transformado en pocos años en un verdadero acuario de tiburones. Todos los grandes nombres en TI y nuevas tecnologías están trabajando en su inteligencia artificial, que tiene que ser más inteligente que las demás. Google acaba de ganar una batalla contra IBM, Microsoft, Amazon, Baidu o incluso Facebook, que está desarrollando en paralelo su propia IA especializada en el juego de go (para resultados mucho menos impresionantes que el de Google).

En 2014, Google compró la compañía británica DeepMind, especializada en IA, por una suma desconocida pero estimada entre 400 y 500 millones. Lo suficiente como para impulsar su investigación en IA.
¿Cómo funciona AlphaGo?

AlphaGo, especialmente diseñado para jugar, es una máquina particularmente alerta ya que combina varias formas de inteligencia artificial:

1. El método clásico de búsqueda de árboles de Monte Carlo (MCTS): la máquina asigna una probabilidad a cada movimiento posible y, por lo tanto, determina cuáles son los más propensos a conducir a la victoria. Pero la gran diferencia con los métodos aplicados, por ejemplo, por Deep Blue, es que la máquina determina la probabilidad del mejor tiro al minimizar la complejidad del juego.

2. Aprendizaje profundo: aquí ya estamos entrando en un sistema de opciones mucho más complejo. El principio es un poco el mismo que el de las probabilidades, pero está complejo en capas (12 en el caso de AlpgaGO) que tienden a imitar el funcionamiento del cerebro humano capaz de procesar varios datos al mismo tiempo, combinándolos y luego deducir una conclusión.

3. Aprendizaje reforzado: esta técnica implica jugar un sistema contra sí mismo para que aprenda solo de sus fracasos y victorias. El aprendizaje reforzado imita nuevamente al cerebro humano que necesita repetición para aprender (esto es refuerzo neuronal). Es suficiente ver a un bebé intentar cientos de veces agarrar un objeto para comprender cómo funciona nuestro cerebro: fortaleciéndolo.

La originalidad de AlphaGo está, por lo tanto, en la alianza de estas tres formas de inteligencia. La IA desarrollada por Google se ha enseñado a sí misma cómo obtener victorias no solo contra otros programas de go sino también contra jugadores humanos. Estamos muy lejos de Deep Blue, donde aprendimos todas las combinaciones posibles en el ajedrez.

Google quiere llevar su ventaja un paso más allá al organizar un juego de alto perfil entre AlphaGo y uno de los mejores jugadores de Go del mundo, Lee Sedol. Este evento programado para marzo 2016 en Seúl será muy interesante porque, en opinión de todos, Sedol es un jugador mucho mejor que Fan Hui. Qué esperanza de que la máquina aún no prevalezca sobre los humanos.

Re: IA: Google AlphaGo vence a un campeón de Go

publicado: 15/02/16, 15:53
por Christophe
Ah sí, sospechaba que era mucho ... ¡power 60 es algo pequeño! : Cheesy:

¡Gracias por mirar, como qué, me equivoqué al confiar en una sola fuente!
Y para decir que publiqué este fin de semana: electricidad-electrónica-informática / falsas-INFOX intox-cómo-a-cheque-info-sobre-Internet-video-t14518.html

Re: IA: Google AlphaGo vence a un campeón de Go

publicado: 15/02/16, 16:04
por Sen-no-sen
Christophe escribió:Ah sí, sospechaba que era mucho ... ¡power 60 es algo pequeño! : Cheesy:

¡Gracias por mirar, como qué, me equivoqué al confiar en una sola fuente!
Y para decir que publiqué este fin de semana: electricidad-electrónica-informática / falsas-INFOX intox-cómo-a-cheque-info-sobre-Internet-video-t14518.html


Sí 10 ^ 600 esto es lo que avanzó en el marco de la teoría de cuerdas con respecto a las diversas posibilidades de configuración del universo primordial ... sin contar las diferentes ramas (universos paralelos) que se desarrollarían en cada uno " instantáneo "...

Para el go No creo que sea realmente posible establecer una cifra precisa sobre las posibilidades que ofrece este juego, digamos que los órdenes de magnitud están entre 10 ^ 60 y 10 ^ 170 ... eso son muchas partes !

Re: IA: Google AlphaGo vence a un campeón de Go

publicado: 15/02/16, 16:20
por Christophe
De hecho, un juego antiguo es más probable que la configuración de un universo aún sea difícil de tragar. Gracias por la busqueda!

Así que volvamos a los conceptos básicos de go: https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A8gles_du_go :D
Bueno, ya no he entendido nada de las sutilezas de las reglas básicas jajaja!

Re: IA: Google AlphaGo vence a un campeón de Go

publicado: 20/10/17, 23:08
por Sen-no-sen
Con AlphaGo Zero, DeepMind da un paso más en el desarrollo de la inteligencia artificial.


AlphaGo Zero, el último Google DeepMind, superó con creces las versiones anteriores del programa de juegos. La inteligencia artificial aprende por sí sola a una velocidad asombrosa.

¿Te acuerdas de Alpha Go? La inteligencia artificial desarrollada por DeepMind, una start-up británica comprada por Google en 2014, se convirtió en el primer programa en vencer a un juego profesional en octubre 2015.



Desde esa victoria contra el campeón europeo Fan Hui, el equipo DeepMind ha seguido desarrollando su programa que ha vencido a otros campeones en el campo. En un artículo publicado en la revista científica Nature, miércoles 18 de octubre, los creadores de IA dicen que han desarrollado una versión más poderosa del programa.

Llamado AlphaGo Zero, su peculiaridad tiene una característica excepcional: ya no necesita humanos para aprender. La primera versión había sido programada con una base de datos de no menos de 100 000. Para vencer a sus oponentes, AlphaGo se había dado cuenta de su aprendizaje al observar partes que tenían lugar entre humanos.

Pero AlphaGo Zero ya no necesita eso. El equipo de DeepMind solo le inculcó las reglas más básicas del juego de go, como la posición de las piedras blancas y negras en el tablero. Todo lo demás, la inteligencia artificial ha aprendido jugando constantemente millones de juegos contra sí misma. Y en cada juego, AlphaGo Zero ha actualizado su programa, solo.


http://mashable.france24.com/tech-business/20171019-intelligence-artificielle-alphago-zero-deepmind-google

Re: IA: Google AlphaGo vence a un campeón de Go

publicado: 08/12/17, 21:22
por Christophe
Está lejos de terminar: http://trustmyscience.com/une-ia-genere ... es-autres/

La inteligencia artificial de Google ha desarrollado su propia IA, que supera todo lo que los humanos han hecho hasta ahora.

En mayo 2017, los investigadores de Google Brain anunciaron la creación de AutoML, una inteligencia artificial (IA) capaz de generar su propia IA, aún más poderosa. Más recientemente, los investigadores han decidido enfrentar a AutoML con su mayor desafío hasta la fecha. Esta IA que puede generar otra IA ha creado efectivamente un verdadero "niño", que ha superado a todas sus contrapartes diseñadas por el Hombre.

Ahora, los investigadores de Google han automatizado el diseño de modelos de aprendizaje automático utilizando un enfoque llamado aprendizaje de refuerzo: AutoML actúa como un controlador de red neuronal, que desarrolla la llamada red de IA infantil, para realizar una tarea. específico.

Con respecto a esta nueva IA que los investigadores han llamado NASNet, la tarea es reconocer objetos: personas, automóviles, semáforums, bolsos, mochilas, etc., y todo esto en video y en tiempo real. Luego, AutoML evalúa el rendimiento de NASNet y utiliza esta información para mejorar la nueva IA, mientras repite este proceso miles de veces para maximizar su mejora.

Cuando se prueba en ImageNet (una base de datos de imágenes organizadas) y COCO (Objetos comunes en contexto) conjuntos de datos de clasificación de imágenes: un conjunto de datos de detección, segmentación y subtítulos objetos a gran escala), que los investigadores de Google describen como "dos de los conjuntos de datos académicos a gran escala más respetados en visión artificial", IA NASNet ha superado todos los demás sistemas de visión hasta la fecha.

Según los investigadores, NASNet ha alcanzado una precisión de 82,7% para predecir imágenes en todo ImageNet. Esto es 1,2% mejor que cualquier resultado publicado anteriormente. El sistema también es 4% más eficiente con una precisión promedio de 43,1% (precisión promedio promedio - mAP). Además, una versión menos exigente (en términos de cálculos) de NASNet superó en 3,1% a todos los mejores modelos de tamaño similar, para plataformas móviles.

El aprendizaje automático es lo que le da a muchos sistemas de IA su capacidad para realizar tareas específicas. Aunque este concepto es bastante simple (un algoritmo aprende al ser alimentado por grandes cantidades de datos), el proceso todavía requiere mucho tiempo y cálculos. Al automatizar el proceso de creación de sistemas de IA precisos y eficientes, una IA capaz de diseñar otro, respalda este importante trabajo.

Específicamente para NASNet, los algoritmos de visión por computadora precisos y eficientes son muy buscados debido a la cantidad de aplicaciones potenciales. De hecho, estos algoritmos podrían usarse para crear robots sofisticados impulsados ​​por IA. También podrían ayudar a los diseñadores a mejorar las tecnologías de vehículos autónomos: cuanto más rápido un vehículo autónomo pueda reconocer objetos en su camino y alrededores, antes podrá reaccionar, aumentando así la seguridad de estos vehículos.

Los investigadores de Google reconocen que NASNet podría ser muy útil para una amplia gama de aplicaciones y tienen IA de código abierto para inferencia en la clasificación de imágenes y detección de objetos. "Esperamos que la comunidad de aprendizaje automático más grande pueda confiar en estos modelos para resolver la miríada de problemas de visión por computadora que aún no hemos imaginado", dicen los investigadores.

Si bien hay muchas aplicaciones para NASNet y AutoML, el hecho de que una IA sea capaz de crear otra también plantea algunas preocupaciones. Por ejemplo, ¿qué impediría que la IA del "padre" transmita elementos no deseados a su "hijo"? ¿Qué pasaría si AutoML creara sistemas tan rápido que la compañía no pudiera seguir el ritmo? De hecho, no es difícil imaginar cómo NASNet podría usarse en sistemas de vigilancia automatizados en el futuro cercano. Quizás incluso antes de que entren en vigor las regulaciones para controlar este sistema y sus límites.

Esperemos, entonces, que los líderes del mundo trabajen con bastante rapidez y eficacia para garantizar que dichos sistemas no conduzcan a ningún tipo de futuro distópico. Debe saber que Amazon, Facebook, Apple y otras grandes empresas son miembros de la Asociación de AI para beneficiar a las personas y la sociedad (socio de AI para beneficiar a las personas y la sociedad), una organización centrada en Desarrollo responsable y controlado de IA.

El Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEE) ha propuesto estándares éticos para IA, y DeepMind, una firma de investigación propiedad de Google, anunció recientemente la creación de un grupo centrado en las implicaciones éticas y morales de AI.

Varios gobiernos también están trabajando en regulaciones para evitar el uso de IA para fines inseguros, como las armas autónomas. Mientras se mantenga el control sobre la dirección general del desarrollo de la IA, los beneficios de tener una IA capaz de diseñar otros, como es el caso aquí, deberían superar los peligros potenciales.

Fuentes: Google, arXiv.org

Re: IA: Google AlphaGo vence a un campeón de Go

publicado: 08/12/17, 21:45
por Ahmed
La buena fe no será suficiente para evitar el uso nocivo de estas técnicas y los gobiernos serán los primeros en inscribirlos en operaciones de control ... Para apreciar los peligros en su verdadero valor, debemos tener en cuenta el contexto del crecimiento de desigualdades sociales, concentración de poderes, desintegración social y grandes trastornos ecológicos.