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Electricidad, electrónica e informática de alta tecnología, Internet, bricolaje, iluminación, materiales y nuevosIA: Google AlphaGo mejor que un campeón de Go

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IA: Google AlphaGo mejor que un campeón de Go

Mensaje no lupor Christophe » 15/02/16, 14:33

Nuevo avance en la inteligencia artificial hecha en Google, sin duda un resultado del programa de búsqueda de Google: Ciencia y Tecnología / google-invierte-en-el-NBIC-a-estrategia-a-largo plazo-t13291.html

Una computadora Google AlphaGo, logró vencer a un jugador profesional de Go, este tablero de juego complejo, anunció a finales de enero la revista científica Nature. El número de configuraciones posibles en el tablero, incluso superior al número de átomos en el universo, dicen los desarrolladores. El avance radica en el hecho de que el equipo fue capaz de aprender el juego por sí mismo. "Olvidar todo lo demás. Esta es la noticia más importante de este año, ya que a partir de ahora, tenemos un sistema de fenomenalmente capaz de resolver problemas difíciles. Y el equipo aprende por sí mismo. (...)


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

Para un profesor belga es ya la nueva ciencia del Año: http://trends.levif.be/economie/high-te ... 67601.html

Si las combinaciones posibles para el juego de ajedrez son el establecimiento de 10 120 para el juego de go, los expertos sugieren que el número de expositores 10 600. Ni siquiera tratar de adivinar lo que significa, ningún ser humano puede aprehender. Imagínese una figura como la exposición de 10 10 100 ya da mil millones de combinaciones. Además, no tenemos otra palabra para traducir ese tipo de figura. El hecho de que un equipo puede vencer a un ser humano en el juego de Go se abre a la ciencia, según los expertos, es considerada puertas inexpugnables para la mente humana hasta el momento.


Nunca he jugado Id, pues confío en el artículo sobre estas cifras astronómicas!
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Re: AI: Google AlphaGo mejor que un campeón de Go

Mensaje no lupor Sen-no-sen » 15/02/16, 15:12

Christophe escribió:Nuevo avance en la inteligencia artificial hecha en Google, sin duda un resultado de este programa de investigación de Google: Ciencia y Tecnología / google-invierte-en-el-NBIC-a-estrategia-a-largo plazo-t13291.html
Nunca he jugado Id, pues confío en el artículo sobre estas cifras astronómicas!


Otra prueba de rendimiento / Peligros Google!
Y este es el único ordenadores "clásicos" (sin cuántica!) Parece ... :|

Por contra 10 600 al poder es tanto el mismo (sic), que solicita la confirmación ... Tomo mi calculadora! : Mrgreen:
Hay 10 23 al poder de las estrellas en el universo tantos como granos de arena ... en todas las playas de los mundos ... y acerca de los átomos de energía 10 80 en el universo observable a algo cercano .... así que voy a la cama ... :!:
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Re: AI: Google AlphaGo mejor que un campeón de Go

Mensaje no lupor Christophe » 15/02/16, 15:20

Sí bueno en matemáticas, pero los expositores pueden ir rápido ... difícil de comparar con las cifras físicas (sombrero si se les tenía en mente)

600 buena potencia sí que sigue siendo "un poco más" ... yo no sabía que era tan compleja que el Go!
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Re: AI: Google AlphaGo mejor que un campeón de Go

Mensaje no lupor Sen-no-sen » 15/02/16, 15:29

Christophe escribió:Sí bueno en matemáticas, pero los expositores pueden ir rápido ... difícil de comparar con las cifras físicas (sombrero si se les tenía en mente)

600 buena potencia sí que sigue siendo "un poco más" ... yo no sabía que era tan compleja que el Go!


Al parecer, el artículo está mal de un expositor, sería 10 60 único poder! : Mrgreen:
Por otra fuente de energía menciona 10 170:
http://www.economiematin.fr/news-google-intelligence-artificielle-alphago-neurones




Ayer, el anuncio de la victoria de la inteligencia artificial en un reproductor de marcha ha planteado la habitual mezcla de fascinación y miedo. Tras el anuncio orquestada efectos brillantemente por Google, propietario del AlphaGo, ocultar principales innovaciones en el área de la inteligencia artificial (IA).
Sin rodeos?

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

Se estima que 10 171 posibles combinaciones de energía (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 honesto, el sabor es el ejercicio mental especialmente intenso para los seres humanos. Los mejores jugadores utilizan una gran cantidad aparentemente su "instinto" - que es difícil de reproducir por una máquina. Es por ello que la marcha se ha centrado la investigación relacionada con la IA en los últimos años.

Y de repente la máquina contra el hombre en torno a un juego de ajedrez ya se había hecho (Deep Blue de IBM contra Kasparov en 1996 y 1997) y los temas son inexistentes: los mejores jugadores del mundo n ' de hecho no tienen ninguna posibilidad contra los mejores programas de ajedrez. Los fallos, por lo que es un deja vu. Pero ya sabes, Google es experto su comunicación; era necesario para él para hacer frente a un desafío mucho más sustancial.

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

Debido a que la zona se ha convertido en pocos años en los tiburones del acuario reales. Todos los grandes nombres de la informática y las nuevas tecnologías están trabajando en su inteligencia artificial, que debe ser más inteligente que el otro. Google ha ganado una batalla contra IBM, Microsoft, Amazon, Baidu o Facebook que se desarrolla en paralelo a su propia IA especializada en el juego de Go (para resultados mucho menos impresionante que Google).

En 2014, Google adquirió la compañía británica especializada en Deepmind AI, pero por una suma desconocida estimada entre 400 y 500 millones. Suficiente para dar un impulso a la investigación en IA.
Cómo AlphaGo?

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

1. El método estándar llamado árbol de búsqueda Monte Carlo (MCTS): la máquina asigna a cada posible mover una probabilidad, y determina cuáles son los más propensos a llevar a la victoria. Pero la gran diferencia con los métodos aplicados, por ejemplo, azul profundo es que la máquina determina la probabilidad de que la mejor oportunidad que minimiza la complejidad del juego.

2. El aprendizaje profundo: ya está entrando en un sistema mucho más complejo de elección. El principio es un tanto el mismo que el de la probabilidad, pero es capas más complejas (en el caso de 12 AlpgaGO) que tienden a imitar cómo el cerebro humano puede procesar más información a la vez, y luego combinarlos para deducir una conclusión.

3. La mejora del aprendizaje: esta técnica es jugar un sistema contra sí sola para que pueda aprender de sus fracasos y victorias. Aprendizaje reforzado de nuevo imita el cerebro humano que necesita repetición para aprender (el refuerzo de los nervios). Obsérvese simplemente un bebé tratar cientos de veces para tomar un objeto de entender cómo funciona nuestro cerebro: refuerzo.

La originalidad de AlphaGo es la alianza de estas tres formas de inteligencia. AI desarrollado por Google sí ha enseñado cómo ganar victorias no sólo contra otros programas, sino también ir contra jugadores humanos. Está lejos de Deep Blue que fue impartido todas las combinaciones posibles de ajedrez.

Google quiere impulsar un poco más su ventaja mediante la organización de una parte de alto perfil entre AlphaGo y uno de los mejores jugadores de Go en el mundo, Lee Sedol. Este evento previsto para marzo de 2016 en Seúl será muy interesante porque, en opinión de todos, Sedol es un jugador mucho mejor Fan Hui. Lo que espero que la máquina no prevalecerá sobre el ser humano.
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Re: AI: Google AlphaGo mejor que un campeón de Go

Mensaje no lupor Christophe » 15/02/16, 15:53

Oh, yo sospechaba que esto era mucho ... 60 poder es un poco lo que pase! : Cheesy:

Gracias por ese aspecto, me equivoqué al confiar en una sola fuente!
Y pensar que he publicado este fin de semana: electricidad-electrónica-informática / falsas-Infox intox-cómo-a-check-info-sobre-Internet-video-t14518.html
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Re: AI: Google AlphaGo mejor que un campeón de Go

Mensaje no lupor Sen-no-sen » 15/02/16, 16:04

Christophe escribió:Oh, yo sospechaba que esto era mucho ... 60 poder es un poco lo que pase! : Cheesy:

Gracias por ese aspecto, me equivoqué al confiar en una sola fuente!
Y pensar que he publicado este fin de semana: electricidad-electrónica-informática / falsas-Infox intox-cómo-a-check-info-sobre-Internet-video-t14518.html


Sí ^ 10 600 es lo que avanzó en el contexto de la teoría de cuerdas en relación con las diferentes opciones de configuración del universo primordial ... por no hablar de las diversas ramas (universos paralelos) que se desarrollarían en cada " momento" ...

Para el go Yo no lo creo realmente posible establecer una cifra exacta sobre las posibilidades de este juego, digo los órdenes de magnitud son entre 10 60 a 10 170 ^ ^ ... que hace que una gran cantidad de piezas !
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Re: AI: Google AlphaGo mejor que un campeón de Go

Mensaje no lupor Christophe » 15/02/16, 16:20

En efecto antiguo juego que es más probable que la configuración de un universo sigue siendo difícil de tragar! De todos modos gracias por mirar!

Bueno, volvamos a lo básico de go: https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A8gles_du_go :D
Bueno, no he entendido las bases de reglas sutilezas lol!
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Re: AI: Google AlphaGo mejor que un campeón de Go

Mensaje no lupor Sen-no-sen » 20/10/17, 23:08

Con AlphaGo Zero, DeepMind da un paso más en el desarrollo de la inteligencia artificial


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

¿Recuerdas Alpha Go? La inteligencia artificial desarrollada por DeepMind, una start-up británica comprada por Google en 2014, se convirtió en el primer programa para vencer al juego profesional de 2015.



Desde esa victoria contra el Campeón de Europa Fan Hui, el equipo de DeepMind ha seguido desarrollando su programa que ha derrotado a otros campeones en el campo. En un artículo publicado en la revista científica Nature, Wednesday 18 October, los creadores de AI explican que han desarrollado una versión más poderosa del programa.

Llamado AlphaGo Zero, su peculiaridad se mantiene en una característica única: ya no necesita que los humanos aprendan. La primera versión había sido programada con una base de datos de partes de juegos 100 000 de go. 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 ir, como la posición de las piedras blancas y negras en el tablero. Todo lo demás, la inteligencia artificial lo ha enseñado jugando constantemente millones de juegos contra sí mismo. Y en cada juego, AlphaGo Zero ha actualizado su programa solo.


http://mashable.france24.com/tech-business/20171019-intelligence-artificielle-alphago-zero-deepmind-google
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Re: AI: Google AlphaGo mejor que un campeón de Go

Mensaje no lupor Christophe » 08/12/17, 21:22

Está lejos de haber terminado: 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, incluso más poderosa. Más recientemente, los investigadores han decidido enfrentar AutoML con su mayor desafío hasta la fecha. Esta IA que puede generar otras IAs de hecho ha creado un verdadero "niño", que ha superado a todas sus contrapartes diseñadas por humanos.

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 una llamada red de inteligencia artificial basada en niños, para realizar una tarea. específico.

Con respecto a esta nueva IA que los investigadores llamaron NASNet, la tarea es reconocer objetos: personas, autos, semáforos, bolsos, mochilas, etc., y todo esto en video y en tiempo real. A continuación, AutoML evalúa el rendimiento de NASNet y utiliza esta información para mejorar la nueva IA, al tiempo que repite este proceso miles de veces para maximizar su mejora.

Cuando se prueban en bases de datos ImageNet (una base de datos organizada) y COCO (Objetos comunes en contexto), un conjunto de datos de detección, segmentación y subtítulos objetos de gran escala), que los investigadores de Google describen como "dos de los conjuntos de datos académicos a gran escala más respetados en visión artificial", NAS NAS superó a todos los demás sistemas de visión existentes hasta la fecha.

Según los investigadores, NASNet ha logrado una precisión de 82,7% para predecir imágenes en toda 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% (Media Promedio de Precisión - 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 inteligencia artificial la capacidad de realizar tareas específicas. Aunque este concepto es bastante simple, un algoritmo aprende al ser alimentado por grandes cantidades de datos, el proceso aún requiere mucho tiempo y cálculos. Al automatizar el proceso de creación de sistemas de inteligencia artificial 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 tienen una gran demanda 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 autónomas de los vehículos: cuanto más rápido sea capaz un vehículo autónomo de reconocer objetos en su camino y entorno, más pronto podrá reaccionar ante ellos, 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 tener IA de código abierto para la inferencia en la clasificación de imágenes y la detección de objetos. "Esperamos que la comunidad de aprendizaje automático más grande pueda confiar en estos modelos para resolver la gran cantidad de problemas de visión artificial que aún no hemos imaginado", dicen los investigadores.

Aunque las aplicaciones para NASNet y AutoML son numerosas, el hecho de que una IA pueda crear otra, también genera algunas preocupaciones. Por ejemplo, ¿qué evitaría que la IA "padre" transmita elementos no deseados a su "hijo"? ¿Qué pasa si AutoML crea sistemas tan rápido que la compañía no puede mantener el ritmo? De hecho, no es difícil imaginar cómo se podría utilizar NASNet en los sistemas de vigilancia automatizados en un futuro cercano. Quizás incluso antes de que las regulaciones para controlar este sistema y sus límites entren en existencia.

Esperemos, entonces, que los líderes mundiales trabajen con bastante rapidez y eficacia para garantizar que tales sistemas no conduzcan a ningún tipo de futuro distópico. Necesita saber que Amazon, Facebook, Apple y otras grandes compañías son miembros de la Alianza en IA para Beneficiar a las Personas y la Sociedad (Alianza para AI para Beneficiar a las Personas y la Sociedad), una organización enfocada en desarrollo responsable y controlado de AI.

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

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

Fuentes: Google, arXiv.org
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Re: AI: Google AlphaGo mejor que un campeón de Go

Mensaje no lupor Ahmed » 08/12/17, 21:45

La buena fe no será suficiente para evitar el uso dañino 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 las desigualdades sociales, la concentración de poder, la desintegración social y los grandes trastornos ecológicos.
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