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#4:
Esta vez ha sido bastante ajustado el resultado y se ha forzado a casi rellenar el tablero. Aunque pienso que ya solo es cuestión de tiempo que sea absolutamente imbatible. Solo hay que ver la progresión que ha tenido desde octubre hasta ahora.
#10:
#5 El pobre de Yann la cagó yéndose a FB, su colega Hinton se fue a Google y esta continuamente contribuyendo en montón de áreas desde el reconocimiento de imágenes, de voz, etc y el pobre de Yann aún no ha sido capaz de hacer ninguna contribución importante desde que está en FB. Solo algún paper académico que podría haber hecho sin abandonar la universidad.
Y con el Go ha sido de traca, el sistema de Facebook no es capaz ni de ganar al resto de bots automáticos mientras el de Google ha ganado al campeón del mundo.
Y con el Go ha sido de traca, el sistema de Facebook no es capaz ni de ganar al resto de bots automáticos mientras el de Google ha ganado al campeón del mundo.
#3:
Que pesaditos, al final harán que me pase al futbol otra vez.
#5:
¿Qué dice el bueno de Yann LeCun ? (parece que los de IA Fb andan un poco picados con los Google).
Yann LeCun
Ayer a las 3:15 ·
Statement from a Slashdot post about the AlphaGo victory: "We know now that we don't need any big new breakthroughs to get to true AI"
That is completely, utterly, ridiculously wrong.
As I've said in previous statements: most of human and animal learning is unsupervised learning. If intelligence was a cake, unsupervised learning would be the cake, supervised learning would be the icing on the cake, and reinforcement learning would be the cherry on the cake. We know how to make the icing and the cherry, but we don't know how to make the cake.
We need to solve the unsupervised learning problem before we can even think of getting to true AI. And that's just an obstacle we know about. What about all the ones we don't know about?
#deeplearning #AI #AlphaGo
Yann LeCun
Ayer a las 3:15 ·
Statement from a Slashdot post about the AlphaGo victory: "We know now that we don't need any big new breakthroughs to get to true AI"
That is completely, utterly, ridiculously wrong.
As I've said in previous statements: most of human and animal learning is unsupervised learning. If intelligence was a cake, unsupervised learning would be the cake, supervised learning would be the icing on the cake, and reinforcement learning would be the cherry on the cake. We know how to make the icing and the cherry, but we don't know how to make the cake.
We need to solve the unsupervised learning problem before we can even think of getting to true AI. And that's just an obstacle we know about. What about all the ones we don't know about?
#deeplearning #AI #AlphaGo
#19:
#6 Aquí lo explican para el público en general:
"AlphaGo ha aprendido a base de jugar millones de partidas contra si mismo. Para cuando jugó contra el primer ser humano, había jugado mas partidas de las que un humano puede jugar en toda su vida. ++++++ Esto significa que su ritmo de aprendizaje es mas lento que el de los humanos ++++++ .
http://www.theguardian.com/media-network/2016/jan/28/google-ai-go-grandmaster-real-winner-deepmind
"AlphaGo ha aprendido a base de jugar millones de partidas contra si mismo. Para cuando jugó contra el primer ser humano, había jugado mas partidas de las que un humano puede jugar en toda su vida. ++++++ Esto significa que su ritmo de aprendizaje es mas lento que el de los humanos ++++++ .
http://www.theguardian.com/media-network/2016/jan/28/google-ai-go-grandmaster-real-winner-deepmind
Comentarios
Esta vez ha sido bastante ajustado el resultado y se ha forzado a casi rellenar el tablero. Aunque pienso que ya solo es cuestión de tiempo que sea absolutamente imbatible. Solo hay que ver la progresión que ha tenido desde octubre hasta ahora.
#4 Estás puesto eh jodio
#4 En Reddit comentaban si buscaría asegurar la victoria en vez de buscar la victoria por muchos puntos con potenciales riesgos.
Lo bueno es que en el go se puede jugar con handicap, así que habrá que ver cuántas piedras de ventaja necesitará el campeón humano dentro de unos años para que sea un partido emocionante
#40 También leí eso del tipo de juego de AlphaGo, y la respuesta es que simplemente intenta ir a asegurar victoria, sin tomar riesgos.
Y otra cosa, una vez la máquina sea claramente superior al humano en el juego del Go, dejará de ser emocionante una partida entre máquina-hombre. Ahora lo es porque parecía lejos el día de esta igualdad.
#42 Exacto. De hecho eso que dices ya ha ocurrido en el ajedrez con lo que los torneos competitivos son entre máquinas y la peor de todas ellas ganaría sin problemas al mejor de los humanos ajedrecistas. En el go terminará siendo lo mismo. Sólo hay un breve lapso de tiempo en el que humanos y máquinas están igualados. El resto del tiempo, anterior y posterior uno de los dos domina y no tiene gracia el enfrentamiento entre ambos mundos.
Lo aterrador del asunto es que esa superación absoluta termine por ocurrir en todos los ámbitos.
#44
"Lo aterrador del asunto es que esa superación absoluta termine por ocurrir en todos los ámbitos."
Ahi esta la clave, no somos conscientes de lo que estamos creando para el futuro, o quizas si lo sean ciertas elites que justamente promueven este desarrollo
Que pesaditos, al final harán que me pase al futbol otra vez.
Si es lo que digo yo: si usas a Blanka y sus combos, a la larga es imbatible. Sobretodo contra jugadores que usan a Chun-li.
¿Qué dice el bueno de Yann LeCun ? (parece que los de IA Fb andan un poco picados con los Google).
Yann LeCun
Ayer a las 3:15 ·
Statement from a Slashdot post about the AlphaGo victory: "We know now that we don't need any big new breakthroughs to get to true AI"
That is completely, utterly, ridiculously wrong.
As I've said in previous statements: most of human and animal learning is unsupervised learning. If intelligence was a cake, unsupervised learning would be the cake, supervised learning would be the icing on the cake, and reinforcement learning would be the cherry on the cake. We know how to make the icing and the cherry, but we don't know how to make the cake.
We need to solve the unsupervised learning problem before we can even think of getting to true AI. And that's just an obstacle we know about. What about all the ones we don't know about?
#deeplearning #AI #AlphaGo
#5 No le falta razon.
AlphaGo no tiene nada de novedoso: monte carlo + redes neuronales + reinforcement learning.
#6 Aquí lo explican para el público en general:
"AlphaGo ha aprendido a base de jugar millones de partidas contra si mismo. Para cuando jugó contra el primer ser humano, había jugado mas partidas de las que un humano puede jugar en toda su vida. ++++++ Esto significa que su ritmo de aprendizaje es mas lento que el de los humanos ++++++ .
http://www.theguardian.com/media-network/2016/jan/28/google-ai-go-grandmaster-real-winner-deepmind
#6 #19 Tenemos que fabricar máquinas que nos permita seguir fabricando máquinas, porque lo que no va a hacer nunca las máquinas es fabricar máquinas a su vez
#24 muahahahahah
#19 Ummm siempre usando diferentes varas de medir, su ritmo de aprendizaje quizas sera mas lento que unos pocos humanos, pero estoy seguro que la mayoria de humanos no llegarian a expertos por mucho tiempo que jugasen.
#43 El que usas distintas varas eres tú. Si es mas lento y estrecho pero llega mas lejos tal vez no entre dentro de la definición de inteligencia artificial tal y como la venden algunos. ¿Es tu teléfono mas listo que tú por poder sumar mas rápido o acordarse de mas números aunque no tenga la mas mínima capacidad para saber para qué sirven esas habilidades?
/Vivimos tiempos asombrosos, pero en cuanto a la inteligencia artificial son mas los fuegos artificiales que las cotas realmente logradas.
#45 Lo que dices ahora no tiene nada que ver con el argumento que se estaba debatiendo.
Despues del ajedrez, ganar al go siempre se ha considerado el siguiente logro importante por ser un juego muchisimo mas complejo, llamalo fuegos artificiales si quieres, total es lo que dirias siempre, sin importar el logro que consiguiese la IA.
#47 Una vez mas, tal vez seas tú el que no es capaz de seguir el subhilo. Desde el primer momento se ha hablado de la definición de inteligencia artificial:
En concreto:
"We know now that we don't need any big new breakthroughs to get to ++++++ true AI ++++++"
Somos muchos los que creemos que de hecho van a hacer falta uno o varios hitos significativos (del grado del de la teoría de la relatividad) para llegar a la la IA verdadera.
#48 Somos muchos los que creemos que de hecho van a hacer falta uno o varios hitos significativos (del grado del de la teoría de la relatividad) para llegar a la la IA verdadera.
Me voy sentando en la barra de bar junto a ti y tus colegas
#47 El efecto IA le llaman
https://es.wikipedia.org/wiki/Efecto_IA
#47 y #51 No se puede replicar algo cuyo funcionamiento no se entiende. Tanto la psicología como la psiquiatría como la neurobiología como las ciencias cognitivas siguen fundamentalmente en pañales. Mientras eso no cambie, las posibilidades de dar con la china basándose solamente en una creciente potencia de cálculo directamente relacionada con el número de transistores que logramos calzar en un determinado cacharro no son exactamente esperanzadoras (ojo, no digo que no sea esperanzador seguir trabajando en este campo).
Vuelvo a hacer la misma pregunta de antes de otra manera: ¿de qué manera es inteligente poder ganar al go al campeón mundial si esa es exclusivamente tu única razón de ser? En todo caso los inteligentes serán los que te crearon.
O si lo queréis a la inversa: el día que un ordenador decida por su cuenta y riesgo aprender a jugar al go, entonces si podremos hablar de IA.
#19 Esto significa que su ritmo de aprendizaje es mas lento que el de los humanos.
¿Cuántos años ha tardado en aprender el campeón del mundo? ¿Y cuántos años ha tardado en aprender AlphaGo?
Pues eso.
#6 Lo novedoso es que normalmente en reinforcement learning el beneficio o perdida se tiene inmediatamente después de tomar la decisión, y en Go, puedes no saber la influencia de un movimiento hasta muchos movimientos después.
Reinforcement learning existía, claro que si, pero no es lo mismo usarlo para jugar al pong, que inmediatamente te hacen el punto si lo haces mal que para jugar al Go, que hasta el final de la partida no se sabe el resultado.
#22 Que tiene que ser inmediatamente?
https://en.wikipedia.org/wiki/Temporal_difference_learning
#5 El pobre de Yann la cagó yéndose a FB, su colega Hinton se fue a Google y esta continuamente contribuyendo en montón de áreas desde el reconocimiento de imágenes, de voz, etc y el pobre de Yann aún no ha sido capaz de hacer ninguna contribución importante desde que está en FB. Solo algún paper académico que podría haber hecho sin abandonar la universidad.
Y con el Go ha sido de traca, el sistema de Facebook no es capaz ni de ganar al resto de bots automáticos mientras el de Google ha ganado al campeón del mundo.
Pero las robopilinguis son mejores que las humanas o que?, ahi queda mucho terreno eh.
#7 Que va.
No pudo ser.
Relacionada Lee Sedol vence a AlphaGo en la cuarta partida
Lee Sedol vence a AlphaGo en la cuarta partida
francis.naukas.com#0 en menéame hay deportes
#20 caballo/negro_del_whatssap
Me gustaría encontrar la noticia del día en que, por primera vez, un vehículo a motor circuló con mayor rapidez que un ser humano corriendo para saber si tuvo la misma repercusión que esto
#17 ¿la comparación no sería caballo/tren?¿o humano/caballo?
#17 No es lo mismo correr más que ser más inteligente, aunque esta IA todavía no sea más inteligente que un humano, tan sólo nos gana al Go.
#31 Claro que no es lo mismo: tú mismo te has respondido, el hecho de que un ordenador gane al campeón del mundo de go, de ajedrez o del tatetí lo único que hace es poner fuerza mental bruta; es decir, lo que pone es calcular en menor tiempo una cantidad inmensamente más grande de posibilidades, alternativas y variables.
#38 #39 Vale, pero lo que quiero decir es que, primero, seguro que cuando inventaron el vehículo a motor hubo muchas noticias, y segundo, con la velocidad sólo puedes conseguir ir más rápido cada vez, puedes pasar del triciclo a un avión, pero no deja de ser desplazarte cada vez más rápido; por contra, llegar a una verdadera IA lo cambiaría todo.
La revolución industrial fue importante, cambió el modo de trabajar, pero con una verdadera IA podríamos directamente dejar de trabajar. Así que yo creo que los avances en este campo son más importantes que los avances en el transporte, y aunque esto no sea más que "poner fuerza mental bruta" y aún no sepamos doblar ropa (sorprendente), es un pequeño paso más que antes no sabíamos hacer y que nos acerca algo a esa bastante lejana IA.
#31 Hay que tener en cuenta que es un algoritmo hecho específicamente para jugar al go (aunque utilice aprendizaje automático para una parte del mismo). Lo lógico es que si está correctamente hecho sea muy bueno.
Lo que es mucho más jodido es hacer algo que pueda aprender todo lo que puede hacer una persona.
Antes de eso, tienen que hacer un reto mucho más complejo que este del go que por ahora no tiene solución: doblar ropa y calcetines.
No es coña, es uno de los problemas que mas tiempo lleva investigándose sin éxito, teniendo en cuenta que ya hay coches que se conducen solos (al menos en parte) y aviones.
#39 Antes de eso, tienen que hacer un reto mucho más complejo que este del go que por ahora no tiene solución: doblar ropa y calcetines.
Que empiece por lavarla y plancharla. Y cuando acabe con la ropa, que barra y friegue.
¡Quiero una "Roomachacha" ya!
#41 si la chupa también se extinguirá la especie
#17 Seguro que también ardió el twitter de la época.
¿Este juego era el que podía ser injusto en cuanto a que no era matemáticamente perfecto? creo que sale en "una mente maravillosa". Por cierto, el propio John Nash creó un juego "matemáticamente perfecto" (En la peli no lo pusieron pero en las escenas eliminadas sacan a Nash presentando el juego aún en la universidad, cosa que jamás sucedió) llamado "hex"
http://www.cienciaxplora.com/divulgacion/hex-juego-matematico-perfecto-segun-john-nash_2015060200148.html
Pues eso, a poner al programa este a jugar al hex a ver que sale
#21 Como bien dice el comentario del artículo, la estrategia ganadora presentada no es tal.
Una cosa que se debería tener en cuenta es el cansancio del humano y su eficiencia. El otro día un investigador en neurociencia me dijo que el consumo de potencia de la mente humana es de unos 20W (http://hypertextbook.com/facts/2001/JacquelineLing.shtml)
Deberíamos limitar también el consumo del computador que juega contra la mente y ver qué pasa.
No estoy poniendo normas, por mí como si un humano juega contra mil millones de máquinas, pero otra manera de ver el estado de la IA sería poner límites al "área" del ordenador y a su consumo.
#27 No le veo ningun sentido a ese argumento, esa medida de consumo es irreal, en todo caso habria que poner el cerebro humano en un tarro, pero es que el cerebro no puede funcionar sin el cuerpo, y el consumo del corazon que lleva sangre al cerebro no lo contamos ? y el de la respiracion ?
#46 y el del aire acondicionado de la máquina? y el de las luces? el de los programadores?
Se está comparando implícitamente la capacidad del cerbro humano y la de la máquina
Me parece perfecto el experimento donde no se limita el consumo, pero sólo indico que el otro experimento es para mí igual de interesante
Pero vamos, el cálculo es fácil, 100W corresponde a las 2000Kcal que solemos consumir
100W es menos de lo que consume una GPU de las buenas
#49 No veo tan facil el calculo, te olvidas de contabilizar la respiracion, sin inyeccion continua de oxigeno el cerebro no funciona.
#27 aún así también sería cuestión de tiempo
#27 A nadie le importa si Usain Bolt es mas eficiente que sus rivales, es más rapido o menos, da igual el consumo. Esto es similar, solo importa si es mejor o no que un humano.
#61 pero está prohibido usar substancias ilegales que elevan el rendimiento. La EPO sube el hematocrito, más oxígeno a las células, más pueden quemar
Yo soy más de backgamon los dados pueden dar la vuelta a una partida...
#11 Sobre todo el de doblaje
#11 GNUBG está basado una red neuronal entrenada para jugar al Backgammon y es prácticamente imbatible a nivel alto de juego.
Recuerdo que hace pocos meses, esta misma IA ganó al campeón europeo, y por aquí salieron los típicos listillos que decían que los europeos son jugadores de go aficionados, que serían tercera división en asia; que el ajedrez es más sencillo que el go y que una máquina lo tenía complicado con el campeón asiático. Visionarios.
La inteligencia artificial de Google derrota al campeón europeo de Go
La inteligencia artificial de Google derrota al ca...
agenciasinc.esFrancis también analiza la situación... http://francis.naukas.com/2016/03/15/las-consecuencias-en-ia-del-torneo-alphago-vs-lee-sedol-4-1/#more-35585 Y comparando las otras vertidas opiniones, es fascinante
El vídeo, ahora mismo en directo:
Qué mierda es esta? Donde está Messi?
Jódete, humano! Euh... espera...
#35 Vale empieza tú que a mi me da la risa
La inteligencia artificial podrá ganar al Go!, pero de momento no es capaz de ganarme al teto.
#26 ¿Que no? Tu espera que aparezca el Trancabot 3000 y te obligue a agacharte.
4-1 Aún hay tiempo de derrotarlas antes de que sea tarde!!
#18 Deberíamos destruir los ordenadores ahora que estamos a tiempo.