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Turing Learning: la próxima generación de máquinas autodidactas

Un nuevo y emocionante estudio de la Universidad de Sheffield que se publicó en el diario Swarm Intelligence estableció un nuevo método que permite a los ordenadores descifrar patrones complejos por su cuenta. Esta habilidad podría ser la puerta de entrada a algunas de las más avanzadas aplicaciones que se pueden dar a la inteligencia artificial. Para ello los investigadores están usando una nueva técnica llamada Turing Learning, con la que el equipo consiguió que un ordenador identificase movimientos dentro de un grupo de robots y descubrir...
etiquetas: turing learning, máquinas autodidactas
usuarios: 90   anónimos: 96   negativos: 2  
#1   Un poco exagerado. Lo que hacen es simplemente aplicar un metodo ya conocido (GANs) para aprender patrones de movimiento de robots.
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#4   #1 Sí y no. Según tengo entendido, generative adversarial networks básicamente aprende los pesos en una red neuronal (convolucional) mediante "machine learning", mientras que turing learning usa evolución artificial. Pero supongo que los resultados serán parecidos. Los autores del artículo son mi supervisor, Roderich Gross, y dos excompañeros de doctorado.
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#5   #4 Es la impresion que me dio por lo poco que explica el articulo entre tanto hype y referencias sin sentido al test de Turing.

Edit: Lo comentan en el propio paper: arxiv.org/pdf/1603.04904v1.pdf

"Goodfellow et al. (2014) proposed generative adversarial nets (GANs). GANs, while independently invented, are essentially based on the same idea as Turing Learning."
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 *   SklogW
#6   #5 Ese es el problema con las "noticias" de ciencia. Para crear hype y generar visitas exageran un montón.
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#7   #6 El avance es muy interesante, ¿no tendrás algún enlace mejor que estos clickbaiters?

Edit: Ya he visto a #4
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 *   mandelbr0t mandelbr0t
#9   De lo que deduzco del articulo parece una interesante mezcla de redes neuronales y genéticos, aunque llenado de mucha floritura . Pero claro, para verlo en serio goto #5
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#12   #9 en este caso la red neuronal no es lo relevante. La clave de este método es la "coevolución" entre dos sistemas. Para lograr imitar un comportamiento complejo de manera autónoma se crean dos entes, uno que imita y otro que clasifica. El que clasifica trata de discernir entre el comportamiento original y el que desempaña el ente imitador. Mediante algoritmos genéticos ambos entes van mejorando, el imitador se vuelve mejor engañando al clasificador, y el clasificador cada vez detecta…   » ver todo el comentario
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#2   Esto va a venir fenomenal para crear empleo... :troll:
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#3   #2 Se pueden quedar con el mio si quieren. A mi con me que me sigan ingresando el sueldo...
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 *   chemari chemari
#8   Nadie ha dicho todavía nada de Skynet? Meneame, no te reconozco.
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#14   #8 Solo sé que si yo fuera skynet sería el primero en hacer ese tipo de comentario para que nadie sospechara de mi.
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#15   #14 #8 Pues precisamente @Skynet hace años que no se conecta... :-P
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#10   Desde hace décadas que se hacen avances, y pese a ello hay temas pendientes en la inteligencia artificial, cuyo interés económico y social continua siendo descomunal pero no terminan de cuajar. Sin ir mas lejos entender el sentido de una conversación y ser capaz de ofrecer una buena traducción en otro idioma, es algo pendiente y tan interesante que cualquier promesa de avance en inteligencia artificial yo me la tomo con mucha cautela porque se ve que no todas las cimas son fáciles de conseguir.…   » ver todo el comentario
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#11   Singularidad? :tinfoil:
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#13   Mi comentario en ningún momento pretende desmerecer ningún trabajo pero en estos temas todavía estamos dando palos de ciego, y por lo poco que explica no es algo revolucionario. En general se basa en intentar mezclar de forma más o menos "lógica" (aquí lógica tiene más que ver con sentido común) métodos y heurísticas ya conocidas, que además en esencia son bastante simples.

Lo sorprendente es que efectivamente funcionan de formas más o menos satisfactoria, pero, una vez mas en mi opinión, te dejan con la sensación de que nos falta mucho camino por recorrer y que son palos de ciego.
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 *   Arth

menéame