Повелители из Google нагнув Корейцев в ГО, идут нагибать их в Starcraft 2

[morda911]

Однако, игроки обладая полной информацией, не обладают полным знанием о текущей ситуации на игровой достке в каждый отдельный момент времени.

Тебе обязательно вызывать кэпа, чтобы узнать, что если ситуации просчитаны до конца, то мероприятие перестаёт быть игрой? Если употреблять "знание" в этом смысле, т.е. обладание полной информацией и до и после текущего момента, то не надо употреблять термин "игра". Это не игра уже. Иначе можно назвать игрой и такие шахматы: король против короля с конём. Играйте на здоровье.

- - - Добавлено - - -

Т.е. без изобретения новых алгоритмов, ситуационная задача остается нерешаемой, а значит, получение полного знания из полной информации на данный момент невозможно

А вот это как раз и было бы интересно, на уровне "вау".

[Namynnuz]

Главная проблема, что в мозгу человека просто нейронов на много порядков больше, чем в самой крутой нейросетке

Нет. Если ты хочешь заэмулировать существующий мозг, то проблема там в самих нейронах. У них кроме электрических связей (далеко не одной), есть куча химических. Которые так же влияют на результат. И сама структура непрерывно меняется. Даже адекватная симуляция физикохимических процессов в одном нейроне — это вопрос для решения на уровне действительно больших и страшных вычислительных комплексов. Мы же имеем аналоговую природу. А компьютеры в современном представлении — дискретны.

[morda911]

Когда она пройдёт полноценный тест Тьюринга без всякой гомосятины, большинство будет считать, что данный тест не отображает действительности и решается тупым перебором

Чёт даже не знаю что сказать. Это откуда твоя нейросетка извлекла такое знание, тем более про большинство?

[Sader]

ну тут до ИИ как раком до Парижа, если этой сети сразу же дать играть против например шахматиста в шахматы то она сольет, её надо заново обучать

[BlackMokona]

Нет. Если ты хочешь заэмулировать существующий мозг, то проблема там в самих нейронах. У них кроме электрических связей (далеко не одной), есть куча химических. Которые так же влияют на результат. И сама структура непрерывно меняется. Даже адекватная симуляция физикохимических процессов в одном нейроне — это вопрос для решения на уровне действительно больших и страшных вычислительных комплексов. Мы же имеем аналоговую природу. А компьютеры в современном представлении — дискретны.

Прочитай про нейросетки.

Чёт даже не знаю что сказать. Это откуда твоя нейросетка извлекла такое знание, тем более про большинство?

"Китайская комната" Гугли, уже есть теория, почему прохождение Теста Тьюринга, ничего не доказывает

ну тут до ИИ как раком до Парижа, если этой сети сразу же дать играть против например шахматиста в шахматы то она сольет, её надо заново обучать

А если этого чемпиона по ГО , выставить сразу же против шахматиста, то он сольёт , его надо заново обучать

[Or2dox]

Прочитай про нейросетки.

Компьютерная нейросеть - это ну очень грубое подобие человеческой нейросети, там за основу взят только сам принцип передачи сигнала через сеть нейронов. Грубая аналогия - это как монитор заменить лампочкой, монитор выдает информацию и лампочка выдает.

[BlackMokona]

Компьютерная нейросеть - это ну очень грубое подобие человеческой нейросети, там за основу взят только сам принцип передачи сигнала через сеть нейронов. Грубая аналогия - это как монитор заменить лампочкой, монитор выдает информацию и лампочка выдает.

Ты говоришь про те далёкие времена, когда СССР и США ещё даже не начали мерятся писюнами на Кубе. Сейчас там намного, намного сложнее всё

[morda911]

"Китайская комната" Гугли, уже есть теория, почему прохождение Теста Тьюринга, ничего не доказывает

Разумеется, прохождение - не доказывает, а вот НЕпрохождение - вполне себе.

- - - Добавлено - - -

Ты говоришь про те далёкие времена, когда СССР и США ещё даже не начали мерятся писюнами на Кубе. Сейчас там намного, намного сложнее всё

Надо полагать, ты, делая подобные утверждения, рассчитываешь, что статьи от того же гугла недоступны и никто не сможет прочитать про тот же deep learning network?
Кстати, раз уж тут противопоставляли Монте-Карловский поиск по дереву и этот ИИ:

It uses Monte Carlo tree search, guided by a "value network" and a "policy network", both implemented using deep neural network technology

Никакого революционного противопоставления, развитие. Что не делает это достижение неинтересным, разумеется.

[NoTimeToWait]

Компьютерная нейросеть - это ну очень грубое подобие человеческой нейросети, там за основу взят только сам принцип передачи сигнала через сеть нейронов. Грубая аналогия - это как монитор заменить лампочкой, монитор выдает информацию и лампочка выдает.

Не передача, а обработка сигнала. В целом, схема настройки весов синаптических связей ( связей между нейронами) в человеческом мозге была взята в качестве одной из схем, поскольку была получена одной из первых. Точных статистических данных у меня нет, но последние книги что я читал (выпущенные за последние 5-10 лет) говорят о том, что данная (копирующая поведение человеческих синаптических связей) модель настройки весов не является наиболее эффективной для многих задач и в последнее время используется все реже.

Эта модель часто встречается в книгах (особенно начального уровня) просто потому, что более наглядна и понятна для человека и положительные стороны и недостатки модели уже достаточно хорошо изучены.

[funs777]

Не передача, а обработка сигнала. В целом, схема настройки весов синаптических связей ( связей между нейронами) в человеческом мозге была взята в качестве одной из схем, поскольку была получена одной из первых. Точных статистических данных у меня нет, но последние книги что я читал (выпущенные за последние 5-10 лет) говорят о том, что данная (копирующая поведение человеческих синаптических связей) модель настройки весов не является наиболее эффективной для многих задач и в последнее время используется все реже.

Эта модель часто встречается в книгах (особенно начального уровня) просто потому, что более наглядна и понятна для человека и положительные стороны и недостатки модели уже достаточно хорошо изучены.

Вот тоже об этому думал, почему все считают что надо копировать человеческие нейроны ?
Для тех задач и из тех материалов\возможностей может они и хороши, но в продуктах с друими материалами\возможностями вполне вероятно нет.
Ведь мы не используем белок как строительный материал, как это делает организм например. У нас более стойкие и удобные материалы для наших задач.
И про алгоритм, там используется 3 составных, Монте-Карло, политики и сама сеть.
На самом деле тут интересна только сама сеть, это просто интересный алгоритм который анализирует происходящее, и собственной системой таки использует более удачные варианты, можно его подтолкнуть обучив именно тактикам профессионалов. Видимо вся загадка это сделать правильно и оптимально, гугл в такое умеет.
По сути это не сильно отличается от всех остальных программ, кроме более сложной архетиктурой и удачной оптимизацией, связью между ними.
Особенно заметно это по играм,в которые удачно обучается эта программа.
Ничего революционного просто более удачный, и оптимизированный алгоритм.

[Namynnuz]

Прочитай про нейросетки.

Если ты собрался делать копию работающего мозга человека (или другого живого существа), то необходимо как раз таки удовлетворение условий физиологии. Если тебе достаточно того, чтобы она хорошо решала какие-то узкие задачи за конечное время, то ММК и текущей размерности для этого уже более чем достаточно.

[BlackMokona]

Разумеется, прохождение - не доказывает, а вот НЕпрохождение - вполне себе.

Дело ближайшего времени, учитывая, что например притворяясь ребёнком уже обманывали судей, а если не ставить человека в известность о тесте, то бот на изи обманывает людей. В одной соц.сети для знакомств почти все тян были ботами, но никто ничего не замечал, пока кое кто не слил инфу

Надо полагать, ты, делая подобные утверждения, рассчитываешь, что статьи от того же гугла недоступны и никто не сможет прочитать про тот же deep learning network?
Кстати, раз уж тут противопоставляли Монте-Карловский поиск по дереву и этот ИИ:

Например ты тупо упускаешь, взаимодействие нейронных сеток между собой, подкрипление и тд

Если ты собрался делать копию работающего мозга человека (или другого живого существа), то необходимо как раз таки удовлетворение условий физиологии. Если тебе достаточно того, чтобы она хорошо решала какие-то узкие задачи за конечное время, то ММК и текущей размерности для этого уже более чем достаточно.

Есть проект который этим занимается, но я о другом. В данный момент в бою между нейросеткой и человеком, подавляющее приемущество по ресурсам у человека, что не мешает ему сливать дисциплину за дисциплинной

[RobosergTV]

подавляющее приемущество по ресурсам у человека, что не мешает ему сливать дисциплину за дисциплинной

+1. ПК уже даже дорожные знаки и текст / номера лучше человека на картинках распознает.

[Alekcan]

Ну Го там ясно. А вот в старкрафте мне кажется проблемы будут.

[RobosergTV]

А вот в старкрафте мне кажется проблемы будут.

Ну еще 2 года назад было не ясно. Так говорят каждый раз уже в течении 50+ лет.

[^__^]

Ничего против не имею. Хотя считать примитивным выполнение того, что до этого считалось принципиально невозможным за разумное время (предположим, что так или иначе посчитают все варианты шахмат) - это круто.

Это примитивно с точки зрения информатики если угодно. Но это сложно технически т.к. ни один современный комп это не потянет. Если решат полным просчётом, то это будет прорывом в области техники, но останется примитивным с точки зрения информатики
В тоже время возможность компьютера победить, не делая полный просчёт, - это прорыв алгоритмов, это показывает до чего доросло машинное обучение

[Ved]

Квантовый комп должен решить шахматы полностью

[NoTimeToWait]

Квантовый комп должен решить шахматы полностью

насколько мне известно, квантовые компьютеры работают с достаточно узкой группой алгоритмов в довольно ограниченном математическом аппарате. Не уверен, что задачи, решаемые в ходе игры входят в эту группу алгоритмов

- - - Добавлено - - -

На самом деле тут интересна только сама сеть, это просто интересный алгоритм который анализирует происходящее, и собственной системой таки использует более удачные варианты, можно его подтолкнуть обучив именно тактикам профессионалов. Видимо вся загадка это сделать правильно и оптимально, гугл в такое умеет.

Из того, что я увидел, программа вполне успешно использует тесудзи - очень искусные ходы, да и в целом совершает интересные и весомые ходы. Что мне гораздо больше интересно, может ли программа придумать новые ходы и тактики в некоторых ситуациях.

Несмотря на то, что Го существует несколько тысячелетий (три по приблизительным подсчетам) за последние полвека было совершено множество открытий новых тактик в этой игре профессиональными игроками. Поэтому, мне очень интересно, может ли машина находить новые вариации и основать новые дзесеки (последовательности ходов) и течения, которые люди будут в дальнейшем использовать. Как это сделали в свое время корейцы и китайцы, здорово изменив стиль игры в Го.

[morda911]

Например ты тупо упускаешь, взаимодействие нейронных сеток между собой, подкрипление и тд

Нет, это ты тупо не читаешь статей по сабжу, например и додумываешь какие-то лишние сущности.

[Ved]

насколько мне известно, квантовые компьютеры работают с достаточно узкой группой алгоритмов в довольно ограниченном математическом аппарате. Не уверен, что задачи, решаемые в ходе игры входят в эту группу алгоритмов

Просчет всех возможных ходов на шахматной доске это как раз по этой части.