La IA de Google se ha enfrentado hoy a dos jugadores profesionales de Starcraft II: Adivina quién ha ganado

[Nonamed]

La IA de Google se ha enfrentado hoy a dos jugadores profesionales de Starcraft II: Adivina quién ha ganado



Leemos en teknofilo.com

"En 2015, Google creó su programa de inteligencia artificial DeepMind y le enseñó a jugar a Go, un antiguo juego de mesa chino. Este juego para dos jugadores es una especie de mezcla entre ajedrez y damas, por lo que es relativamente fácil de aprender y sólo incluye unas cuantas acciones posibles. DeepMind venció al campeón de Europa de Go, Fan Hui, en cinco partidas consecutivas sin despeinarse. Más tarde, Google creó una nueva versión del sistema DeepMind todavía mejor, que venció al algoritmo anterior en 100 partidas consecutivas. Estaba claro por aquel entonces que DeepMind había dominado el juego Go."

fuente: teknofilo.com

[Nonamed]

https://www.teknofilo.com/la-ia-de-g...ien-ha-ganado
Ir al link original: https://www.teknofilo.com/la-ia-de-google-se-ha-enfrentado-hoy-a-dos-jugadores-profesionales-de-starcraft-ii-adivina-quien-ha-ganado

[Flxmania]

I'll be back.

[Zippy]

No es por despreciar esos progresos, pero no me gusta que lo llamen "inteligencia".
Más bien es una combinación entre "machine learning" (capacidad de aprendizaje), "hinting" (consejos para agilizar el aprendizaje, como una "biblioteca de aperturas" en el ajedrez) y para los juegos, una "velocidad de actuación y coordinación" superiores a la de un humano.

Incluso algunos expertos cuestionan abiertamente el uso de la expresión AI:
https://bigthink.com/technology-inno...-a-big-fat-lie

[Yutrop]

Me parece peligroso el uso que se puede dar a este tipo de IA

[El3erNota]

En el futuro Skynet nos va a dar por c*lo.

[mikel0654]

 Cita:

El día de hoy, científicos del Instituto para el Futuro de la Humanidad de la Universidad de Oxford e investigadores de Google están publicando un documento que lleva por nombre*'Safely Interruptible Agents', donde describen una serie normas y funciones con el objetivo de evitar que*DeepMind pueda tomar el control de su sistema, e incluso sea capaz de desactivar los protocolos para que los seres humanos retomen el control.

A sido un placer conoceros. Aprovechemos el tiempo mientras podamos.

[mikel0654]

 Cita: Originalmente Escrito por Zippy

No es por despreciar esos progresos, pero no me gusta que lo llamen "inteligencia".
Más bien es una combinación entre "machine learning" (capacidad de aprendizaje), "hinting" (consejos para agilizar el aprendizaje, como una "biblioteca de aperturas" en el ajedrez) y para los juegos, una "velocidad de actuación y coordinación" superiores a la de un humano.

Incluso algunos expertos cuestionan abiertamente el uso de la expresión AI:
https://bigthink.com/technology-inno...-a-big-fat-lie

Dales tiempo. Por ahora están con las inteligencias controladas. Sólo aprenden lo que están programados a aprender.
Ya se está hablando de quitar límites, eticalizar la inteligencia artificial y demás.

[danko9696]

 Cita: Originalmente Escrito por Zippy

No es por despreciar esos progresos, pero no me gusta que lo llamen "inteligencia".
Más bien es una combinación entre "machine learning" (capacidad de aprendizaje), "hinting" (consejos para agilizar el aprendizaje, como una "biblioteca de aperturas" en el ajedrez) y para los juegos, una "velocidad de actuación y coordinación" superiores a la de un humano.

Incluso algunos expertos cuestionan abiertamente el uso de la expresión AI:
https://bigthink.com/technology-inno...-a-big-fat-lie

La IA de Google y otras del estilo no usan biblioteca de aperturas y tampoco se usan atajos heurísticos estilo ejedrez, aunque pueden usarlos complementando a las redes neuronales. La primera versión de AlphaGo que se enfrentó a un profesional sí contaba con algunos atajos heurísticos (que creo que es a lo que te refieres por "hinting") para casos muy específicos que se pensaba serían puntos débiles, además de realizar parte del aprendizaje "viendo" partidas de humanos pero posteriormente decidieron probar a usar exclusívamente aprendizaje jugando contra si misma (una versión anterior de la misma AI). Por eso funcionan donde las técnicas que sí usan bibliotecas de aperturas y heurística exclusívamente no funcionan en absoluto o sí lo hacen pero nada bien.

Y lo que discuten en en el artículo citado pués completamente de acuerdo. El problema es que por AI mucha gente entiende que se trata de inteligencia generalista tipo Terminator y no tiene nada que ver. O sea, puede aprender por sí sola y puede inventar jugadas/estrategias completamente nuevas o detectar patrones desonocidos hasta ahora, eso es cierto. Pero a la vez es muy muy limitada y queda muy lejos de ser generalista. Como dicen en el artículo depende enormemente de la calidad del los datos de aprendizaje cuando este se realiza con datos proporcionados por humanos. Por ejemplo en Go ha creado nuevas estrategias, jugadas que se pensaba era obvio que resultaban inútiles podían ser muy potentes a muy largo plazo durante una partida y dar gran ventaja. Pero por otro lado si cambias el tablero de 19x19 (el más común) a otro como 13x13, 17x17 o 21x21 (que también son jugados) entonces debería aprender de nuevo de cero. O sea, para un mismo tablero puede extrapolar lo aprendido a una posición que nunca ha visto pero no puede extrapolarlo a un tamaño de tablero diferente, aunque solo sea un poco.

La ventaja de usarla en juegos, si se la hace jugar contra sí misma exclusívamente, es que una de las principales pegas (la calidad de los datos) se elimina completamente, ya que se eliminan sesgos humanos o simplemente mala calidad de datos (de etiquetado, como dicen en el artículo). Un ejemplo: entrenas entrenas una AI para que distinga cuando hay nubes o no en fotos, pero puede ocurrir que al principio lo haga bien y otro día en otra sesión de entrenamiento o haga fatal sin explicación alguna. Investigando se descubre que debido a la forma en que se realizó el entrenamiento nadie se dio cuenta de que en la lista inicial de fotos las que tenían nubes contaban también con marca de agua pero no las sin nubes y era eso en realidad lo que estaba aprendiendo a distinguir, pero luego en la segunda lista no ocurrió eso, por lo que se le fue la pinza. O sea, hay que ser extremadamente cuidadoso porque de momento no hay forma de saber directamente qué es lo que aprende, tan solo mediante métodos indirectos.

También hay otras pegas. Para las partidas de Go, por ejemplo, el PC usado para jugar era muy muy potente aunque seguía siendo un PC. Pero para la fase previa de entrenamiento se usaron granjas de ordenadores con hardware especializado en IA, o sea, un superordenador en toda regla especializado en un tipo de cálculo que resulta muy eficiente para las IAs.

[Zippy]

 Cita: Originalmente Escrito por danko9696

La IA de Google y otras del estilo no usan biblioteca de aperturas y tampoco se usan atajos heurísticos estilo ejedrez, aunque pueden usarlos complementando a las redes neuronales...

Totalmente de acuerdo, agradezco tu respuesta. Lo del ajedrez sólo era un ejemplo de "hinting", de cómo se puede acelerar el proceso de aprendizaje si de antemano se le aportan "conocimientos básicos"; ya sé que la IA de Google no depende de ello, aunque también puede beneficiarse del pre-aprendizaje para determinados propósitos.

[Vangonaj]

Si y ya mencionan que hasta podria quitar trabajo a las personas, encargandose de la logistica y direcion de empresas pequeñas.

El progreso humano es dejar a otros humanos sin trabajo.

[danko9696]

 Cita: Originalmente Escrito por Zippy

Totalmente de acuerdo, agradezco tu respuesta. Lo del ajedrez sólo era un ejemplo de "hinting", de cómo se puede acelerar el proceso de aprendizaje si de antemano se le aportan "conocimientos básicos"; ya sé que la IA de Google no depende de ello, aunque también puede beneficiarse del pre-aprendizaje para determinados propósitos.

Pero esas técnicas heurísticas (si te estás refiriendo a ello) no aceleran el proceso de aprendizaje, no tienen nada que ver con él y cuando las hay son externas a la red neuronal y funcionan solo durante la ejecución, durante la partida contra el humano, en el caso del Go/Ajedrez. Cuando se usan en este tipo de IA son atajos o excepciones por las que bajo determinadas circunstancias ignoras por completo el aprendizaje realizado previamente y de forma puntual en su lugar usas una técnica, digamos, "estilo ajedrez" por decirlo así.

Sobre lo de "aportar los conocimientos básicos" no estoy seguro de a qué te refieres ni tampoco cuando dices "pre-aprendizaje". La IA de google aprende de todas todas a base de intento y error, o sea, con movimientos aleatorios al principio. Puede aprender jugando ella sola contra una versión anterior de ella misma (u otra IA) o puede aprender "viendo" jugadas ya realizadas, que es lo que se hizo al principio.