Это Интересно И Познавательно (с)

[Outlawif]

человек бы понял сразу

Или не понял бы, тоже сразу ) Потому что его память ограничена. И он либо нашел бы из небольшого количества вариантов нужный, либо не нашел бы вовсе. Если бы, гипотетически, в памяти человека был бы такой же огромный объем инфы, как у гугла, он бы вообще перестал что-либо понимать )

 

Т.е. ты помнишь допустим десяток карикатур, и если тебе сказать "вот та, что с тремя святошами после смерти" - ты из десятка идентифицируешь сразу нужную. Гугл "помнит" триллион карикатур, авторов карикатур, эссе посвященных карикатурам, видео про карикатуры, авторов-карикатуристов и т.д. и т.п. И все это потенциально может заинтересовать того, кто ищет.

 

[andreyyy]

Или не понял бы, тоже сразу ) Потому что его память ограничена. И он либо нашел бы из небольшого количества вариантов нужный, либо не нашел бы вовсе. Если бы, гипотетически, в памяти человека был бы такой же огромный объем инфы, как у гугла, он бы вообще перестал что-либо понимать )

 

не принципиально невозможно понимать при большом массиве данных в памяти, а в силу ограничения, накладываемого устройством нашего головного мозга.

 

Да и память человека - это не то же самое, что хранение всех битов в одном месте и каждый раз поднятие этого оригинала.

ГДе-то там в оперативной памяти очень обобщенно и размыто хранится, видимо, очертание события (скорей всего, событийно хранится с привязкой к чувственному контексту), не занимающее много бит. И лишь пойдя по цепочке вглубь можно нарыть более подробное воспоминание (потом не забыть реконсолидировать). Т.е. в каждый момент времени сознание не так и много перелопачивает

[Outlawif]

Я в курсе. Но я суть выделил: событий в памяти хранится не так много.

 

Гугл тоже сейчас не перебором байтов ищет в базе, там рекуррентная нейросеть, куда байты подаются каскадами и фильтруются также, как у нас в мозгу. Но само "хранилище", безусловно, по-разному устроено. Схож только механизм фильтрации.

[AT0N]

Американские специалисты разработали программу, осуществляющую факт-чекинг заявлений политиков в реальном времени.

 

Потрібно ще до стільця, на якому сидить політик, підвести напругу, щоб кожного разу, коли політик бреше, його било напругою. С кожною наступною брехнеєю напруга би зростала. Тоді всі політики сиділи би мовчки.

 

Глава IBM: «На рынке труда появились новые воротнички — востребованные специалисты без формального высшего образования».

[Outlawif]

Два года назад программа Google победила сильнейшего игрока в го. Новая версия учится играм без помощи людей — и она уже круче всех в го и шахматах

 

Подразделение Google по исследованию искусственного интеллекта DeepMind подробно рассказало об успехах AlphaZero — самообучающейся программы для игры в настольные игры. В отличие от предшественников, которые были специально настроены для игры в го, программа AlphaZero смогла в кратчайшие сроки без посторонней помощи научиться играть не только в го, но также в шахматы и сёги.

 

Разработчики DeepMind добавили самообучение в программу для игры в го еще в 2017 году, когда выпустили предыдущее поколение алгоритма AlphaGo Zero. Смысл этого обучения в том, что нейронная сеть программы не следит за поведением человека (первой AlphaGo «скормили» 30 миллионов ходов профессиональных игроков), а играет сама с собой. Тогда AlphaGo Zero, зная лишь правила игры, за три дня «наиграла» столько удачных ходов, что со счетом по партиям 100:0 победила AlphaGo.

 

В своей статье в Science разработчики отмечают, что универсальная AlphaZero еще сложнее (и еще «умнее») сразу по нескольким причинам:

1. В го можно только выиграть или проиграть, а в шахматах и сёги добавляется возможность ничьей.

2. В шахматах и сёги появляется асимметрия (например, пешка может ходить только вперед, а рокировка бывает длинной и короткой).

3. Нейронную сеть для AlphaZero переделали для постоянного самообучения — она не ждет окончания каждой виртуальной партии для обновления параметров.

 

«AlphaZero на старте знает только правила шахмат, в нее не заложены никакие человеческие стратегии. Но уже через несколько часов она может провести столько игр сама с собой, сколько не было сыграно за всю историю шахмат живыми людьми», — пишет в своей колонке 13-й чемпион мира по шахматам Гарри Каспаров, отмечая, что стиль игры AlphaZero напоминает его собственный.

 

Еще в декабре 2017 года было объявлено, что новая AlphaZero смогла победить Elmo (алгоритм-чемпион мира по сёги) всего через два часа после начала обучения игре, а чемпионский шахматный алгоритм Stockfish — через четыре. На победу в го над собственным предшественником AlphaGo Lee ушло 30 часов обучения (обучающая партия в го занимает больше времени). AlphaGo Lee — версия, «учившаяся» у людей и победившая в 2016 году сильнейшего игрока по го Ли Седоля.

[Jus]

Нейросеть Google сыграла в StarCraft II с профессиональными геймерами. Люди выиграли одну партию из 11

 

Не очень утешительный итог для человечества. Даже единственный победный матч был уже товарищеским после десяти поражений подряд.

 

Алгоритм AlphaStar, разработанный подразделением Alphabet DeepMind (создатели нейросети, обыгравшую сильнейших игроков в го), выиграл десять матчей подряд в StarCraft II у двух профессиональных игроков. Люди в свою очередь смогли нанести программе только одно поражение, но уже после турнира.

 

Серия матчей проходила ещё в декабре 2018 года, но подробностями DeepMind поделилась только месяц спустя. Людей представляли немец Дарио «TLO» Вюнш и поляк Гжегож «MaNa» Коминц. Оба входят в число сильнейших игроков в StarCraft II. Но AlphaStar победила обоих геймеров с общим счётом 10:0.

 

 

Игра, представляющая собой стратегию в реальном времени, считалась большим вызовом для разработчиков алгоритма. Нейросеть тренировали по «турнирному принципу»: множество версий AlphaStar играли между собой и обучались друг на друге, и пять лучших версий в итоге выставили против людей.

 

Продолжение с видосом

Нейросеть в турнире против игроков получила некоторые ограничения: например, ей запрещали совершать больше действий в минуту, чем может человек. Но было и преимущество — AlphaStar видела всю карту целиком (но при этом действовал «туман войны»), а человеку приходилось её перемещать. В январе 2019 года противников уравняли в этой функции, после чего Коминц единственный раз обыграл алгоритм в прямом эфире товарищеского матча.

 

 

Трансляция DeepMind с фрагментами игры алгоритма и людей. Победная партия Коминца — с 2:28:00

[Jus]

Швейцарский суд разрешил провести референдум за то, чтобы наделить шимпанзе базовыми человеческими правами

 

Суд швейцарского кантона Базель-Штадт согласился провести референдум по наделению шимпанзе базовыми человеческими правами. Например, правом на жизнь, на самореализацию или свободу передвижения. Такое предложение выдвинул центр по правам животных Sentience Politics. Об сообщил The Local.

 

Цель инициативы — предоставить шимпанзе право на психологическую и физиологическую неприкосновенность. В первую очередь для защиты приматов, которых используют в фармацевтической промышленности Швейцарии. Sentience Politics пытается добиться этого с 2016 года.

 

В начале января инициаторы референдума собрали три тысячи подписей, необходимых для проведения голосования. Изначально правительство Базель-Штадта заблокировало референдум, ссылаясь на то, что он нарушает положения швейцарской Конституции о защите животных. Однако апелляционный суд кантона отменил это решение и разрешил провести референдум.

 

В решении апелляционного суда есть одна загвоздка — оно не позволит защитникам животных запретить использование шимпанзе по всей Швейцарии, а фармацевтические компании и зоопарки находятся под защитой конституции. Даже если голосование пройдёт в пользу инициативы Sentience Politics, более строгие правила будут действовать только в кантоне.

 

[andreyyy]

ух ты

Прикольно

[Outlawif]

Все супер, но на ком лекарства тестировать? Потом удивляются, что фармкомпании открывают в странах типа коста-рики научные отделы, где пускаются во все тяжкие с экспериментами...

[andreyyy]

На людях