Preskoči na glavno vsebino

Zgodovinski trenutek za umetno inteligenco



Trenutno globoko učenje (Deep learning) in z njim celotna umetna inteligenca doživlja razcvet, saj je v preteklem letu bilo doseženih nekaj pomembnih in odmevnih rezultatov kot so prepoznavanje fotografij in govora, prevajanje govorjenega besedila, pisanje besedila na osnovi podanih ključnih besed,... Danes, 12. 3. 2016 pa je bil tej zbirki uspehov dodan še en. Googlova globoka nevronska mreža (Deep neural Network) poimenovana AlphaGo je premagala v igri Go najboljšega igralca na svetu, Leeja Sedola.


Igralna plošča azijske miselne igre GO


V tej azijski miselni igri nasprotnika izmenjaje polagata črne in bele kamne na mrežo velikosti 19 krat 19. Nasprotnikovi kamni, ki so obdani z vseh 4 strani se odstranijo iz igralnega polja, cilj igre pa je zavzeti čim večji del tega polja.
Rezultat zgodovinskega dvoboja med človekom in strojem je bil 3 proti 0 v korist stroja. Poraženec Lee je po dvoboju izjavil, da je pozitivno presenečen nad zmogljivostjo umetne inteligence. Ta dogodek ima še toliko večjo težo za razvoj umetne inteligence, ker velja Go za izrazito strateško igro, kjer naučene poteze ne pridejo v poštev, saj je možnih situacij na igralni plošči več kot je vseh atomov vesolju.

Rezultat iskanja slik za alphago
Logotip zmagovalca na dvoboju med človekom in strojem


PS: V prvi polovici leta 2017 (leto kasneje) je Google izzval celo kopico vrhunskih igralcev igre GO, da združijo moči proti izboljšanemu AlphaGo, a je znova zmagal stroj. V drugi polovici leta 2017 so si zadali nov izziv: Tokrat so strojno učenje opravili tako, da so stroju podali le pravila igre brez vsakršnih podatkov o igrah, kjer so sodelovali ljudje. Nasprotnik je bil prejšnji model njigovega računalnika. Rezultat je bil sto proti nič za nov model, kar govori o tem, da ljudje to igro igramo zelo slabo.

Komentarji

Priljubljene objave iz tega spletnega dnevnika

Bipropagation demo in TensorFlow

Bipropagation is a new Deep Learning algorithm. It is much faster and much more reliable than Backpropagation. Here is the demo from the  ResearchGate and GitHub. Inner layers of the Neural Network have not hidden anymore. Learning is done layer by layer with much fewer iterations. Please cite me in your work.


Click the G+button if you like this demo. Any comments are desirable.

A new Deep Learning Algorithm: One-Step Method

We are living in the AI era where progres is faster and faster each and every single day. Here is another one discovery in this field: One Step Method, a new machine learning algorithm which can do many things, amongst other can replace digital circuits with neurons, can find the even better construction of neural network than Border Pairs Method. More you can find in the 3rd chapter of our book: Machine Learning: Advances in Research and Applications from Nova Science Publishers.




This new algorithm is also suitable for Deep Learning in combination with other methods like convolutional learning, bipropagation, border pairs method, autoencoder and others.

Po poteh nekega algoritma

Ko sem med raziskovanjem za potrebe podiplomskega študija dobil idejo za nov algoritem strojnega učenja, me je prevzel notranji nemir. Zaslutil sem, da sem na sledi pomembnega odkritja in v hipu sem začutil kako se mi po žilah pretaka adrenalin. Pravijo, da je raziskovalna strast lahko večja  celo od tiste hazarderske,  ki je menda zakrivila številne zgodbe iz črne kronike. No, na vso srečo pa raziskovalna strast ni povezana s tako nizkotnimi pobudami kot hazarderska. Ideji algoritma je nato sledil njegov razvoj, ki je trajal več kot leto in je bil prežet s številnimi vzponi in padci. Navidezne težavice so pogosto preraščale v težave, a na srečo se je vedno našla rešitev za njih. V meni sta se tako prepletala dvom in radost, dokler eksperimenti niso potrdili vseh mojih pričakovanj. Takrat so me preplavili prijetni občutki vznesenosti, ki bi jih lahko primerjali z nekakšno zaljubljenostjo. Ko si vznesen si stvarnost slikaš lepšo, kot je v resnici in tako sem naivno pričakoval, da bo s…