Jak się tłumaczy dzieciom algorytmy na przykładzie przepisów na ciasto, to kończą potem z właśnie takim sposobem myślenia

Te algorytmy można porównać do łamania haseł metoda brute force. Jak jest wystarczająco mocna maszyna to złamie każdy szyfr, choćby tam były wprowadzane drobne zmiany.
Wystarczyłoby na tyle skomplikować szachy, żeby maszyna była w stanie obliczyć maksymalnie 5-7 posunięć i nagle zaczyna przegrywać z w miarę przeciętnymi graczami.

Daje do myślenia??? Nigdy się nad tym nie zastanawiałem ale artykuł wzbudził moją ciekawość - poszperam i temat na pewno zgłębię. A tak na marginesie dzięki za ciekawe komentarze - już mało jest miejsc gdzie można znaleźć takowe pod artykułem.

Si może i istnieje ale penie jest na etapie kalkulatora. Nie wierze żeby była jak ludzki mózg

I tak właśnie powstanie pierwsze prawdziwe SI, nie będzie napisane przez ludzi bo natury inteligencji sami w pełni nie rozumiemy więc nie damy rady jej napisać, będzie emergentne, samo uczący się program albo bardziej prawdopodobne - sieć będzie się rozwiać ,aż w pewnym momencie przekroczy próg świadomości i się 'obudzi'.

Przez dziesiątki lat próbowano osiągnąć sztuczną inteligencję za pomocą metod formalnych opartych na logice matematycznej i językach takich jak Prolog czy Lisp. Można powiedzieć że szukano drogi na skróty, która pozwoliłaby maszynom myśleć mimo znikomej dostępnej mocy obliczeniowej. Jednak programowanie i modyfikowanie takich systemów eksperckich jest bardzo żmudne, ponadto takie systemy kiepsko sobie radzą z niestandardowymi przypadkami.
Obecna rewolucja w dostępności mocy obliczeniowej dzięki wykorzystaniu GPU, umożliwiła symulowanie znacznie większych sieci neuronowych, niż było to możliwe jeszcze dekadę temu. Dzięki temu osiągnięto przełom w skuteczności rozpoznawania mowy (dla najpopularniejszych na świecie języków), także syntetyzowana w ten sposób mowa brzmi lepiej niż generowana algorytmicznie.
Najważniejsze jest, że możliwości symulacji sieci neuronowych powiększają się w zawrotnym tempie - jestem przekonany że wkrótce będzie możliwe stworzenie sieci neuronowej o podobnej złożoności i możliwościach co ludzki mózg, nawet jeśli będzie ona zajmowała cały budynek. Jednak żeby z tej sieci neuronowej powstała inteligentna istota, trzeba ją będzie wychować jak dziecko. A w tym celu trzeba będzie dać jej ciało - najlepiej symulowane w rzeczywistości wirtualnej. Bez tego trudno będzie jej pojąć tzw. wiedzę ogólną i zachowanie ludzi.
P.S.
Wielki biznes jest bardziej zainteresowany systemami świadczącymi konkretne usługi, niż powstaniem takiej sztucznej inteligencji. Bo budynek pełen kart Tesla musi na siebie zarabiać.

Tam nie ma obliczania posunięć per se, w Go się nawet nie da, a w ogóle to wyjdźcie wszyscy, albo ja wyjdę, bo takiej ilości bredni na raz jak ten artykuł i komentarze pod nim nie da się przetrawić.

Na onet znajdziesz podobnej jakości każdą ilość 

https://creators.vice.com/en_us/article/vv...arter-every-day

wolfram machine learning poguglac mozna sie dowiedziec ze teorja kwantow ma 100lat i juz sie nienadaje do niczego i inne takie

Dobre podejście przy pisaniu. Rzeczowe spojrzenie.
Tak od siebie dodam, że z tymi algorytmami mamy jeszcze jeden problem - np piszę się, że si się nie myli, że np autonomiczne samochody będą powodować mniej wypadków niż ludzi e bo nie będą łamać przepisów. To świadczy o tym, ze ktoś nie do końca rozumie jak takie algorytmy działają. W zdecydowanej większości wypadków jest tak, że tego typu systemy są skuteczniejsze jak pozwoli im się bardziej elastycznie kształtować matryce neuronowe co oznacza, że pozwoli im sie na większy margines błędu. To był np problem z Uberem. Waymo podchodzi do sprawy ostrożnie, selekcjonuje trasy, implementuje restrykcyjne ograniczniki prędkości niezależne od systemu i uczy go je uwzględniać (z różnym skutkiem - ich samochody mają masę stłuczek brew temu co twierdzi Waymo w większości z ich winy ale przynajmniej nie mają podobno ofiar śmiertelnych na koncie choć z niektórych miasteczek w Kalifornii ich wyrzucono). Uber chciał jak najszybciej stworzyć uniwersalną taksówkę, która mogła by w każdych warunkach zastąpić klasyczną. To nie przypadek czy błąd, ze system nie zauważył pieszej. To tak działa na obecnym etapie.
Kolejnym problemem jest uczenie. Prawdziwe SI to takie które modyfikuje swoje zachowanie ucząc się nowych wzorców reakcji na dostarczane bodźce. Problem w tym, że nie do końca jesteśmy w stanie stworzyć skuteczny i bezpieczny system tego typu. Bot od microsoftu najlepiej prezentuje dlaczego. Nie potrafimy przewidzieć wpływu takiego uczenia na fabryczną matrycę wzorców i kontrolować efekt w dostateczny sposób. W wypadku motoryzacji, medycyny, eksperckich systemów kontrolujących działających just in time czy innych bardzo newralgicznych systemów to może być olbrzymim zagrożeniem. Dochodzą różnice między poszczególnymi systemami - by to było bezpieczne i systemy często nie kolidowały ze sobą oraz uwzględniały 'doświadczenia' szczególnie te krytyczne innych trzeba stworzyć mechanizm uzgadniania sieci wraz z testowaniem i weryfikacją zmian. To nie jest proste bo... nie do końca wiemy jak to działa. Czasem drobne różnice w sieci neuronowej wynikają z np różnej kalibracji czujników czy różnic jednostkowych w sytuacjach dotyczących danego systemu (np średniego obciążenia samochodu, średniej temperatury przy systemie sterowania np układami kontrolującymi zużycie itd) . Nakładanie na to zmian z innych implementacji może dawać nieprzewidywalne skutki.
Tutaj dochodzimy do kolejnego problemu z przenośnością takich systemów.

'Go' jest właśnie 'na tyle skomplikowanymi szachami' i dlatego do niedawna człowiek wygrywał z klasycznymi komputerami które analizują tylko miliony pozycji na sekundę

Kolega widze chce wprowadzić nową definicję, czyli algorytmy skomplikowane nazywać algorytmami, a algorytmy proste przestać nazywąc algorytmami bo na dziś taki podział pasuje mu do dyskusji
Tylko pewnie sam będzie miał problem od którego momentu algorytm jest na tyle skomplikowany ze juz mozna go nazwać algorytmem

A ci którzy nie wierzą ze to inteligencja (tyle ze na razie tylko do gierek) niech wytłumaczą jakim cudem program liczacy około 900 razy mniej posuniec na sekundę wygrywa z tym liczącym więcej:

'Sztuczna sieć neuronowa AlphaZero pokonała Stockfisha, wygrywając 28 partii i remisując 72. Warto podkreślić, że AI od Google nie została przed pojedynkiem 'zaopatrzona' w bazę otwarć ani żadną teorię szachową, a - podobnie jak w przypadku GO - opracowała całą teorię od nowa, grając przez 4 godziny 'sama ze sobą'. Co więcej, podczas samego meczu, AlphaZero analizowała 'jedynie' 80 tys. pozycji na sekundę, podczas gdy Stockfish 70 mln - uwidacznia to dobitnie błyskawiczny rozwój 'sztucznej intuicji' i udowadnia, że moc oprogramowania DeepMind nie tkwi w 'rozwiązaniach siłowych'.

Arcymistrz Peter Heine Nielsen, jeden z najlepszych szachistów na świecie, skomentował mecz słowami - '... przeanalizowałem kilka partii i cóż - kiedyś zastanawiałem się co by było, gdyby obca, dalece bardziej rozwinięta cywilizacja wylądowała na ziemi i pokazała nam, jak u nich gra się w szachy - dziś czuję, jakbym poznał odpowiedź'.

Chcesz stworzyć prawie ze kopię człowieka a tu nie o to chodzi.
Chodzi o to by stworzyć coś innego, z innym 'punktem widzenia'
Alfa zero nie rozumie ludzi i nie probuje zrozumieć, ale umie wygrywac z nimi w szachy.
Teraz chodzi tylko o to by stworzyć coś co nie bedzie lepsze tylko w grach, ale tez w innych dziedzinach i ciało temu czemus będzie tylko przeszkadzać, jest zbędnym balastem, bo na obsługe ciała nasz mózg zużywa większosc mocy obliczeniowej, a Alfa zero na obsługę ciała nie musi zużywać nic

Takim cudem, że Stockfish celowo został skonfigurowany bardzo nieoptymalnie, aby tylko AlphaZero mógł wygrać. To, że Stockfish przeliczał 70 mln ruchów wobec 80 tys. AlfaZero ma marginalne znaczenie, skoro miał do dyspozycji znikomy ułamek mocy AlphaZero. Google nie miało dość pieniędzy, aby zapewnić konkurentowi zbliżoną moc obliczeniową, czy może w przypadku lepszej konfiguracji AlphaZero nie miał szans? Raczej można przypuszczać, że Google przed takim ważnym wydarzeniem starannie się przygotował - kod Stockfish jest w końcu publicznie dostępny, łatwo można było 'odpowiednio' go ustawić, natomiast AlphaZero to czarna skrzynka - Google nie udostępniło kodu. Google znane jest ze swojej zapobiegliwości:
https://www.dobreprogramy.pl/Rozmowy-AI-z-...News,88226.html
Faktycznie, AlphaZero na superkomputerze vs Stockfish na laptopie to bardzo uczciwa konkurencja. Dodatkowo zapomniano udostępnić temu programowi dostępu do bazy danych otwarć szachowych, ale to pewnie tylko przeoczenie. Wielka szkoda również, że sztywno przydzielono minutę na każdy ruch, co jest również bardzo niekorzystne dla konkurenta. Zastosowano roczną wersję Stockfish, zamiast najnowszej, ale inżynierzy Google pewnie nie mają dostępu do internetu. Opinia twórcy Stockfish:

Starannie wybrana opinia Nielsena niczego nie zmienia. Wielu innych mistrzów szachowych mówi raczej o oszustwie. Tutaj artykuł od szachisty eksperta od AI:
https://medium.com/@josecamachocollados/is...ai-bf66ae1c84f2
Kolejny artykuł:
https://www.theregister.co.uk/2017/12/14/d...azero_ai_unfair

Hikaru Nakamura:

Larry Kaufman:

Davide Nastasio

Wolff Morrow

PS. Skoro Google musiało uciekać się do takich sztuczek, to może AlphaZero wcale nie jest aż tak wielkim przełomem (tak zresztą twierdzą różni inżynierzy AI)? Poza tym skoro przestarzały i źle skonfigurowany Stockfish przy mocy zwykłego PC niemal dorównał AlphaZero na superkomputerze (zremisował 72 razy na 100), to może jest inteligentniejszy? Wiem, że działa w zupełnie inny sposób od AlphaZero, ale przecież ludzki mózg też działa zupełnie inaczej, a jednak to wszystko się porównuje.

doktorat czytalem o bitcoin tragedja ze pisze ktos kto nie kuma czaczy i ocenia ktos to wie jeszcze mniej o coin360 to wogole zawodnik sie chyba jeszcze nie dowiedzial

To prawda ze Stockfish został poddany pewnym ograniczeniom, ale mimo tych ograniczeń jego moc obliczeniowa wciąż byłą zdecydowanie wieksza.
Zastanów się jak Stockfish mógł miec mniejsza moc obliczeniową skoro liczył 900 razy wiecej posunieć?

Sztuczka jest zmniejszenie przewagi w ilości obliczeń z np. 10 000 razy większej mocy obliczeniowej do tylko 900 razy większej mocy. Ty widzisz w tym sztuczke a ja zmniejszenie przewagi w której zamiast Dawid walczyć z SuperGoliatem, walczy tylko z Goliatem.


Jest przełomem, bo stockfish czy inne programy to tylko korzystnie z wiedzy którą stworzyła ludzkość.
Alfa zero sama stworzyła tą wiedzę, nikt jej nie zaprogramował + Alfa dodała do tego wiedze na która my ludzie nie wpadliśmy. W szachach to jest niewiele nowych posuniec bo tam ilosc kombinacji jest jako tako do ogarniecia, ale już w 'Go' okazuje sie ze ludzkie strategie zaczynają wyglądać na błędne, tak jak błędna okazała się średniowieczna medycyna z jej upuszczaniem krwi

'Jednak eksperci z Go są pod wrażeniem wydajności AlphaGo i jego stylu nieludzkiej gry; Ke Jie stwierdził, że „Gdy ludzkość przez tysiące lat ulepszała naszą taktykę, komputery informują nas, że ludzie są w pełni w błędzie... Chciałbym powiedzieć, że żaden człowiek nie dotknął krawędzi prawdy Go'

Obecnie nie ma nawet precyzyjnej definicji gatunku (sprawdziłem wcześniej, co Wikipedia pisze na ten temat ).

Myślę, że układ, w którym można ustawić, co jest celem działania, i który będzie rozpoznawać, czy jego dzialania przybliżają go, czy oddalają od celu, i na tej podstawie je korygować, można nazwać 'sztucznie inteligentnym'.

Jedyna różnica między sztucznie a naturalnie inteligentnym układem jest taka, że ten pierwszy nie ma wstępnie ustawionych celów, innych niż zadania, do których ma się go używać.

Naturalna inteligencja (pracownika, czy niewolnika) ma takie wstępnie ustawione cele (motywacje), które mogą wchodzić w konflikt z celami zadanymi.

O ile przy tworzeniu sztucznie inteligentnego układu nie zostanie popełniony poważny błąd, taki układ nie będzie wykazywać tendencji do wydostania się spod kontroli, czy zmiany celów.
Oczywiście może być podatny na manipulację, tak jak istniejące obecnie błędne programy przy przetwarzaniu odpowiednio spreparowanych danych, są podatne na wykonanie kodu znajdującego się w tych danych.

I na co mu ta 900 razy większa moc obliczeniowa, skoro liczył nie to co trzeba, bo przy minucie na posunięcie nie miał czasu dokonać wyboru?

Skoro przeliczył 900 razy więcej wariantów to miał z czego wybierać.
Ten numer z tą 'minutą' to w nim chodziło o to ze myślał minutę nawet nad ruchem który był oczywisty, zamiast wykonac ruch w sekundę i później myślec 1:59 nad kolejnym ruchem.
Po prostu wyłaczono dobrze dopracowany bonus zarządzania czasem u Stockfisha.

No i trzeba pamiętać ze już Stockfish ma sporo wspólnego ze sztuczną inteligencją:

'Między rokiem 2003 a chwilą obecną jest przepaść w sile gry programów. Algorytmy są cały czas ulepszane, co widać w różnicach rzędu 50 pkt. elo między kolejnymi wersjami tego samego silnika. Kramnik przegrał mecz z komputerem w wyniku podstawienia mata w jednym ruchu, ale obecne silniki niszczą arcymistrzów nawet w partiach z forami materialnymi (grają bez jakości, bez pionka f7, człowiek może zacząć partię od 2 posunięć itp.).

Coraz bardziej liczy się ocena pozycji, heurystyki, wcześniejsze programy grały metodą brute force, czyli rozpatrywały wszystkie możliwe warianty. Współczesne silniki potrafią znacznie ograniczyć obszar obliczeń, szczególnie Stockfish stosuje bardzo agresywne algorytmy ucinania słabszych wariantów - dzięki temu szybciej osiągają większą głębokość obliczeń, a to jest w przypadku długich kombinacji kluczowe.

Starsze programy wybierały inne posunięcia, bo korzyści płynące z ofiary nie pojawiały się na horyzoncie ich obliczeń, a pozycja na mniejszej głębokości oceniana była negatywnie na podstawie straty materiału.'

I nabijanie sie ze Stockfisha jako sztucznej inteligencji moge zrozumieć, ale już nabijanie się z Alfy która sama sie uczy od zera i w grze 'go' robi z nas ludzi mięso mielone to jest szczyt ignorancji