Los últimos desarrollos de Goddesschess en los algoritmos de ajedrez en la inteligencia artificial me asustan muchísimo. john hancock ltc

Un año antes, en diciembre. El 5 de 2017, el equipo había sorprendido al mundo del ajedrez con su anuncio de alphazero, un algoritmo de aprendizaje automático que dominaba no solo el ajedrez, sino también el shogi o ajedrez japonés, y listo. El algoritmo comenzó sin conocimiento de los juegos más allá de sus reglas básicas. Luego jugó contra sí mismo millones de veces y aprendió de sus errores. En cuestión de horas, minero ltc, el algoritmo se convirtió en el mejor jugador, humano o computador, que el mundo haya visto.

Los detalles de los logros y trabajos internos de Alphazero ahora han sido formalmente revisados ​​por pares y publicados en la revista Science este mes. El nuevo documento aborda varias críticas serias de la afirmación original. (entre otras cosas, era difícil saber si Alphazero estaba jugando contra su oponente elegido, una bestia computacional llamada stockfish, con total imparcialidad). Considerar que esas preocupaciones desaparecieron. AlphaZero no se ha fortalecido durante 2017, pero la evidencia de su superioridad ha aumentado. Muestra claramente una raza de intelecto que los humanos no han visto antes, y que estaremos reflexionando durante mucho tiempo.

El ajedrez informático ha recorrido un largo camino en los últimos veinte años. En 1997, el programa de ajedrez de I.B.M., azul profundo, logró vencer al actual campeón del mundo humano, garry kasparov, en un partido de seis juegos. En retrospectiva, había poco misterio en este logro. Deep blue podría evaluar 200 millones de posiciones de linux gpu miner linux por segundo. Nunca se cansó, nunca cometió errores de cálculo y nunca olvidó lo que había pensado un momento antes.

Para mejor o peor, jugó como una máquina, brutal y materialista. Podría superar a mr. Kasparov, pero no pudo superarlo. En el juego 1 de su partido, el azul profundo aceptó con avidez al mr. El sacrificio de Kasparov de una torre por un obispo, pero perdió el juego 16 movimientos más tarde. La generación actual de los programas de ajedrez más fuertes del mundo, como el bacalao y el komodo, aún juegan en este estilo inhumano. Les gusta capturar las piezas del oponente. Ellos defienden como el hierro. Pero aunque son mucho más fuertes que cualquier jugador humano, estos “motores” de ajedrez no tienen una comprensión real del juego. Tienen que ser tutelados en los principios básicos del ajedrez.

Estos principios, que se han refinado a lo largo de décadas de la experiencia del gran maestro humano, están programados en los motores como funciones de evaluación complejas que indican qué buscar en una posición y qué evitar la mejor tarjeta de video para minería de litecoin: cuánto valorar la seguridad del rey, actividad de piezas, estructura de peones, control del centro y más, y cómo equilibrar las compensaciones entre ellos. Los motores de ajedrez litecoin minería frambuesa pi, innatamente ajenos a estos principios, se ven como unos brutos: tremendamente rápidos y fuertes, pero carecen de una visión completa.

Todo eso ha cambiado con el auge del aprendizaje automático. Al jugar contra sí mismo y actualizar su red neuronal a medida que aprendía de la experiencia, el alfazero descubrió los principios del ajedrez por su cuenta y rápidamente se convirtió en el mejor jugador de todos los tiempos. No solo podría haber derrotado fácilmente a todos los maestros humanos más fuertes, sino que ni siquiera se molestó en intentarlo, sino que también aplastó al bacalao, el actual campeón mundial de ajedrez en computadoras. En un partido de cien partidos contra un motor verdaderamente formidable, el alfazero obtuvo veintiocho victorias y setenta y dos empates. No perdió un solo juego.

Lo más desconcertante fue que el alfazero parecía expresar una percepción. Jugó como ninguna computadora lo ha hecho, intuitiva y bellamente, con un estilo de ataque romántico. Jugó gambitos y tomó riesgos. En algunos juegos, paralizó el pescado y se jugó con él. Mientras conducía su ataque en el juego 10, el alfazero retiró a su reina de vuelta a la esquina del tablero en su propio lado, lejos del rey del pez espada, normalmente no donde debería colocarse una reina atacante.

Y este peculiar retiro fue venenoso: no importaba cómo respondiera el bacalao, estaba condenado. Era casi como si Alphazero estuviera esperando a que el stockfish se diera cuenta, después de miles de millones de cálculos brutales, cuán desesperada era realmente su posición, de modo que en la gráfica litecoin vs bitcoin la bestia podía relajarse y expirar pacíficamente, como un toro vencido ante un matador. Los grandes maestros nunca habían visto algo así. AlphaZero tenía la delicadeza de un virtuoso y el poder de una máquina. Fue la primera visión de la humanidad de un nuevo e impresionante tipo de inteligencia.

Por eso, el alfazero ganó pensando más inteligentemente, no más rápido; examinó solo 60 mil posiciones por segundo, en comparación con 60 millones para el pescado. Era más sabio, saber qué pensar y qué ignorar. Al descubrir los principios del hardware de minería Scrypt Litecoin Scrypt por su cuenta, Alphazero desarrolló un estilo de juego que “refleja la verdad” sobre el juego en lugar de “las prioridades y los prejuicios de los programadores”, mr. Kasparov escribió en un comentario que acompaña al artículo de ciencia.

Las primeras señales son alentadoras. En agosto pasado, dos artículos en medicina natural exploraron cómo el aprendizaje automático podría aplicarse al diagnóstico médico. En uno, los investigadores de deepmind se unieron a los médicos del hospital de ojos de Moorfields en Londres para desarrollar un algoritmo de aprendizaje profundo que pudiera clasificar una amplia gama de patologías retinales con la misma precisión que los expertos humanos. (La oftalmología sufre de una grave escasez de expertos que pueden interpretar los millones de escáneres oculares de diagnóstico que se realizan cada año en el rotator del grifo de litecoin; los asistentes artificialmente inteligentes podrían ayudar enormemente).

El otro artículo se refería a un algoritmo de aprendizaje automático que decide si una tomografía computarizada de un paciente de la sala de emergencia muestra signos de un accidente cerebrovascular, una hemorragia intracraneal u otro evento neurológico crítico. Para las víctimas de accidentes cerebrovasculares, cada minuto importa; Cuanto más se retrasa el tratamiento, peor es el resultado. (Los neurólogos tienen un sombrío dicho: “el tiempo es cerebro”). El nuevo algoritmo marcó estos y otros eventos críticos con una precisión comparable a la de los expertos humanos, pero lo hizo 150 veces más rápido. Un especialista en diagnóstico más rápido podría permitir que los casos más urgentes se evalúen antes, con la revisión de un radiólogo humano.

Sin embargo, lo que es frustrante sobre el aprendizaje automático de bitcoin ltc es que los algoritmos no pueden articular lo que están pensando. No sabemos por qué funcionan, por lo que no sabemos si se puede confiar en ellos. AlphaZero da la impresión de haber descubierto algunos principios importantes sobre el ajedrez, pero no puede compartir esa comprensión con nosotros. Todavía no, al menos. Como seres humanos, queremos más que respuestas. Queremos perspicacia. Esto va a ser una fuente de tensión en nuestras interacciones con las computadoras de ahora en adelante.

Aunque el teorema de los cuatro colores se probó en 1977 con la ayuda de una computadora, ningún ser humano pudo verificar todos los pasos del argumento. Desde entonces, la prueba ha sido validada y simplificada, pero todavía hay partes de la misma que implican el cálculo de fuerza bruta, del tipo empleado por los ancestros informáticos de ajedrez de Alphazero. Este desarrollo molestó a muchos matemáticos. No necesitaban que les aseguraran que el teorema de los cuatro colores era cierto; Ya lo creyeron. Querían entender por qué era cierto, y esta prueba no ayudó.

Imagínese un día, tal vez en un futuro no muy lejano, cuando el Alphazero ltcat haya evolucionado hacia un algoritmo más general de resolución de problemas; llamémoslo alphainfinity. Al igual que su antecesor, tendría una visión suprema: podría crear hermosas pruebas, tan elegantes como los juegos de ajedrez que el alfazero jugaba contra el pez gordo. Y cada prueba revelaría por qué un teorema era verdadero; Alphainfinity no se limitaría a obligarte a aceptarla con algún argumento feo y difícil.

Para suponer que existen patrones más profundos por descubrir, en la forma en que vale la pena invertir en los genes se regula o progresa el cáncer; en la orquestación del sistema inmune; En la danza de las partículas subatómicas. Y supongamos que estos patrones se pueden predecir, pero solo con una inteligencia muy superior a la nuestra. Si Alphainfinity pudiera identificarlos y comprenderlos, nos parecería un oráculo.

Puede que finalmente nuestra falta de visión ya no nos moleste. Después de toda la calculadora de litecoinpool, Alphainfinity podría curar todas nuestras enfermedades, resolver todos nuestros problemas científicos y hacer que todos nuestros otros trenes intelectuales funcionen a tiempo. Lo hicimos bastante bien sin mucho conocimiento durante los primeros 300,000 años de nuestra existencia como homo sapiens. Y no nos faltará ningún recuerdo: recordaremos con orgullo la era dorada de la intuición humana, este interludio glorioso, de algunos miles de años, entre nuestro pasado incomprensible y nuestro incomprensible futuro.

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