Hoopvol ; het allerbelangrijkste ben ik van nature al een kei in.
Komt het misschien toch nog goed.
Die extra opmerking zette ik er met opzet bij omdat ik ooit de geintjes bij het openen van het IBM-schaaktoernooi heb geprogrammeerd.
Daar hebben we toen ooit een droeve zepert gehaald met een quiz tussen al die schaakkampioenen over alle kampioens-winstpartijen.
We zijn toen breeduit vriendelijk uitgelachen want de mannen kenden al die partijen op een heel bijzondere manier uit hun hoofd:
Ze kenden alle sleutel-opstellingen, omslagpunten als het ware en de tussenliggende zetten leidden ze daar weer van af.
Vanuit mijn ooghoeken ben ik al die jaren nieuwsgierig gebleven naar die rare eigenschap van hersenen hun representatievermogens; een winterseizoen heb ik zelfs aan neuralenetwerkprogrammering gedaan.
En nu misschien een opening naar begrip over die wel al werkende technieken waarmee op een hele vreemde manier wordt geleerd en ook wordt BEdacht.
Echt denderend leuk!
Roeland
Ik heb ooit de mind palace techniek (visualiseren en breed associeren) geleerd en toegepast op Shakespeare. Werkte wonderlijk goed.
Volgens mij doen schakers 't op die manier met daarbij 't number pegging systeem.
P.S.
De wereld van de beelddenkers; die is denderend leuk! Als 't 'n beetje in toom te houden is
Braver dan the braafste braverik!
"If the mind can find no meaning, then the senses give it. Live for this, wretched being that you are."
― Anne Rice, The Queen of the Damned
http://en.chessbase.com/post/adriaan-de ... 1914-2006-
De Groot drew attention to the role of memory and visual perception in these processes, and to how strong players, especially grandmasters, used experience with past positions to expediate the processes listed above...
...
In later (1973) studies conducted by Herbert A. Simon and W.G. Chase the experiments were conducted with real game positions and compared with random positions. The Americans discovered that in the real positions the performance of their subjects declined proportionally to their chess ratings, but that in the random position players of all levels did approximately the same. Simon and Chase came to the conclusion that higher-ranked players use a form of chunking, or pattern-matching, that allows them to rapidly encode macro features of the positions.
Braver dan the braafste braverik!
"If the mind can find no meaning, then the senses give it. Live for this, wretched being that you are."
― Anne Rice, The Queen of the Damned
Bij DeepMind hebben ze een systeem ontwikkeld dat nog sneller progressie kan maken met het goed leren spelen van het bordspel Go dan hun eerdere systeem AlphaGo al deed. Ze gaven dat nieuwe systeem de naam "AlphaGo Zero". Bijzonder ten opzichte van het eerdere systeem van Deepmind is de snelheid waarmee het systeem leerde en het feit dat het systeem geen voorbeelden van eerder gespeelde Go-partijen gebruikte. Wat DeepMind wat dat betreft tot stand bracht wordt uitgelegd in het volgende artikel :
In het artikel worden grafieken getoond waarbij de speelsterkte uitgedrukt wordt in ELO-rating. Om een idee te krijgen van de betekenis van speelsterkteverhoudingen uitgedrukt in ELO-rating het volgende :
Tot een verschil van 100 tussen ELO-ratings kan als vuistregel gehanteerd worden dat het verwachte scoreverschil ongeveer 2% extra wordt met ieder extra verschil van 7 tussen ELO-ratings. Zo zal bij een match van 100 te spelen partijen de scoreverwachting 50-50 zijn bij een verschil tussen ELO-ratings van 0, 51-49 bij een verschil van 7, 56-44 bij een verschil van 28, enzovoort. Met sprongen van 100 verschil tussen ELO-ratings ziet bij een match van 100 te spelen partijen de scoreverwachting er als volgt uit :
Dit op basis van een berekening volgens het gevondene bij Elo-rating die preciezer is dan de iets grovere berekening op basis waarvan de daar gepresenteerde tabel tot stand is gekomen.
ELO-ratings van 's werelds beste menselijke Go-spelers kunnen worden gevonden bij Go Ratings. Daar is te zien dat 's werelds sterkst Go spelende mens Ke Jie een ELO-rating heeft van 3667 en Lee Sedol een ELO-rating van 3526. De scoreverwachting bij een match van 100 te spelen partijen tussen Ke Jie en Lee Sedol is op basis van de 141 verschil 69-31 in het voordeel van Ke Jie. Een best groot verschil in speelsterkte tussen beide spelers dus. Daarmee is de prestatie van de winst van een machine in een match tegen Ke Jie eerder dit jaar veel groter dan de winst van een machine in een match tegen Lee Sedol vorig jaar. Maar opmerkelijker nog dan dat is de progressie in speelsterkte van de door DeepMind samengestelde computersystemen.
Het computersysteem dat vorig jaar tegen Lee Sedol speelde had een ELO-rating van ongeveer 3750. Het computersysteem dat dit jaar tegen Ke Jie speelde had een ELO-rating van ongeveer 4750. De enorme betekenis daarvan in progressie moge duidelijk zijn aan de hand van bovenstaande uiteenzetting over ELO-rating.
Nu werd blijkbaar recent een nog verder door DeepMind verbeterd systeem genaamd "AlphaGo Zero" erop getest in hoeverre het systeem van scratch af aan (dus vanaf de laagst denkbare speelsterkte) een progressie in speelsterkte kon bereiken met het spelen van het bordspel Go. In slechts 3 dagen bereikte het al de speelsterkte van Lee Sedol en enkele uren later dat van Ke Jie. 18 dagen later bereikte het de speelsterkte van de machine die dit jaar tegen Ke Jie speelde om na nog eens 19 dagen een ELO-rating van ruim 5100 te bereiken (afgaande op de in bovengenoemd artikel gepresenteerde staafdiagrammen). Duizelingwekkend. Vergelijk dat bijvoorbeeld eens met een progressie-grafiek van Ke Jie voor het spelen van Go.
Nu kun je je afvragen wat de betekenis is van deze prestatie van DeepMind voor de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie in bredere zin (dus niet slechts met betrekking tot het uitmuntend goed kunnen spelen van het bordspel Go). Een indicatie daarvoor wordt in het artikel zelf al gegeven waar staat :
All of these differences help improve the performance of the system and make it more general.
Daar spreekt de verwachting uit dat het principe van het nieuwste door DeepMind ontwikkelde systeem voor het spelen van Go op topniveau ook op andere terreinen toepasbaar is.
Er zal vast nog wel een reeks van aanpassingen nodig zijn om te komen tot een systeem dat een brede intelligentie bezit dat kan concurreren met de intelligentste mensen ter wereld op alle denkbare terreinen. Maar het zal mij niet verbazen als die prestatie binnen slechts enkele jaren geleverd gaat worden.
Laatst gewijzigd door vegan-revolution op 19 okt 2017 06:15, 1 keer totaal gewijzigd.
Denken "wij zijn (ik ben) beter dan de rest" heeft helaas al veel verpest
vegan-revolution schreef: ↑19 okt 2017 05:59
Er zal vast nog wel een reeks van aanpassingen nodig zijn om te komen tot een systeem dat een brede intelligentie bezit dat kan concurreren met de intelligentste mensen ter wereld op alle denkbare terreinen. Maar het zal mij niet verbazen als die prestatie binnen slechts enkele jaren geleverd gaat worden.
Mij zou het wél verbazen. We weten immers niet eens hoe deze brede intelligentie werkt. Dus we weten niet welke criteria we de machine moeten geven om haar te bereiken. Zolang we de expertise van het systeem tot een smal gebied beperkten, zijn de machiines er binnen de kortse keren beter in dan mensen. Maar maak maar eens een machine die aan een willekeurige faculteit zijn mastersdegree kan behalen. Het probleem begint al bij het inschrijven.
Peter van Velzen schreef: ↑19 okt 2017 06:15Zolang we de expertise van het systeem tot een smal gebied beperkten, zijn de machines er binnen de kortse keren beter in dan mensen. Maar maak maar eens een machine die aan een willekeurige faculteit zijn mastersdegree kan behalen. Het probleem begint al bij het inschrijven.
Tot nu toe waren er slechts systemen die slechts voor een smal gebied toepasbaar waren. Maar stel nu eens dat men met de vondst van DeepMind gestuit is op iets dat wél breed toepasbaar is, dan kan het snel gaan mijns inziens. Voor alle duidelijkheid : ik beweer niet dat het zo snel moet gaan, maar wél dat het zo snel kán gaan! En omdat het zo snel kán gaan moet er ook snel op die mogelijkheid geanticipeerd worden.
Denken "wij zijn (ik ben) beter dan de rest" heeft helaas al veel verpest
vegan-revolution schreef: ↑19 okt 2017 06:23 En omdat het zo snel kán gaan moet er ook snel op die mogelijkheid geanticipeerd worden.
Neeuuuuhhh joh...
In m'n volgende leven word ik struisvogel. Ga die beesten steeds meer waarderen, denk dat ik m'n kop nooit meer uit dat zand vandaan trek. Nou jaa, ff luchthappen en weer hop.
Heeerlijk.
Braver dan the braafste braverik!
"If the mind can find no meaning, then the senses give it. Live for this, wretched being that you are."
― Anne Rice, The Queen of the Damned
Peter van Velzen schreef: . . . . Zolang we de expertise van het systeem tot een smal gebied beperkten, zijn de machiines er binnen de kortse keren beter in dan mensen. Maar maak maar eens een machine die aan een willekeurige faculteit zijn mastersdegree kan behalen. Het probleem begint al bij het inschrijven.
Peter,
Al in ~1965 werd dat argument gevoerd.
En sindsdien lapt de vooruitgang op dat gebied alles aan de laars.
Omdat er geen geld verdiend kan worden met het maken van een inschrijf-KI-er, een soort Turing-machine omdat er slechts geschreven hoeft te worden, heb je alleen een verschil met de natuurlijke evolutie te pakken.
Autonomie is een intrigerender maatstaf dan een opeenstapeling van functies.
Onszelf als gastheer zien van zo langzamerhand onisbare KI is daarbij ook een aardige.
Roeland
Begrip is een waan met een warm gevoel. Dus Mijdt Spijt.
heeck schreef: ↑19 okt 2017 08:25
Al in ~1965 werd dat argument gevoerd.
En sindsdien lapt de vooruitgang op dat gebied alles aan de laars.
De vooruitgang is inderdaad groot. Maar het heeft ons ook geleerd dat het simpeler is een machine te bouwen die goedi is in iets wat wij moeilijk vinden. (rekenen, schaken, go-spelen). dan een machine te bouwen die goed is in dingen waar wij goed in zijn. (zoals gezichts- , of spraak-herkenning. Laat staan datgene dat kinderen kunnen: Zonder veel hulp een onbekende taal leren gebruiken. Uiteindelijk komen we er wel achter hoe we dat een machine moeten leren, maar het vereist soms drastisch andere methoden dan we we in de ICT gewend zijn. Dan is er nog de opgave om een machinte te bouwen die zowel het een als het ander kan, en zelf kan bepalen wat hij in een bepaalde situatie moet gaan doen.
Google’s AutoML system recently produced a series of machine-learning codes with higher rates of efficiency than those made by the researchers themselves. In this latest blow to human superiority the robot student has become the self-replicating master.
Google made machines capable of replicating their own programming. And those machines can do in hours what takes the best human programmers weeks or months.
Even scarier, AutoML is better at coding machine-learning systems than the researchers who made it.
we are leaps closer to revealing AI’s potential to accelerate the technology timeline
AutoML is the genesis for the next generation of machine-learning. Tomorrow’s machines won’t just learn, they’ll self-update and be capable of creating custom programs to solve unforeseen problems.
Denken "wij zijn (ik ben) beter dan de rest" heeft helaas al veel verpest
Peter van Velzen schreef: ↑19 okt 2017 13:46
De vraag is uiteraard welke programma's dit zijn. Wat leren ze? Geen onbekende taal mag ik aannemen.
Voorlopig wil ik wel aannemen dat het aanleren van een vreemde taal in één van de volgende stappen en passant meegenomen gaat worden. En dat zou wel eens sneller kunnen gaan gebeuren dan sommigen nu denken. Het is trouwens wel een goede maatstaf. Zolang machines niet snel en vakkundig een vreemde taal kunnen aanleren hoeven we nog niet echt onder de indruk te zijn. Maar gezien wat er tot nu toe al gepresteerd is en wat op korte termijn op doorbreken lijkt te staan verwacht ik ook op taalgebied de komende jaren een enorme sprong voorwaarts.
Denken "wij zijn (ik ben) beter dan de rest" heeft helaas al veel verpest
vegan-revolution schreef: ↑19 okt 2017 16:11
Zolang machines niet snel en vakkundig een vreemde taal kunnen aanleren hoeven we nog niet echt onder de indruk te zijn. Maar gezien wat er tot nu toe al gepresteerd is en wat op korte termijn op doorbreken lijkt te staan verwacht ik ook op taalgebied de komende jaren een enorme sprong voorwaarts.
Ik denk dat juist dit wel gaat lukken er zijn bijvoorbeeld nu al steeds betere online vertaal-opties.
Deze doet het heel aardig. https://deepl.com/translator
Wie atheïsme een geloof noemt kan tot niets bekeerd worden
The person who calls atheism a religion can be converted to nothing
Ik kende deze Duitse vertaaldienst nog niet. Ik zal deze vanaf nu regelmatig gaan uitproberen. Bedankt voor de tip, doctorwho. Via de DeepL website kwam ik bij het volgende artikel : Duits bedrijf belooft betere vertalingen dan Google Translate. Daaruit bleek mij dat deze vertaaldienst pas sinds nog geen 2 maanden beschikbaar is. Een vrij recente ontwikkeling dus.
Even alvast wat uitgetest :
"Het gaat hem voor de wind." werd vertaald in "It goes to him for the wind."
Het achterliggende beest dat deze vertaaldienst bedient heeft blijkbaar dus nog wel heel wat te leren. Maar mogelijk is het toch beter dan Google Translate. Ik ben benieuwd. Voorlopig ben ik er echter naar aanleiding van bovenstaande vertaling nog niet echt van onder de indruk.
Denken "wij zijn (ik ben) beter dan de rest" heeft helaas al veel verpest
