Cita de: Pensator en 28 de Enero de 2016, 08:37:27 Queda por ver el Arimaa, que es un juego diseñado específicamente para que las IA no puedan ganar a un jugador humano bueno. Aunque esta pensado para sistema de "ataque" antiguos, no creo haya tenido en cuenta el sistema de abordarlo con que han abordado el Go.En el 'Arimaa Challenge', un computador ya derrotó a los jugadores humanos el año pasado y se acabó el desafío
Queda por ver el Arimaa, que es un juego diseñado específicamente para que las IA no puedan ganar a un jugador humano bueno. Aunque esta pensado para sistema de "ataque" antiguos, no creo haya tenido en cuenta el sistema de abordarlo con que han abordado el Go.
Pues ahí está justamente el quid de la cuestión, en crear una función heurística que te permita discriminar cuál es una buena jugada y cuál es menos buena, en un función de una serie de parámetros.Trasladando el ejemplo de DS a AlphaGo, lo que han hecho su creadores es desarrollar un sistema que adapta su mecánica de toma de decisiones debido a un aprendizaje previo, entonces supones que lo que sale será una jugada óptima basada en que el sistema haya aprendido y adaptado la toma de decisiones a lo que le has metido previamente.Hay diferentes tipos de enfoques según el tipo de espacio que se desee explorar. Lo que no se es a qué tipo de espacio de soluciones pertenecería un juego como Dominant Species.
Cita de: vilvoh en 28 de Enero de 2016, 10:57:20 Pues ahí está justamente el quid de la cuestión, en crear una función heurística que te permita discriminar cuál es una buena jugada y cuál es menos buena, en un función de una serie de parámetros.Trasladando el ejemplo de DS a AlphaGo, lo que han hecho su creadores es desarrollar un sistema que adapta su mecánica de toma de decisiones debido a un aprendizaje previo, entonces supones que lo que sale será una jugada óptima basada en que el sistema haya aprendido y adaptado la toma de decisiones a lo que le has metido previamente.Hay diferentes tipos de enfoques según el tipo de espacio que se desee explorar. Lo que no se es a qué tipo de espacio de soluciones pertenecería un juego como Dominant Species.Y eso no es un límite para la propia máquina? No llegaría nunca a estar más que a un paso muy pequeñito del mejor de los humanos.
Cita de: vilvoh en 28 de Enero de 2016, 10:32:45 Cita de: Weaker en 28 de Enero de 2016, 10:25:26 Y qué aún así, las decisiones son tan cambiantes que es muy complicado controlar más allá del turno siguiente.Pero eso no tiene por qué ser malo per se. Un entorno tan cambiante simplemente indica, a mi modo de ver, que posiblemente tengas que hacer más cálculos, pero si tienes la potencia suficiente. Yo creo que la complejidad para diseñar jugadores no humanos no está tanto en la variabilidad, sino en un buen algoritmo que sopese lo mejor en cada momento, teniendo en cuenta que el periodo a planificar depende como dije de tu potencia de cálculo.Lo que me parece complicado es que, en un juego con tantos jugadores, unos mejores, otros peores, pudiera valorar cuál es la mejor opción, teniendo en cuenta todas las opciones que puedes darse por parte de los otros 5 jugadores, bien o mal tomadas por cada uno de ellos (lo que influye mucho en las estrategias) Cómo iba a valorar qué es mejor, si puede que movimientos aparentemente peores o menos lógicos para un jugador sean su mejor opción? Es decir, cómo se lidia desde la lógica con las tripas y el instinto de supervivencia?Spock ayúdanos!!!!
Cita de: Weaker en 28 de Enero de 2016, 10:25:26 Y qué aún así, las decisiones son tan cambiantes que es muy complicado controlar más allá del turno siguiente.Pero eso no tiene por qué ser malo per se. Un entorno tan cambiante simplemente indica, a mi modo de ver, que posiblemente tengas que hacer más cálculos, pero si tienes la potencia suficiente. Yo creo que la complejidad para diseñar jugadores no humanos no está tanto en la variabilidad, sino en un buen algoritmo que sopese lo mejor en cada momento, teniendo en cuenta que el periodo a planificar depende como dije de tu potencia de cálculo.
Y qué aún así, las decisiones son tan cambiantes que es muy complicado controlar más allá del turno siguiente.
En el tema computacional es interesante ese acercamiento. Algorítmicamente el Go es p-space completo por tanto muy complejo de calcular todos sus árboles por tanto estos enfoques pueden abrir caminos de inteligencia ariticifial. El ajedrez creo recordar era NP-COMPLETO
Yo soy mucho más optimista, yo espero que no en mucho tiempo (2020) los ordenadores (robots o máquinas inteligentes) superen a los humanos en muchas cosas. De hecho, hay un estudio que dice que la mitad de trabajos los harán robots para esa época. Así que muchos lo vamos a ver.
En el siguiente vídeo Andrew Mcaffe, uno de los mayores expertos mundiales en desarrollo digital económico, habla sobre el momento decisivo en el que se encuentra la relación tecnología-sociedad. Es una visión muy ponderada, equilibrada, racionada sobre el tema y por supuesto estoy totalmente de acuerdo con él.Os recomiendo que lo escuchéis