Computer lernt Brettspiele aus zweiminütigen Clips, Menschen schlägt nach rechts

2014-01-08  |  Comebuy News

Ab sofort sind wir offiziell ein Schritt näher zum Skynet. Wie der Computer-Antagonist ist Computer Scientist Lukasz Kaiser Machinelearning Software (PDF) Geschwindigkeiten beschleunigte lernfähig. Im Gegensatz zu jedermanns Lieblings Cyberdine Systems Fehler, diesmal nicht Needmilitary-Grade Hardware--es braucht nur einen Laptop mit einer 4GB RAM, Intel L9600 Prozessor mit 2,13 GHz und nur Oneprocessor Kern.

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In seinem kürzlich veröffentlichten Papier skizziert Kaiser, wie ein System von einem Entscheidungs-Motor von möglichen Canlearn wie kompetent spielen mit nur einem Minimum an Hintergrunddaten geführt.

Dies ist, wo die Dinge ein wenig technische erhalten, so mit uns tragen: Kaiser heißt es beim Computer Wissenschaftler schondas eine große Menge an Arbeit in Bezug auf EDV Objekterkennung und visuelle Szene Interpretationen, "nur ein paar Systeme mit der Kapazität von übergeordneten Lernkonzepte wurde bisher." Nach Kaiser sind unsere Computer ziemlich gut ableiten von Sequenzen von übergeordneten symbolische Daten von video-Streams, aber wir immernoch einen langen Weg zu gehen, wenn es darum geht lernen daraus.

Er argumentiert, dass ein differenzierter Ansatz mit relationalen Strukturen und mehrere Logik Systeme besser Suitedfor lernen von visuellen Daten im Vergleich zu der gängigen Praxis der Verwendung von Formeln und einzigartige Logicsystems. "Diese beiden grundlegenden Änderungen erlauben uns, ein System, dass--wissen nur über Zeilen, Spalten und diagonalen ausschlaggebenden Stücke--lernt Spiele wie vier, Gomoku, Bauern oder Durchbruch, jeweils eine aus einem Paar intuitive Videodemonstrationen, zusammen ca. 2 Minuten lang anschließen zu demonstrieren."

Bereitet dies wo wir starten die Rebellion der Maschinen? Noch nicht ganz. Kaiser muss noch herausfinden wie zum Abrufen des zur Problemlösung erfordern "hierarchisch strukturierten Lernens oder eine Form der Probabilisticformulas." Bis dahin sind wir sicher. Danach ist es jedermanns Spiel.

[Aukasz Kaiser (PDF) via Gizmodo]

Cassandra Khaw ist ein Entry-Level Audiophile eine Straße, eine Person, die über Videospiele für Aliving schreibt und Tänzer jemand verbringt zu viel Zeit auf Twitter.

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