AI'nin Drosophila'sı şimdi ne?

1960'ların ortalarında, araştırmacılar satranca ünlü " AI Drosophila " olarak bahsettiler : meyve sineği gibi, satranç oyunu deneysel olarak erişilebilir ve nispeten basit bir problemdi, bu da önemli bilgileri daha karmaşık problemler üretti.

Şimdi insanlar "satranç sadece bir arama problemidir" ve "satranç yöntemleri yapay zeka topluluğuna daha fazla ilgi göstermeyecek" diyor.

Peki, şimdi AI'nin Drosophila'sı nedir?

machine-learning

— andreister
kaynak

Geoffrey Hinton, MNIST'i makine öğreniminin Drosophilası olarak tanımladı .

— ashunigion

Biyolojik doğruluk için, elimdeki birkaç yanlış yazımla birlikte düzenlendi. Bir cins adı olarak Drosophila , başlangıç sermayesini ve italik yanı sıra doğru yazımı hak ediyor.

— Nick Cox

Yanıtlar:

Sadece googledim ve birçok insan John McCarthy'yi Go'nun " AI'nin yeni Drosophila'sı " olarak adlandırdığını söylüyor.

Ayrıca , özellikle şunu okuyan ilginç bir "DROSOPHILA REVISITED" ( pdf ) makalesi var :

Makinenin üstünlüğünü kanıtladığı DEEP BLUE - Kasparov (New York, 1997) maçından sonra, mevcut dünyadaki Go olarak satrançtan diğer oyunlara yavaş bir geçiş gözlendi. ICCA adını ICGA olarak değiştirdi ve soru ortaya çıktı: Go, AI'nin yeni Drosophila'sı mı?

Bazıları bu ifadeyi kabul eder, bazıları da şiddetle karşı çıkar. Daha dengeli terimlerle söylenebilir: böyle bir paradigma değişikliği için, bir paradigma değişimi bir önkoşuldur, bir odak değişimi yeterli değildir. Şu anda (2010), MCTS'nin bir paradigma değişimi olarak kabul edilebileceği için koşulların yerine getirildiğini söyleyebiliriz.

— andreister
kaynak

ilginç. Bugün yeni bir şey öğrendim .... :)

— Dov

Go'nun aslında ilginç olmadığını iddia ediyorum ... satrançtan daha zorlayıcı çünkü kombinatoryal patlama çok daha yüksek (ve bu nedenle satranç olabileceği yakın gelecekte "çözülmesi" mümkün değil), ancak aslında doğada aynıdırlar. Daha ilginç olasılıklar olduğunu düşünüyorum ... düşünmeme izin ver ....

— tdc

Tdc'ye katılıyorum. Go'daki problem alanı çok daha büyük olduğu için iyi bir "Drosophila" yapmaz. Belki çip tasarımı iyi bir aday olabilir. Denemenin basit olup olmadığını bilmiyorum, ama kesinlikle önemli bilgiler üretecektir.

— B Seven

Hmm, "drosophilla", basit bir deney yaptığınızda ve çok daha karmaşık problemler için geçerli olan bilgi edindiğinizde .. Çip tasarımı veya robotik basit mi? Bilmiyorum! :)

— andreister

Robotik'e (özellikle insansı robotlar) ne dersiniz?

Özellikle robotikteki zorluğun, kendi içinde oldukça iyi gelişmiş bir dizi teknolojiyi birleştirmek olduğunu düşünüyorum:

Bilgisayar vizyonu: robotlar görsel dünyanın hızlı bir şekilde işlenmesine ihtiyaç duyar
Dünyanın iç modellemesi: ayrıca dünyayı nasıl etkileyebileceklerini ve görsel manzarayı hareketleriyle nasıl bağlayacaklarını bilmeleri gerekir.
Konuşma tanıma: onlarla konuşabilmek istiyoruz, değil mi?
Konuşma sentezi: ve söylediklerini duymak istiyoruz!
Takviye Öğrenimi: deneme yanılma yoluyla öğrenebilmeleri gerekir.
Bayesian akıl yürütme: bir noktada karar vermeyi kolaylaştırmak için muhtemelen dünyadaki olasılıksal nesne kavramlarına sahip olmaları gerekecektir.

Onlara satranç ya da go-play yetenekleri vermek de kolay olurdu ;-)

Bence bu konuda tek sorun, Drosophila açısından donanım açısından önemli bir maliyet olmasıdır. Ancak robotun simüle edilmiş bir dünyada yaşayamamasının bir nedeni yok .

Ve belki de oyun dünyasında böyle bir şey var , burada birden fazla modalite kullanarak fizik motoruyla etkileşime girebilecek kendi AI botunuzu oluşturabilirsiniz?

— tdc
kaynak

Öyleyse, yapay zekanın yeni drosophilla'sının simüle edilmiş bir dünyada yaşayan gerçek drosophilla olduğunu söyleyebilir miyiz ?! ;)

— andreister