Czym jest teraz Drosophila AI?

W połowie lat 60. XX wieku naukowcy nazywali szachy „ Drosophila AI”: podobnie jak mucha owocowa, gra w szachy była dostępna i stosunkowo prosty problem z eksperymentami, który jednak spowodował ważną wiedzę, bardziej złożone problemy.

Teraz ludzie mówią, że „szachy to tylko problem wyszukiwania”, a „metody szachowe nie przyniosą większego zainteresowania społeczności AI”.

Czym więc jest teraz Drosophila AI?

machine-learning

— ireister
źródło

Geoffrey Hinton opisał MNIST jako Drosophila uczenia maszynowego.

— ashunigion

Edytowane pod kątem poprawności biologicznej oraz kilku błędów ortograficznych w moim zasięgu. Drosophila jako nazwa rodzaju zasługuje na początkowy kapitał i kursywę, a także poprawną pisownię.

— Nick Cox,

Odpowiedzi:

Właśnie googlowałem i wiele osób zacytowało Johna McCarthy'ego nazywającego Go „nową Drosophila AI” - chociaż nie znalazłem jego oryginalnego powiedzenia.

Jest też ciekawy artykuł „ZMIENIONO DROSOPHILĘ” ( pdf ), który w szczególności brzmi:

Po meczu DEEP BLUE - Kasparov (New York, 1997), w którym maszyna udowodniła swoją wyższość, zaobserwowano powolne przejście w świecie gier z szachów do innych gier, z Go jako obecnym faworytem. ICCA zmieniła nazwę na ICGA i pojawiło się pytanie: Czy Go to nowa Drosophila AI?

Niektórzy zgodzą się z tym stwierdzeniem, a inni energicznie się temu sprzeciwiają. W bardziej zrównoważonych terminach można powiedzieć: dla takiej zmiany paradygmatu zmiana paradygmatu jest warunkiem wstępnym, zmiana ogniskowania nie jest wystarczająca. W tym momencie (2010) możemy stwierdzić, że warunki są spełnione, ponieważ MCTS można uznać za zmianę paradygmatu.

— ireister
źródło

ciekawy. Nauczyłem się dziś czegoś nowego .... :)

— Dow

Twierdziłbym, że Go nie jest tak interesujący ... jest trudniejszy niż szachy, ponieważ kombinatoryczna eksplozja jest o wiele wyższa (i dlatego jest mało prawdopodobne, że zostanie „rozwiązana” w najbliższej przyszłości, gdzie mogą być szachy), ale mają one zasadniczo taki sam charakter. Myślę, że są bardziej interesujące możliwości ... pozwól mi pomyśleć ...

— tdc

Zgadzam się z tdc. To, że przestrzeń problemowa w Go jest znacznie większa, nie czyni z niej dobrego „Drosophila”. Być może dobrym pomysłem byłoby zaprojektowanie układu. Nie wiem, czy można na nim po prostu eksperymentować, ale z pewnością przyniosłoby to ważną wiedzę.

— B, 7

Hmm, „drozofilla” jest, cóż, kiedy przeprowadzasz prosty eksperyment i zdobywasz wiedzę, która jest ważna w przypadku znacznie bardziej złożonych problemów. Czy projektowanie układów lub robotyka jest prosta? Nie wiem! :)

— andreister

A co z robotyką (konkretnie robotami humanoidalnymi)?

Myślę, że w szczególności wyzwaniem w robotyce jest połączenie zestawu technologii, które same w sobie są dość dobrze rozwinięte:

Wizja komputerowa: roboty potrzebują szybkiego przetwarzania świata wizualnego
Modelowanie wewnętrzne świata: muszą także wiedzieć, jak mogą wpłynąć na świat i jak połączyć wizualny krajobraz z ich ruchem
Rozpoznawanie mowy: chcemy móc z nimi rozmawiać, prawda?
Synteza mowy: i chcemy usłyszeć, co mają do powiedzenia!
Nauka wzmocnienia: powinni umieć uczyć się metodą prób i błędów itp.
Argumentacja bayesowska: w pewnym momencie prawdopodobnie będą musieli mieć probabilistyczne pojęcia o obiektach na świecie, aby ułatwić podejmowanie decyzji

Łatwo byłoby również dać im możliwość gry w szachy lub gry ;-)

Myślę, że jedyny problem z tym, z punktu widzenia Drosophili , polega na tym, że istnieje znaczny koszt sprzętu. Jednak nie ma powodu, dla którego robot nie mógłby żyć w symulowanym świecie .

A może jest coś takiego w świecie gier , w którym możesz stworzyć własnego bota AI, który może wchodzić w interakcje z silnikiem fizyki przy użyciu wielu modalności?

— tdc
źródło

Czy możemy więc powiedzieć, że nowa drozofilla AI jest prawdziwą drozofillą żyjącą w symulowanym świecie ?! ;)

— andreister