Tema: Aprendizaje profundo, una aplicación de la Inteligencia Artificial que ya está cambiando el mundo.

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  • MaximVR

    17 Jun 2014 19:51

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    MaximVR » 12 ENE 2017  19:48

    Se pueden encontrar titulares cada vez más frecuentemente sobre la aplicación del aprendizaje profundo a los más diversos problemas. El que enlazo aquí tiene que ver con los coches autónomos. Cabe resaltar que el enfoque es conseguir que el ordenador deduzca por si mismo cuales son las reglas y acciones de la conducción en vez de que un ejercito de programadores las codifique.

     

    www.technologyreview.es/robotica/52852/ni-conductor-ni-programador-los-coches/

     

    Una empresa israelí planea probar la técnica que permitió a un ordenador vencer al Go en vehículos autónomos en carretera durante la segunda mitad de este año

    JUEVES, 12 DE ENERO DE 2017POR WILL KNIGHTT
    RADUCIDO POR TERESA WOODS

    Una flota inusual de coches autónomos se echará a la carretera durante los próximos meses. A diferencia de la mayoría de los vehículos autónomos, que están programados para lidiar con las situaciones con las que se pueden encontrar, estos coches habrán aprendido por ellos mismos cómo enfrentarse a escenarios complejos de forma segura a través de simulaciones.

    Los coches aprenderán a circular por intersecciones concurridas, autovías abarrotadas y rotondas gracias al aprendizaje reforzado, una aproximación al aprendizaje de máquinas inspirada en cómo aprenden los animales al asociar una recompensa con un comportamiento previo.

    Mobileye, una empresa israelí que provee sistemas de seguridad para muchas empresas automovilísticas, ha anunciado en la feria CES celebrada a principios de mes en Las Vegas (EEUU) que probará esta técnica en carretera durante el segundo semestre de este año. Para ello, la empresa colaborará con el fabricante alemán BMW y la empresa de chips Intel.

    En el aprendizaje reforzado, los ordenadores no se programan a mano ni se les facilita ejemplos específicos de lo que se pretende que aprendan; en su lugar, el ordenador altera su propio comportamiento a medida que comprueba qué pasos le llevan de manera fiable hasta un objetivo determinado. En el caso de la conducción autónoma, el objetivo a seguir podría ser entrar en una rotonda o incorporarse al tráfico de modo seguro y fluido. La técnica ha demostrado ser una manera eficaz de entrenar a los ordenadores para hacer cosas que son difíciles de lograr con código, como por ejemplo vencer a una persona en un videojuego de Atari y el juego de mesa Go.

    El director del Centro Estadounidense de Movilidad, James Maddox, considera que interactuar con conductores humanos representará un reto clave para los coches autónomos. Según Maddox, cuya organización sin ánimo de lucro colabora con las empresas para crear y establecer estándares para las tecnologías conectadas y automatizadas, estos sistemas "tienen que aprender no sólo de la experiencia de un vehículo, sino de la de otros conductores también". Mobileye también está desarrollando una plataforma que permitiría a diferentes fabricantes compartir los datos recopilados por sus coches autónomos. Para Maddox, un acceso fácil a esa información podría ser crucial para impulsar la mejora de la tecnología.

    La conducción autónoma y su tecnología asociada fueron del desencadenante de una buena parte de los anuncios y demostraciones del CES de este año. Toyota presentó su idea para un coche autónomo con asistente personal integrado. El fabricante de chips Nvidia mostró un potente sistema en un chip desarrollado para la conducción autónoma. El fabricante de piezas automovilísticas Delphi exhibió un Audi autónomo producido en colaboración con Mobileye.

    La empresa israelí lleva por su parte algún tiempo trabajando en sus sistema de aprendizaje. En una conferencia de inteligencia artificial (IA) celebrada en Barcelona (España) en diciembre, el vicepresidente de tecnología de la empresa, Shai Shalev-Shwartz, explicó que el aprendizaje reforzado permite equipar a los coches autónomos con una conducción más habilidosa. Mostró como ejemplo una situación que su empresa está abordando con la técnica: en una simulación, en el punto de intersección de dos autovías, un puñado de coches se incorpora simultáneamente en direcciones contrarias.

    "Tenemos que encontrar el equilibrio entre un comportamiento defensivo y otro agresivo", dijo Shalev-Shwartz. "Si somos demasiado defensivos, no progresaremos; si somos demasiado agresivos, podríamos chocar con otros coches. Necesitamos negociar con los demás conductores. No podemos [limitarnos a] respetar las reglas: tenemos que conocer las reglas de romper las reglas".
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  • MaximVR

    17 Jun 2014 19:51

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    MaximVR » 12 ENE 2017  19:53

    Si alguien tiene interés en ver en que otros campos se está aplicando el aprendizaje profundo recomiendo estas dos charlas de Jeremy Howard que son muy amenas y con buenos ejemplos:

     

     

     

    Una de las más graciosas es ver como un programa puede aplicar el estilo de un pintor a una foto cualquiera :

     

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  • Cdaked

    Moderador

    18 Ene 2014 12:42

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    Cdaked » 12 ENE 2017  20:09

    Hace unos meses un sistema de aprendizaje profundo hizo la reingeniería inversa de cómo la Planaria usa su genética para regenerarse, un trabajo que varios de los mejores genetistas no habían conseguido en años.

     

    Una Planaria es un gusano plano que aunque lo dividas en 100 pedazos, cada trozo es capaz de regenerar un clon perfecto del animal original.

     

    Fuente

    Equipo: AMD Ryzen 9 3900X; Gigabyte Aorus 2080 Ti Extreme; DDR4 32GB 4GHz C16.

    3 0
  • MaximVR

    17 Jun 2014 19:51

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    MaximVR » 13 ENE 2017  10:36

    En Google están usando esta técnica-herramienta cada vez en más proyectos obteniendo productos más potentes con menos esfuerzo.

     

    3 0
  • Franky

    16 May 2013 21:49

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    Ubicación: Murcia

    Franky » 13 ENE 2017  10:58

    Gracias Maxim, me encantan estos hilos

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  • Moli_Alejandro

    23 Dic 2016 09:31

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    Ubicación: Granada

    Moli_Alejandro » 13 ENE 2017  11:53

    Un amigo mío de la carrera estudió una asignatura relacionada con esto "Aprendizaje automático", requiere bastantes conocimientos matemáticos pero el potencial que tiene es brutal y paciencia.

     

    Recuerdo que me contó acerca de un algoritmo que implementó el cual le tardó 3 días para que llegara a converger en su PC. Requiere de mucha paciencia el implementar este tipo de algoritmos.

    Ingeniero informático interesado en proyectos de realidad aumentada.

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  • MaximVR

    17 Jun 2014 19:51

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    MaximVR » 13 ENE 2017  12:04

    Desde luego es un campo en plena ebullición, sobretodo por que las empresas que lo están implementando están consiguiendo resultados económicamente visibles.

     

    Los avances recientes también han estado facilitados por el uso de tecnologías que en principio estaban dedicadas a darnos mejores gráficos en los juegos de ordenador, las tarjetas gráficas con sus chips GPU especializadas en pequeños cálculos en paralelo. Una convergencia de tecnologías con un giro inesperado.

     

    www.xataka.com/robotica-e-ia/deep-learning-que-es-y-por-que-va-a-ser-una-tecnologia-clave-en-el-futuro-de-la-inteligencia-artificial

     

    En el enfoque Deep Learning se usan estructuras lógicas que se asemejan en mayor medida a la organización del sistema nervioso de los mamíferos, teniendo capas de unidades de proceso (neuronas artificiales) que se especializan en detectar determinadas características existentes en los objetos percibidos. La visión artificial es una de las áreas donde el Deep Learning proporciona una mejora considerable en comparación con algoritmos más tradicionales. Existen varios entornos y bibliotecas de código de Deep Learning que se ejecutan en las potentes GPUs modernas tipo CUDA, como por ejemplo NVIDIA cuDNN.
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  • MaximVR

    17 Jun 2014 19:51

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    MaximVR » 15 ENE 2017  10:50

    Y una noticia más sobre una aplicación del aprendizaje profundo.

     

    Jugar a poker.

     

    A diferencia de otros juegos como el ajedrez o incluso el Go, en el poker no se tiene toda la información a disposición para evaluar que hacer, circunstancias que se dan en muchos otros tipos de escenarios de la vida real.

     

    El próximo reto que veremos en relación a desafiar una AI experta en el juego de cartas es el torneo en Pittsburg que empezó el día 11 de enero, en el que varios campeones mundiales de póker jugarán contra un programa desarrollado por el equipo del profesor Tuomas Sandholm del CMU. En total se realizarán pruebas durante 20 días con la intención de que de nuevo una AI domine un juego que desde siempre ha sido demasiado complejo para los ordenadores.

     

    Bowling and colleagues previously created a program to “solve” Heads-Up Limit poker, but Heads-Up No-Limit is a tougher challenge, as there is no restriction on the size of the bets. The number of different possibilities in a game of Heads-Up Limit is 10^14, but in No-Limit it’s more like 10^160.

    The heads-up variant of the game, which pits players one-on-one, may not be the most popular kind of poker, but it is best suited to AI competitions. “If there were more players, the humans would simply gang up against the AI, shifting the odds by a huge amount,” says Bowling. “No matter how sophisticated your AI was, it would still lose.”

     

    El primer día, la AI ganó. Todavía quedan días para que finalice, pero ...

     

    Fuentes :
    www.xataka.com/robotica-e-ia/las-maquinas-intuitivas-y-los-faroles-un-nuevo-software-viene-para-arrebatarnos-las-victorias-en-poker

     

    www.technologyreview.com/s/603342/poker-is-the-latest-game-to-fold-against-artificial-intelligence/

     

    www.newscientist.com/article/2117920-poker-ai-competes-to-beat-top-players-in-no-limit-game/?utm_medium=Social&utm_campaign=Echobox&utm_source=Twitter&utm_term=Autofeed&cmpid=SOC%7cNSNS%7c2017-Echobox#link_time=1484320887

     

    www.riverscasino.com/pittsburgh/BrainsVsAI/

     

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  • MaximVR

    17 Jun 2014 19:51

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    MaximVR » 16 ENE 2017  10:48

    Google utiliza el aprendizaje máquina para reducir el consumo de datos del móvil

     

    www.microsiervos.com/archivo/internet/google-aprendizaje-maquina-reducir-consumo-datos-movil.html

     

    Google ha implementado esta tecnología en algunas versiones de la app de G+ para Android y la está aplicando a unos 1000 millones de imágenes cada semana. El ahorro de ancho de banda promedio obtenido hasta ahora es de aproximadamente un tercio por cada imagen transferida.
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  • cerebrumvirtualis

    14 May 2013 22:45

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    Ubicación: Indeterminable

    cerebrumvirtualis » 20 ENE 2017  12:36

    Un poco injusto ya que las maquinas no tienen cara. lol

    [size=1]

     

    Magic Leap es el Salvador prometido que nos liberará del escritorio

     

    El futuro de la RV es movil

     

    Inventador de una nueva especie de coche volador ultra-seguro.
    [/size]

    ________________________________________________

     


    Qualcomm Snapdragon 1090  64.000 nucleos electro-fotonicos
    Integrated Quantum Photonic RayTracing Accelerator
    Magic Leap intraocular contact lens VRD array

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  • MaximVR

    17 Jun 2014 19:51

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    MaximVR » 20 ENE 2017  13:15

    La AI tampoco puede ver la cara de los jugadores para saber si van de farol :)

     

    www.technologyreview.es/robotica/52889/la-intuicion-de-la-ia-le-apunta-una-nueva/
    DeepStack aprendió a jugar al póquer con manos contra sí mismo. Después de cada partida, la máquina revisita y refina su estrategia, lo que se traduce en un enfoque cada vez más optimizado. Debido a la complejidad del póquer sin límites, este enfoque normalmente implica practicar con una versión más limitada del juego. El equipo de DeepStack se enfrentó a esta dificultad con una técnica de aproximación rápida que refinó gracias a un algoritmo de aprendizaje profundo entrenado con ejemplos anteriores de partidas de póquer.

    "Lo que es realmente novedoso para un juego tan complejo es poder calcular con eficacia la acción a tomar en cada situación según se produzca, en lugar de tener que recorrer una forma simplificada de todo el árbol de posibilidades de juego fuera de línea", explica Wellman, de la Universidad de Míchigan.

    Los investigadores comparan la técnica de aproximación de DeepStack al instinto que aplica un jugador humano cuando intuye si su rival va de farol o tiene una mano ganadora. La diferencia es que la máquina basa su evaluación en los patrones de apuesta de su rival en lugar de en el lenguaje corporal. "Esta aproximación se puede considerar como la intuición de DeepStack", escriben los investigadores. "Una corazonada de saber el valor de cualquier combinación de cartas de un rival en cualquier situación posible de póquer", apuntan.
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  • MaximVR

    17 Jun 2014 19:51

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    MaximVR » 24 ENE 2017  10:10

    www.poker10.com/libratus-sigue-masacrando-rivales-humanos-se-acerca-millon-arriba-n33806

     

    Libratus sigue masacrando a sus rivales humanos y se acerca al millón arriba

     

    El bot sigue su progresión irresistible ante los pros del Brains vs Artificial Intelligence Challenge. Dong Kim parece el único humano capaz de ganarle al bicho.

     

    El bot Libratus sigue con el martillo pilón, masacrando sin piedad a sus 4 rivales humanos en el Brains vs Artificial Challenge, que se está disputando en el Rivers Casino de Pittsburgh.

     

    Ya se ha cruzado el ecuador del desafío, pues se han jugado 64.312 manos de las 120.000 acordadas inicialmente. Y el resultado actual es contundente: Libratus gana a los poker pros por 794.392$.

     

    El bot ha conseguido esta gran ventaja aprovechando su juego, no una racha provocada por la varianza. Está mostrando una gran habilidad para colocar faroles, cazar bluffs o sacar de quicio a sus oponentes realizando overbets en las situaciones apropiadas.
    Los humanos no encuentran las armas para poder adaptarse a su juego. De hecho, a día de hoy, cuando ya se ha disputado la mitad del reto, solo Dong Kim parece capaz de salvar el honor de los pros.

     

    Así van los 4 enfrentamientos, tras 12 días de lucha, o más bien, de pesadilla para los humanos:
    Dong Kim: -20.940$.
    Jason Les: -308.324$.
    Jimmy Chou: -228.679$.
    Daniel McAulay: -236.449$.

     

    Esta gráfica muestra la evolución de los 4 duelos desde el inicio:

     

    Gráfica de jugadores vs Libratus

     

    Y esta otra gráfica demuestra el aniquilamiento que está sufriendo el equipo de human brains.

     

    Gráfica global.

     

    Desde luego, Tuomas Sandholm y su equipo de la Carnegie Mellon University pueden estar orgullosos por el trabajo realizado, evolucionando al perdedor Claudico y creando una auténtica máquina de imprimir billetes, como es el gran Libratus.
    Congratulations!

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  • MaximVR

    17 Jun 2014 19:51

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    MaximVR » 31 ENE 2017  9:14

    Ya ha terminado la competición y la Inteligencia Artificial Libratus ha ganado a los 4 humanos a los que se enfrentaba.

     

    twitter.com/search?f=tweets&vertical=default&q=%23BrainsVsAI&src=typd

     

    www.theguardian.com/technology/2017/jan/30/libratus-poker-artificial-intelligence-professional-human-players-competition?CMP=share_btn_tw

     

    www.technologyreview.es/robotica/52968/la-importancia-y-dificultad-de-que-una-maquina/

     

     

    Las técnicas empleadas para desarrollar un bot de póker más inteligente podría tener muchas aplicaciones en el mundo real. La teoría de juegos ya ha sido aplicada a las investigaciones para bloquear ataques y de ciberseguridad, a la dirección automatizada para los servicios de taxi y la planificación robótica, según Sam Ganzfried, que participó en el desarrollo de Claudico y ahora es profesor adjunto de la Universidad Internacional de Florida en Miami (EEUU).

    Pero aunque Libratus se alce con la victoria, esto no echará a los humanos de la mesa de cartas. La versión multijugador de Texas hold'em sin límite no puede ser dominada mediante las técnicas que emplea Libratus.

     

    Pero si que marca el inicio del fin de las partidas de Poker Online :D

    3 0
  • Cdaked

    Moderador

    18 Ene 2014 12:42

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    Cdaked » 31 ENE 2017  15:10

    Esto ha sido de relato de ciencia ficción.

     

    Ahora sólo falta que la hagan estudiarse a sí misma para mejorar, una vez y otra, y otra...
    Que ella misma diseñe el hardware que le haga falta.

     

    Si no nos mata, empieza a crear remedios médicos que fliparemos. Mejor los casi dos millones invertidos ahí, que en los bolsillos de los Pokermon.

    Equipo: AMD Ryzen 9 3900X; Gigabyte Aorus 2080 Ti Extreme; DDR4 32GB 4GHz C16.

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