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I, for one, welcome our Robot Overlords
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Nichtraucher
Fun Bobby


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BeitragVerfasst am: 21.03.2018, 09:29                                  +/-

Ich bin gegen Privatautos. Die Technik wäre doch viel besser für eine Flotte von autonomen, gleichen Robo-Autos, die permanent die Stadt durchstreifen, auf der Suche nach Passagieren. Die werden dann in der mathematisch besten Reihenfolge eingesammelt und maximal effizient ans Ziel gebracht. Man braucht natürlich verschieden große Modelle und für die Luxusvariante mit Bordbar muss man dann etwas länger warten, während das nächste Sammeltaxi in einer halben Minute kommt. Abgerechnet wird per App. Technisch wär das viel einfacher und effizienter. Die Autos würen in langen Kolonnen mit ganz wenig Abstand fahren und sich immer an die StVO halten. Man würde sie natürlich auch klar von den Rad- und Fußgängerspuren trennen. Dieses unsinnige Beharren auf dem eigenen Wagen ist ein Hemmschuh. Zumal der Wagen eh meist der Bank oder dem Leasinganbieter gehört, wenn man es genau nimmt.


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Lass die Finger von dem ganzen neumodischen Kram.
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Tyler Durden
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BeitragVerfasst am: 21.03.2018, 10:28                                  +/-

Das wäre natürlich das Traumszenario. Man ist so mobil wie jetzt, sogar noch mehr weil man im Auto schlafen/essen/Partymachen/arbeiten/netflixen kann, muss sich aber nicht mit dem drumrum wie Versicherungen/Reparaturen oder Taxifahrern rumschlagen. Vielleicht wird sich das Auto vom Konzept dann auch verändern, so in Richtung Wohnmobil anstatt PKW.


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Actually, throughout my life, my two greatest assets have been mental stability and being, like, really smart.
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Dummer FETTER Hobbit



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BeitragVerfasst am: 03.07.2018, 07:21                                  +/-

Transformers, Pacific Rim, Avatar etc.
Now it's real:
https://youtu.be/fSvFzz9R9vo


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Der einfachste Weg führt aufs Abstellgleis.
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Tyler Durden
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BeitragVerfasst am: 12.10.2018, 05:41                                  +/-

Neues Boston Dynamics Video von gestern:



"How am I supposed to escape a terminator that can do parkour?"
vs.
"People act all concerned but that moment you're in a Fukushima type disaster and your hear that thing running towards you to come drag you out, you're going to be thanking God for Boston Dynamics."


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DMolloy



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BeitragVerfasst am: 31.10.2018, 20:43                                  +/-

Man verwendet ja schon seit einiger Zeit Videospiele für AI-Forschung, weil sie eine klar abgegrenzte komplexe Welt bieten – allen voran klassische Atarispiele, das erste Super Mario Bros. und Dota 2. Ein Papier über die Kombination von aktuellen neuronale Netze-Architekturen mit reinforcement learning das mit dem gleichen (also generalisierten) Grunddesign eine ganze Reihe von Atarispielen deutlich besser als Menschen lösen konnte hat die Firma DeepMind, von denen danach auch AlphaGo kam vor vier Jahren bekannt gemacht. Breakout hat diese KI zum Beispiel so gespielt:



Man sieht hier auch dass das Netz gegen Ende so stark optimiert ist dass es den "intelligenten" Trick entdeckt, sich einen Tunnel zu bauen um den Ball oben einzufangen.

Wenn man sich die Liste von 2014 (Seite 3) anschaut dann wird aber schnell klar wie limitiert dieser Ansatz auch ist. Ein wichtiges Problem am klassischen reinforcement learning ist dass es eine klar definierte Belohnung geben muss, eine Verstärkung für bestimmte Aktionen in bestimmten Bedingungen sozusagen, und die Belohnung auch möglichst zeitnah zur Aktion erfolgen muss. Bei den Atarispielen sind das einfach Punkte. Damit lösbar sind Breakout, Pinball, Space Invaders; unlösbar sind dagegen Spiele wie Adventure oder Montezuma's Revenge, bei denen es Punkte nicht so direkt oder nur sehr selten gibt und man Gegenstände wie Schlüssel einsammeln und an anderer Stelle wieder einsetzen muss. Die Positionen von Türen und Räumen muss sich der Agent auch merken.

Das Modell von 2014 versagt in diesem Umfeld einfach:



Fortschritte erzeugen daher viel Aufmerksamkeit. Bisher haben die sich aber darauf konzentriert dass die KI durch Beobachtung lernt, also dass man ihr Videos zeigt wie das Spiel erfolgreich gelöst wird - was an sich auch cool ist, aber eben nicht das was man von einer künstlichen Intelligenz sehen möchte. Nachahmende Agenten scheinen sich zudem letztlich nur eine deterministische Serie von Schritten zu merken, können also im Grunde nur ein bestimmtes Spiel lösen und nie autonom agieren.

Stellt sich raus.. wenn man Neugier als Belohnung richtig umsetzt klappt es plötzlich viel besser. Dazu gibt es einen neuen schönen Blogpost von OpenAI. Es ist nicht der erste Ansatz in der Richtung aber der erste der die menschliche Punktzahl bei diesem Spiel bei weitem übersteigt, und er ist auch etwa doppelt so gut wie der bisher beste.



"Neugier" hat man hier so umgesetzt dass das Modell versucht den nächsten Zustand des Spiels vorherzusagen. Aus dem Unterschied zwischen dem vorhergesagten und dann wirklich beobachteten nächsten Zustand berechnet sich dann ein Fehler. Je vorhersagbarer der nächste beobachtete Zustand ist desto höher ist dieser Fehler. Der Agent versucht den Fehler zu minimieren, geht also auf unvorhersehbare Situationen zu.

OpenAI
As a result it is attracted to the unpredictable. For example, it will find a change in a game score to be rewarding only if the score is displayed on the screen and the change is hard to predict. The agent will typically find interactions with new objects rewarding, as the outcomes of such interactions are usually harder to predict than other aspects of the environment.


Sie haben die Idee auf weitere Spiele angewendet, was wohl zu ein paar schönen Beobachtungen geführt hat (illustriert mit Videos):

OpenAI
Pong - We trained the agent to control both paddles at the same time and it learned to keep the ball in play resulting in long rallies. Even when trained against the in-game AI, the agent tried to prolong the game rather than win.


Einen Ball hin und her schlagen macht ja auch so Spaß.

Und Super Mario:


Zum "Noisy TV problem", was sie mit der neuen Entwicklung auch gelöst haben:
OpenAI
Like a gambler at a slot machine attracted to chance outcomes, the agent sometimes gets trapped by its curiosity as the result of the noisy-TV problem. The agent finds a source of randomness in the environment and keeps observing it, always experiencing a high intrinsic reward for such transitions. Watching a TV playing static noise is an example of such a trap.


Inspiriert ist das sicher von einer aktuell populären Gehirntheorie namens predictive coding, aber auch von Erkenntnissen um die Skinner Box-Belohnungsschemata die heute allzu erfolgreich eingesetzt werden um Leute süchtig nach sozialen Medien, Nachrichten oder YouTube zu machen.

Sieht also aus als hätte man damit eine funktionierende Variante für ein weiteres möglicherweise wichtiges Element für KI gefunden.



Zuletzt bearbeitet von DMolloy am 31.10.2018, 21:12, insgesamt einmal bearbeitet
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Warg



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BeitragVerfasst am: 31.10.2018, 21:12                                  +/-

Hach, Montezumas Revenge. Wie hab ich das gern gespielt! Und es gehasst...





Worum ging's nochmal?


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