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KI: Computer nun auch im Poker Menschen überlegen
#1

Zitat:Poker-KI DeepStack braucht nur einen PC um Profispieler zu schlagen

Die Poker-KI Libratus bekommt Konkurrenz: DeepStack schlägt ebenfalls professionelle Spieler im no-limit Texas Hold’em. Dank Deep Learning braucht das System keinen Supercomputer. DeepStack reicht ein PC mit Grafikkarte.

Quelle: https://www.heise.de/newsticker/meldung/...43813.html 

Martin
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#2

(03.03.2017, 17:45)Martin schrieb:  Martin

Eine KI von Google schreibt immer autonomer KI-Software. 

2018 wird "Google Brain" dann in "Skynet" umbenannt und mit dem Internet verbunden...
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#3

Zitat:In einem Experiment ließen KI-Forscher von „Google Brain“ eine Software das Design für ein Machine-Learning-System ausarbeiten, um menschliche Sprache zu erkennen. Die Ergebnisse der Software waren besser als von Software-Designs zum maschinellen Lernen, die zuvor von Menschen erdacht wurden, [...]

Man darf davon ausgehen, dass beim derzeitigen Fortschritt in der KI maximal mittelfristig keine Sprachen mehr gelernt werden müssen. Dann übernimmt ein Computer die Simultanübersetzung, sprich ein Smartphone der kommenden Generationen. Die neuronalen Netze sind m. E. nach OOP der zweite Paradigmenwechsel in der Computertechnik und eröffnen völlig neue Möglichkeiten (wobei KNN auf OOP aufsetzt, aber das nur am Rande).

Martin
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#4

Poker? Lächerlich!
Ist es nicht das Proramm, dass gewinnt?

Das Spiel der Könige ist Schach.
Das Spiel der Kaiser ist Go.
Wer sich intensiv mit Go beschäftigt hat, weiß, wie viel komplexer Go auf hohem Niveau ist. Dagegen ist Schach geradezu trivial.

Im März 2016 verlor der amtierende Weltmeister im Go gegen ein Programm, nachdem 20 Jahre vorher Kasparov gegen Deep Blue aufgeben musste. Ab dem Zeitpunkt der Go-Blamage stand für mich fest, dass die Evolution die nächste Stufe erreicht hat. Die nächste Entwicklungsstufe könnte ein bioelektrischer Hybrid, sonne Art "Borg" sein, mit dem Ziel einer extrakorporalen Fortpflanzung, um die Arbeitsausfälle durch Schwangerschaften abzuschaffen und die Prozessorgeschwindigkeit jeweils generationsmäßig anpassen zu können. Modellpflege, Effizienzsteigerung.
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