https://www.techrepublic.com/article/google-deepmind-founder-demis-hassabis-three-truths-about-ai/Demis Hassabis: Deep learning is not enough to crack general AI, iar partea cu "deep" e singurul motiv pt explozia domeniului de acum 3, 4 ani.
GPU/TPU-uri fara numar + retele cu zeci, sute de layere + BigData = AI-ul in stadiul curent, cu toate reusitele de pana acum, bineinteles impresionante si ele. Dar nu e nimic mai mult decat pattern recognition (un fel de memorie statistica) sau optimizarea rezultatului unei functii.
"Spooky Genius of Artificial Intelligence"... clickbait, sa fim seriosi. Ultima oara cand m-am jucat cu asa ceva, am incercat sa fac alergatorul din jocul QWOP sa... alearga
. Pt cine nu mai tine minte sau e mai tanar si n-a prins, asta era un joc Flash in care cu tastele respective controlai incheieturile soldurilor, genunchilor si gleznelor, ideea fiind sa nimeresti secventa optima pt a-l deplasa o distanta cat mai mare, fara sa-l dezechilibrezi, ca altfel se prabusea si game over. Rezultatul primul experiment a fost dezamagitor, dar daca ne luam dupa titlul de mai sus, revolutionar. Urmarind distanta parcursa ca singurul parametru de maximizat, geniul AI (o simpla retea cu un singur layer hidden dens de vreo 10 neuroni) a gasit o solutie inestetica dar valida conform regulilor, in care alergatorul ramanea cracanat pe sol, gen spagat, avand doar niste spasme in membre care-l propulsau inainte foarte foarte incet, dar sigur.
Gasiti exemple si pe youtube.
PS: bineinteles ca se poate obtine un rezultat bun atat numeric cat si estetic (adica poate invata sa alerge) dar cu alte topologii de retele. Google a facut niste experimente legate de locomotie, dar dupa ce am rasfoit lucrarea publicata, eu m-am lasat pagubas.