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Qu'est-ce que Google DeepMind exactement, et comment ça marche ? Je pensais que c'était un étrange programme de fusion d'images, et maintenant il bat les champions de Go ? S'il vous plaît, expliquez-moi comme si j'avais cinq ans.
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Le domaine de l'apprentissage automatique tente d'enseigner aux ordinateurs comment apprendre d'une manière similaire à la façon dont les humains apprennent - par inférence et association, plutôt que par recherche directe, comme un dictionnaire. Les dictionnaires sont parfaits si vous avez des définitions rigides, mais deviennent plus ou moins inutiles si vous n'avez aucune entrée pour ce que vous essayez de rechercher. Les gens comblent ces lacunes avec leur expérience ; parfois l'expérience appliquée échoue dans une nouvelle situation, et nous en apprenons. Par exemple. « coller ma main dans le feu me fait mal - ne refais plus ça. » Mais les humains n'ont pas à réapprendre cette leçon pour chaque nouvelle source de chaleur que nous rencontrons (idéalement). Une fois que nous savons que chaleur extrême = douleur, nous savons qu'il faut l'éviter. En d'autres termes, lorsqu'on nous donne quelques exemples d'un objet, nous pouvons extrapoler, de façon relativement précise (suffisamment précise pour survivre, généralement), ce qui appartient d'autre à cette même catégorie parce que nous apprenons et nous souvenons de manière associative. Cela évite aux humains d'avoir à être exposés à tous les éléments possibles de la catégorie afin de l'apprendre. Ce type d'apprentissage, comme le bachotage des définitions de mots, est épuisant et extrêmement inefficace, et ne vous aide pas beaucoup lorsque vous rencontrez une situation dans laquelle vous n'avez jamais été auparavant ! * Il s'agit d'une différence fondamentale entre les ordinateurs traditionnels et les humains - les ordinateurs devraient réapprendre cette leçon pour chaque nouvelle source de chaleur. * En utilisant l'exemple du feu, un ordinateur peut ne pas se rendre compte que la chaleur est la cause de la douleur, il peut plutôt « penser » que la couleur est la cause de la douleur. Peut-être qu'une flamme bleue ne brûlera pas, mais une flamme orange oui. OK, alors comment enseigne-t-on aux ordinateurs que ce n'est pas la couleur, mais la chaleur ? Comment pouvons-nous lui faire associer des éléments et des expériences connexes les uns aux autres ? Go , le jeu auquel DeepMind joue actuellement , est impossible à résoudre d'un point de vue exhaustif - le plateau de jeu contient généralement ~~21x21 cases , et le nombre d'états pour un * 19x19 * plateau ~~ 19x19 cases , et le nombre de cases possibles positions has been calculated to be [ 208168199381979984699478633344862770286522453884530548425639456820927419612738015378525648451698519643907259916015628128546089888314427129715319317557736620397247064840935 ] ( URL_0 ) . Je ne vais même pas essayer de comprendre où vont les virgules.~~ , mais vous pouvez être assuré que l'ouverture du tableau jusqu'à 21x21 entraînera des états de jeu exponentiellement plus potentiels.~~ C'est impossible à calculer dans notre vie ; en fait, la race humaine serait probablement éteinte avant que nous ayons calculé tous les états, du moins avec nos capacités informatiques actuelles. Il est donc statistiquement probable qu'au cours d'une partie de Go, l'ordinateur se retrouve dans un état qu'il n'a jamais rencontré auparavant - alors comment doit-il procéder ? C'est là que l' apprentissage automatique et les réseaux de neurones entrent en jeu -- les réseaux de neurones de base supposent que ce que vous voyez est le produit de quelque chose que vous ne pouvez pas voir , quelque chose qui est " caché " . ordinateur ce qu'est un chat -- on pourrait dire qu'un chat est composé de quelques " variables " , comme " a de la fourrure " , " miaule " , etc . Dans ce cas, nous avons simplement des traits binaires, une réponse « oui » ou « non ». Quelle est l'importance de ces différents traits pour déterminer si quelque chose est un chat ou non ? Afin d'entraîner le réseau de neurones, le chercheur pourrait fournir à l'ordinateur plusieurs millions d'exemples de chats (et non de chats), espérons-le, qui varient considérablement. Plus il y a de variance dans l'ensemble de données, mieux c'est. A partir de ces millions d'observations, l'ordinateur espère savoir quelles sont les caractéristiques essentielles d'un chat, quelles caractéristiques importent et lesquelles n'ont pas d'importance. Par exemple , « a des yeux » n'est probablement pas une variable qui devrait être fortement pondérée , voire pas du tout , puisque * tous * les mammifères ont des yeux , pas seulement les chats . Après avoir formé l'ordinateur, l'espoir est que l'ordinateur pourra utiliser cette expérience pour dire si les nouveaux stimuli sont ou non des chats. AlphaGo, l'algorithme jouant au Go et développé par DeepMind, fonctionne de la même manière : il observe des tonnes et des tonnes de séquences de jeux de Go humains, et à partir de ces séquences tente de déterminer les mouvements et les stratégies qui ont une forte probabilité d'aboutir à une victoire. Il tente de relier les actions des joueurs à une autre justification ou état "caché" qui informe l'ordinateur de la manière dont il doit se déplacer ensuite. Ceci est similaire aux " variables " du chat , sauf qu'il est extrêmement probable ( en fait je le garantis ) que le modèle de prédiction d' AlphaGo soit bien , bien plus sophistiqué que de simples traits binaires puisque la question à laquelle il répond , « quel geste dois-je faire ? », n'a pas de réponse simple « oui » ou « non ». Les ordinateurs TL; DR sont mauvais pour l'apprentissage associatif et fonctionnent traditionnellement de manière plus "recherche dans le dictionnaire". De nombreuses tâches sont beaucoup trop compliquées pour être enseignées de cette façon. DeepMind tente d'apprendre aux ordinateurs à associer une expérience acquise antérieurement à de nouveaux stimuli. * * AlphaGo essaie d'apprendre à déduire . * * Modifier : orthographe & grammaire . De plus, je ne suis qu'un étudiant de premier cycle en informatique, alors n'hésitez pas à signaler toute correction. Ceci est ma compréhension basée sur mes cours précédents. Edit 2 : Je suis désolé que mon orthographe soit si mauvaise :(