Libratus – AI for strategic reasoning with imperfect information

Nachdem ich in Schnell geschaut #3: Google Deep Mind – Self Learning AI Explained bereits die AI vorgestellt habe, die in GO gegen den weltbesten Spieler gewinnt, geht es nun mit Poker weiter. Poker stellt in Hinblick auf AI vs Humans die nächste Stufe dar. Spiele wie Schach und GO besitzen eine klare Struktur, die jederzeit für beide Spieler komplett sichtbar ist, es gibt praktisch keine versteckten Informationen. Poker dagegen besitzt sowohl versteckte Spielelemente (die Handkarten der Gegenspieler) als auch fehlende Informationen (die Karten des Spiels) und es kommt die Komponente Zufall dazu. Somit ist dieses Spiel noch schwerer zu berechnen.
Erst vor wenigen Tagen, Ende Januar 2017, fand ein Event namens „Brains Vs. Artificial Intelligence: Upping the Ante“ im Rivers Casino in Pittsburgh statt. Vier professionelle Poker-Spieler gegen eine AI namens Libratus der Carnegie Mellon University (CMU). Die AI gewinnt, mit großem Abstand.
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Weitere bei brainpick.com.

Elon Musk (* 28. Juni 1971 in Pretoria, Südafrika) ist ein US-amerikanischer Unternehmer und Investor.[1] Bekannt ist er durch seine Teilhabe an der Gründung des Online-Bezahlsystems PayPal und seine Erfolge mit dem privaten Raumfahrtunternehmen SpaceX und dem Elektroautohersteller Tesla Motors.

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Dieses Video ist der Grund, wieso ich seither jeden Tag, wenn möglich, früh das Bett mache. Schaut mal rein, man kann einiges für sich mitnehmen.

William Harry „Bill“ McRaven (* 6. November 1955 in Pinehurst, North Carolina[1]) ist ein ehemaliger Admiral der United States Navy. Er war vom 8. August 2011 bis zum 28. August 2014 Oberbefehlshaber des United States Special Operations Command. Zuvor diente er von Juni 2008 bis 2011 als Kommandeur des United States Joint Special Operations Command (JSOC).

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(Außerdem sind die weiteren gute Verweise in der Beschreibung des Videos)

Solve intelligence. Use it to make the world a better place.

DeepMind is the world leader in artificial intelligence research and its application for positive impact.

We’re on a scientific mission to push the boundaries of AI, developing programs that can learn to solve any complex problem without needing to be taught how.

If we’re successful, we believe this will be one of the most important and widely beneficial scientific advances ever made, increasing our capacity to understand the mysteries of the universe and to tackle some of our most pressing real-world challenges. From climate change to the need for radically improved healthcare, too many problems suffer from painfully slow progress, their complexity overwhelming our ability to find solutions. With AI as a multiplier for human ingenuity, those solutions will come into reach.

As in all long-term research efforts there are many hurdles ahead, but our team of renowned scientists and engineers is making exciting progress.

By implementing our research in the field of games, a useful training ground, we were able to create a single program that taught itself how to play and win at 49 completely different Atari titles, with just raw pixels as input. And in a global first, our AlphaGo program took on the world’s best player at Go – one of the most complex and intuitive games ever devised, with more positions than there are atoms in the universe – and won.

At the same time, our DeepMind Applied team is working with experts in different fields to make meaningful real-world breakthroughs. Our systems are having a major environmental impact by learning how to use vastly less energy in Google’s data centres, and we’re collaborating with clinicians in the UK’s National Health Service on delivering better care for conditions that affect millions of people worldwide.

The progress we’ve made is in part down to our approach, which combines the long-term thinking and interdisciplinary collaboration of academia, the energy and focus of a technology start-up, and the social purpose of a team fervent about amazing impact.

We set our own independent research agenda and roadmap as an autonomous company in the Alphabet group. We’re committed to openly publishing our work, with three Nature papers in 18 months and over 100 peer-reviewed papers. Recognising that there are strong opinions on the safe and ethical use of AI, and that no one team has all the answers, we’re also deeply involved in working through these issues with  wider academic and research communities.

Our motivation in all we do is to maximise the positive and transformative impact of AI. We believe that AI should ultimately belong to the world, in order to benefit the many and not the few, and we’ll continue to research, publish and implement our work to that end.

The company

DeepMind was founded in London in 2010 and backed by some of the most successful technology entrepreneurs in the world. Having been acquired by Google in 2014, we are now part of the Alphabet group. We continue to be based in our hometown of London, alongside some of the country’s leading academic, cultural and scientific organisations in the King’s Cross Knowledge Quarter.

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SpaceX (Space Exploration Technologies Corporation) ist ein privates US-amerikanisches Raumfahrtunternehmen. Das Unternehmen wurde mit dem Ziel gegründet, Technologien zu entwickeln, die es der Menschheit ermöglichen sollen, den Mars zu kolonisieren[2] und das Leben auf anderen Planeten zu verbreiten.[3] Nach anfänglichen Fehlschlägen der neuentwickelten Rakete Falcon 1 wurde die Firma innerhalb weniger Jahre mit der Falcon 9 und dem Raumschiff Dragon zu einem bedeutenden Versorger der Internationalen Raumstation (ISS).

Neben dem Start der Dragon-Kapseln dient die Falcon 9 dem Start von kommerziellen Nutzlasten. Dafür werden von SpaceX mehrere Startanlagen an Ost- und Westküste betrieben, ein neues Startzentrum am Golf von Mexiko ist in Entstehung. Außerdem arbeitet die Firma an der Falcon Heavy, nach der Planung die stärkste Rakete der Vereinigten Staaten nach der Saturn V.

Die Wiederverwendung der Falcon-9-Erststufen ist ein fester Bestandteil der mittelfristigen Planungen der Firma. Im Dezember 2015 gelang SpaceX nach mehreren fehlgeschlagenen Landeversuchen auf dem Autonomous spaceport drone ship beim 20. Start einer Falcon 9, der dem Start von 11 Satelliten der Firma Orbcomm diente, die erste Stufe aus dem All sicher nach Cape Canaveral zurückzufliegen.[4] Da in der ersten Stufe insbesondere neun der zehn Merlin-Triebwerke einer Falcon 9 eingebaut sind, repräsentiert diese den größten Teil der Baukosten der Gesamtrakete.

Eine bemannte Version der Dragon (Dragon V2) soll 2017 zum ersten Mal mit Astronauten in den Weltraum starten und von da an regelmäßig für den Besatzungswechsel verwendet werden.

Wikipedia

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Alle Folgen der Serie findet ihr in der Kategorie „Schnell geschaut„.
> Schnell geschaut #2: SpaceX Milestone
Schnell geschaut #1: Amazon Logistik