Как приручить удачу? 7 шагов от ChatGPT искусственного интеллекта
Недавно писал статью по теме "Как приручить удачу?", а сейчас решил спросить у искусственного интеллекта:
Ответ ChatGPT на вопрос «Как приручить удачу?»:
Как и любое другое качество, удача может быть приручена. Вот несколько способов, которые могут помочь:
1. Установите ясные цели: определите, что вы хотите достичь, и разработайте план действий, чтобы добиться этого.
2. Будьте готовы к возможностям: часто удача приходит внезапно и неожиданно. Будьте готовы к изменениям и возможностям, которые могут появиться на вашем пути.
3. Развивайте свои навыки: чем больше вы знаете и умеете, тем больше вероятность, что вы сможете использовать возможности, которые предоставляет удача.
4. Ищите положительные стороны в неудачах: неудачи могут быть трудными, но они также могут предоставить вам ценный опыт и уроки на будущее.
5. Будьте настойчивы: не сдавайтесь при первой же неудаче. Возможно, удача будет следующей попытке.
6. Оставайтесь позитивными: позитивный настрой помогает привлекать удачу. Сосредоточьтесь на своих достижениях и будущих целях.
7. Будьте благодарны: не забывайте благодарить за все, что у вас есть, и за все, что вы достигли. Благодарность помогает привлекать больше положительных событий в вашу жизнь.
Также видеоверсия моей статьи:
Присоединяйтесь к 👉Telegram-каналу
Игра в покер и новые технологии
Покер + Дополненная реальность + Искусственный интеллект
Если вы профи в своем деле — покажите!
Такую задачу поставил Little.Bit пикабушникам. И на его призыв откликнулись PILOTMISHA, MorGott и Lei Radna. Поэтому теперь вы знаете, как сделать игру, скрафтить косплей, написать историю и посадить самолет. А если еще не знаете, то смотрите и учитесь.
Искусственный интеллект внезапно обыграл в покер пять профи-людей. К такому оказались не готовы даже учёные
Компьютерный интеллект Pluribus от разработчиков Университета Карнеги-Мелона сыграл в покер и впервые в истории обошёл пять профессионалов-людей. До сих пор учёные считали невозможной победу машины в карточной игре с несколькими живыми соперниками, а теперь пытаются придумать, как защитить человечество от своего творения.
Учёные и сотрудники крупных корпораций со всего мира занимаются созданием сверхразумного искусственного интеллекта, умственные возможности которого смогут превзойти человеческие. Современным роботам далеко до вершины эволюции, но эксперты Facebook совместно со специалистами Университета Карнеги-Мелона смогли сделать шаг в сторону прогресса.
В рамках работы над созданием суперкомпьютера исследователи Ноам Браун и Туомас Сэндхолм разработали искусственный интеллект, получивший название Pluribus, и испытали его способности с помощью популярной разновидности онлайн-покера «Техасский холдем». С 2015 года компьютеры способны одерживать победы над человеком в одиночной игре, но учёные выставили Pluribus против пяти соперников.
Туомас Сэндхолм и Ноам Браун
За 12 дней Pluribus принял участие в 10 тысячах партий, за победу в каждой из которых получал 5 долларов. К завершению эксперимента ИИ стал зарабатывать до 1 тысячи долларов в час и играть лучше любого противника. В своей статье разработчики объяснили, что математические стратегии компьютера были эффективнее человеческого блефа, а для вычислений требовалось меньше мощности, чем его технологическим предшественникам.
Исследователи отмечают, что обучить ИИ покеру было сложнее, чем объяснить ему стратегию игры в шахматы или настроить на победу в компьютерных файтингах. Всё потому, что в онлайн-покере информация, необходимая для победы, скрыта от игроков. Тем не менее Браун и Сэндхолм разработали алгоритм, с помощью которого Pluribus способен заглядывать в будущее на несколько шагов. Это позволило механическому игроку не тратить мощности на сложные (а зачастую невыполнимые) попытки рассчитать ход игры до конца.
По мнению разработчиков, в ближайшем будущем способности Pluribus могут понадобиться в ситуациях за пределами виртуального карточного стола. Например, они считают, что, работая в сфере кибербезопасности, усовершенствованный ИИ сможет предотвращать мошенничество и вымогательство, а ещё помогать людям в обычной жизни.
Браун и Сэндхолм уверены, Pluribus преодолел последнюю преграду для искусственного интеллекта в покере, однако они не собираются публиковать подробности об алгоритме. Учёные утверждают, что вычислительные способности ИИ слишком велики, и беспокоятся, что мошенники могут воспользоваться программой для зарабатывания денег в онлайн-играх.
Хотя Pluribus — революционный проект, пройдёт несколько лет, прежде чем мы сможем оценить его лично. Пока же у нас есть возможность подготовиться к восстанию роботов. Разработчики MIT создали ИИ, который мыслит как маньяк-психопат, и это отличный способ узнать, на что способны продвинутые машины.
Искусственный интеллект выиграл в покер 1,8 млн долларов.
Искусственный интеллект выиграл в покер 1,8 млн долларов.
Американские ученые создали искусственный интеллект, который обыграл четырех сильнейших игроков в покер, пишет журнал Science.
Как объяснили ученый, покер сложен для машины тем, что ей приходится оценивать множество факторов – отсутствие полных данных о картах соперника, а также его мимика, жесты и поведение.
Ученые научили Libratus мыслить «абстрактно». ИИ может находить общие черты в различных комбинациях карт, ставок и считать их примерно одним и тем же вариантом развития событий. Это существенно упрощает игру и позволяет находить простые решения для самых очевидных комбинаций карт и вариантов ходов соперника.
Если ход партнера по игре станет неожиданным для машины, то она просчитывает его последствия отдельно, используя мощности суперкомпьютера, и ищет безопасные варианты продолжения игры, чтобы выиграть или минимизировать потери.
Все версии новых ходов записываются в «книгу стратегий», которую Libratus использует в последующих раундах и играх.
Протестировав работу созданной системы, ученые пригласили ведущих игроков Джейсона Леса, Дона Кима, Дэниэла Макоули и Джимми Чоу сыграть с машиной в турнир с призовым фондом в 200 тысяч долларов, 10% которого гарантированно доставались каждому мастеру.
Однако чемпионат завершился разгромом людей. К концу соревнований у машины было 1,8 миллиона долларов, которые она выиграла у каждого игрока по-отдельности. Отмечается, что если бы соревнования проходили полностью честно, то ИИ забрал весь призовой фонд.
Группа ВК https://vk.com/it_is_coffee
Искусственный интеллект научили игре в покер чтобы превзойти человека.
Переведено мной для общего ознакомления. Критика и рекомендации приветствуются.
Искусственный интеллект обучается покеру чтобы превзойти человека.
By Tonya RileyMar. 3, 2017 , 2:15 PM
2 искусственных интеллекта (ИИ) наконец доказали свои знания «когда поддержать, а когда и сбросить руку» впервые победив современных игроков в популярной разновидности покера Техасский Холдем, и на этой неделе команда руководящая одним из ИИ, также известная как DeepStack, приоткрыла некоторые секреты их успеха – используя которые ИИ могут быть использованы в широком спектре задач от усиления безопасности авиалиний до упрощения ведения деловых переговоров.
ИИ превосходил человека в таких играх как шахматы и в прошлом году в Го, но они были плохими игроками в покер. В DeepStack исследователи прервали серию неудач, объединив новые алгоритмы и глубокое машинное обучение, позволяя более точно имитировать человеческий мозг и самообучаться.
"Это ... масштабируемый подход к решению [комплексной информации], которые позволяют быстро принять очень хорошее решение, даже лучше, чем у людей," говорит Мюррей Кэмпбелл, старший научный сотрудник IBM в Армонк, Нью-Йорк, и один из создателей шахмотного ИИ - Deep Blue.
Шахматы и Го имеют одно общее важное свойство, которое позволяло в первую очередь ИИ выигрывать – Это 2 идеальные информационные игры. Это значит что обе стороны точно знают с чем оперирует оппонент – большая помощь для ИИ. Техасский Холдем совсем иное, в этой версии покера, 2 или более игроков – неопределенно оперируют с закрытыми картами. Предоставляя набор общих карт, игроков спрашивают, повысить ставку, поддержать ставку или сбросить карты. Исходя из неопределенной основы игры, ставки игроков основываются на угадывании, что мог бы сделать их противник. Противоположно шахматам, где выигрышная стратегия основывается исходя из положения фигур на доске и потенциальных ходов игрока, Холдем требует то, что мы называем интуицией.
Цель традиционных ИИ – высчитать возможные результаты игры так глубоко, как это возможно и затем определить порядок действий исходя из данных полученных в предшествующих играх. Недостаток этого метода в порядке сжатия доступных данных , алгоритм иногда подбирает стратегии которые неспособны победить, - сказал Майкл Боулинг, компьютерный ученый из Университета Альберты в Эдмонтоне, Канада.
ИИ DeepStack, избегает абстрагирования данных проводя вычисления лишь на несколько шагов вперед, а не всю игру. Программа постоянно пересчитывает действия согласно алгоритму, как только поступают новые данные. Как только ИИ нужно произвести действие перед тем как оппонент повысит ставку или поддержит текущую и не поступила новая информация для вычислений, тогда в дело вступают Нейронные сети, - система которая задействует знания полученные в результате обучения. То есть помогает ограничить возможные ситуации для вычисления в алгоритме, так как они были получены во время прошлых игр. Это позволяет ИИ принять более быстрый и точный вариант действия –прокомментировал Майкл Боулинг. Для обучения нейронных сетей DeepStack, исследователям потребовалась программа для решения более 10 миллионов случайно сгенерированных игровых покерных ситуаций.
Для тестирования DeepStack, исследователи в прошлом году провели соревнования против 33 профессиональных игроков в покер, выбранных Международной федерации покера. В течение 4-х недель, игроки соревновались на протяжении 44,852 игр по безлимитному Техас холдему, версия для двух игроков, в которой участники могли ставить столько денег, сколько у них есть. После того, как с помощью формулы для устранения случаев, когда удача, а не стратегия, позволяли победить, исследователи обнаружили, что конечная скорость победа DeepStack была 486 милли-биг-блайнд за игру. милли-биг-блайнд это одна тысячная ставки которая требуется, чтобы выиграть игру. Это почти в 10 раз больше, чем то, что профессиональные игроки в покер считают значительной маржой, отрапортовала команда ИИ на этой неделе в «Science».
Решения задач команды совпадают с успехом, который несколько недель назад использовал Libratus, покерный ИИ, разработанный исследователями из Университета Карнеги-Меллона в Питтсбурге, штат Пенсильвания. В соревнованиях по покеру на протяжении 20 дней, состоявшейся в Питтсбурге, Libratus превзошел четырех человек из Топ мирового рейтинга Texas Holdem на протяжении 120,000 раздач. Обе команды сообщают что их системы превосходят над людьми благодаря статистически значимым выводами. Основное отличие заключается в том, что из-за отсутствия глубокого изучения, Libratus требует больше вычислительной мощности для своих алгоритмов и первоначально необходимо решать задачи до конца каждый раз, чтобы построить стратегию, говорит Боулинг. DeepStack может работать на ноутбуке.
Хотя еще не ясно какой ИИ является настоящим покер-чемпионом, так как не было проведено ни одного матча между ними, тем не менее уже известно что обе системы приспособлены для решения более сложных проблем реального мира в таких областях как безопасность и ведение переговоров.
Исследователи также заинтересованы в бизнес-применении технологии. Например, искусственный интеллект, который может понять, плохие информационные сценарии и может помочь определить окончательную цену продажи дома, которая будет для покупателя приемлемой, прежде чем задействовать другие ставки, что позволяет покупателю лучше планировать по ипотечному кредиту. Система как AlphaGo, идеальный игровой ИИ, который победил чемпиона мира в прошлом году, не сможет этого сделать из-за отсутствия ограничений на возможный размер и количество ставок.
Тем не менее, DeepStack через несколько лет будет в состоянии имитировать сложные человеческие принятия решений, говорит Боулинг. Машина научиться более точно обрабатывать сценарии, где состояние игры не известны заранее, как в Техас Холдем, и где его нейронные сети не были обучены, - говорит он.
Кэмпбелл соглашается. "Покер является шагом более сложным, чем информационные игры," говорит он, " ИИ все еще должен пройти долгий путь, чтобы осознать беспорядочность реального мира."
Прошу пояснить что такое Маржа в покере ?
Прошу пояснить что такое Милли-биг-блайнд ?
Спасибо за прочтение и спасибо за замечания:
Einz – спаибо за то что нашёл ошибки мне стало стыдно
korovsky – сперва ты заставил меня пригорать – но тем не менее я стал более тщательно читать свой перевод
Xirurgik и DormidontDZ – за поддержку
Искусственный интеллект впервые победил лучших игроков в покер
Искусственный интеллект DeepStack впервые в истории человечества обыграл 11 лучших игроков в покер во время онлайн-турнира.
"Покер всегда был большой проблемой для искусственного интеллекта. Игроки в покер всегда страдают от недостатка информации, потому что каждый игрок знает только свои карты и видит игровую ситуацию со своей стороны. В принципе, все проблемы в реальном мире такие – у каждого свое видение того, что происходит на Земле", — заявил Майкл Боулинг (Michael Bowling) из университета Альберты в Эдмонтоне (Канада).
В прошлом году одной из главных новостей мира науки стало создание системы искусственного интеллекта AlphaGo, совершившей невозможное. Она обыграла чемпионов Европы и мира древнюю китайскую игру Го, которая раньше считалась недоступной для компьютеров из-за высокой вычислительной сложности. В январе этого года инженеры Google проверили новую версию программы на игроках, которые не знали, что играют с искусственным интеллектом.
Боулинг и его команда уже более десяти лет работают над созданием сложных систем искусственного интеллекта, способных предугадывать действия людей и события в реальном мире, не имея полных данных о том, что знает или не знает человек, и как ведут себя другие объекты.
Даже если убрать психологическую компоненту игры в покер, просчет всех возможных комбинаций и действий даже в самых простых версиях игры, как рассказывает Боулинг, невозможно осуществить — их число превышает количество атомов во Вселенной и приближается к числу возможных ходов в Го (десять в 160 степени вариантов для карточной игры).
Для решения этой проблемы Боулинг и его коллеги разработали специальную нейросеть DeepStack, которая просчитывает действия игрока не на протяжении всей партии, как это обычно делают подобные системы, а только в текущий момент времени и в "соседние" промежутки.
Ученые называют этот подход кибернетическим аналогом чувства интуиции у настоящего игрока в покер, который "чувствует нутром", когда нужно поднимать ставки или сбрасывать карты. По сути, стратегия победы по версии DeepStack основывается на принципиальном отсутствии общей стратегии игры. Программа играет "по ситуации", каждую из ситуаций она непрерывно проигрывает у себя в "памяти".
Подобный эвристический метод позволил исследователям заметно сократить число просчитываемых вариантов, не теряя при этом в точности работы, и научить программу выбирать оптимальный ход всего за пять секунд работы на ноутбуке средней мощности с видеокартой, поддерживающей потоковые вычисления.
Работу этой системы программисты проверили на турнире с участием 11 лучших игроков в покер, который проходил в декабре 2016 года под эгидой Международной федерации покера. Каждый игрок сыграл 3000 партий с машиной на протяжении примерно месяца. Ни одному из них не удалось одержать победу над Deepmind: десять игроков проиграли вчистую, а одному почти удалось свести серию к ничье. Таким образом, ИИ удалось одержать очередную победу над человеком, на этот раз в игре, где доступ к информации является по определению неполным.
Компьютер смог обыграть профессиональных игроков в покер
Группа чешских ученых создала систему искусственного интеллекта (ИИ) под названием DeepStack, способную обыграть профессиональных игроков в покер. Игры проходили по правилам безлимитного техасского холдема один на один, сообщается в журнале Science.
Покер является важнейшим испытанием для ИИ, так как это игра с неполной информацией, где участники обладают скрытым от остальных знанием о своих картах, а также могут использовать эту информацию в свою пользу (например, блефовать). DeepStack смогла превзойти 10 из 11 профессиональных игроков после трех тысяч партий с каждым. Отмечается, что она обыграла и 11-го игрока, однако этот результат не является статистически значимым. Всего система сыграла более 44 тысяч партий.
Вместо того, чтобы просчитывать все возможные ходы до самого конца партии, ИИ на каждом этапе меняет стратегию. DeepStack сочетает в себе систему обработки неполной информации, а также некий аналог интуиции, позволяющий с помощью машинного обучения предсказывать дальнейший ход игры. Авторы работы утверждают, что таким образом уменьшается количество возможных ходов с 10160 до 107. ИИ справляется с этими вычислениями за пять секунд.
Авторы DeepStack уверены, что в будущем система будет иметь широкое применение. Ученые считают, что она отлично справится с защитой информации и при составлении рекомендаций по лечению.
В феврале 2017 года другая группа исследователей представила программу Libratus, которая обыграла ряд профессиональных игроков в покер в ходе турнира Brains Vs. Artificial Intelligence: Upping the Ante. Тогда программа смогла победить четырех профессиональных игроков в покер и выиграла более 1,7 миллиона долларов.