Vendég: Kocsis Levente, a HUN-REN SZTAKI tudományos főmunkatársa, a Mesterséges Intelligencia Kutatólaboratórium kutatója.
Érintett témák címszavakban: gó játék, komplexitás összehasonlítása a sakkal, klasszis különbségek; goprogramok fejlődése, Monte-Carlo-fakeresés, UCT algoritmus; DeepMind AlphaGo programja; játék állapotterének nagysága, keresési stratégiák, mélységi keresés kompromisszumokkal; neuronhálózatok, tanítóadatok, megerősítéses tanulás, AlphaGo Zero; exploration-exploitation probléma/dilemma, evolúciós stratégiák, tanulási stratégiák; Monte-Carlo-keresések alkalmazhatósági területei, gondolkodó nyelvi modellek, robotok; Monte-Carlo-keresés hasonlósága az emberi gondolkodáshoz; AlphaGo ember fölötti képességei és a kreativitás; generatív modellek által bejárható terek, alkotások értékelése, új nézőpontok; kihívások: emberi interakciók, tanulás kevés adatból; mesterséges intelligencia alkalmazási lehetőségei az okatásban.
Kapcsolódó linkek:
☞ Kocsis Levente és Szepesvári Csaba úttörő cikke:
https://link.springer.com/chapter/10.1007/11871842_29
☞ Díjnyertes dokumentumfilm az AlphaGo-ról:
https://www.youtube.com/watch?v=WXuK6gekU1Y
☞ Érvelő nyelvi modellek képességeinek javítása:
https://www.emergentmind.com/papers/2507.07017