AlphaStar [2019] - мы упёрлись в лимит self-play learning?
С одной стороны, перед нами романтичная история о том, как Oriol Vinyals, будучи в юности крутым Starcraft-игроком, стал ML-исследователем и через полтора десятка лет изобрёл первую Grandmaster-level-систему для Starcraft. В этом подкасте у Lex Fridman он рассказывает много интересного об этом проекте, советую интересующимся.
С другой стороны, при переходе на такой уровень сложности среды мы начинаем видеть пределы такого метода обучения, который используется здесь (он похож на AlphaZero):
1) Без использования человеческих знаний и данных это не работает. В отличие от Go, в Starcraft вы не можете обучить сильный алгоритм, плавно меняя вашу стратегию, начиная с рандомной. В Go вы можете начать из рандома, потом играть лучше рандома, потом ещё лучше и так далее. В Starcraft вы сразу же натыкаетесь на локальный максимум, в котором вы берёте всех своих стартовых юнитов и идёте бить морду противнику, а не строить базу.
2) Количество данных, которое тут требуется, безумно. Увеличение размерности печально влияет на способность алгоритмов обучаться. Тут мы и видим проблему низкого интеллекта таких систем - они не могут использовать данные так же эффективно, как это делает человек.
В общем, применение прикольное, но технологии у нас пока ещё совсем слабенькие.
AlphaStar [2019] - мы упёрлись в лимит self-play learning?
С одной стороны, перед нами романтичная история о том, как Oriol Vinyals, будучи в юности крутым Starcraft-игроком, стал ML-исследователем и через полтора десятка лет изобрёл первую Grandmaster-level-систему для Starcraft. В этом подкасте у Lex Fridman он рассказывает много интересного об этом проекте, советую интересующимся.
С другой стороны, при переходе на такой уровень сложности среды мы начинаем видеть пределы такого метода обучения, который используется здесь (он похож на AlphaZero):
1) Без использования человеческих знаний и данных это не работает. В отличие от Go, в Starcraft вы не можете обучить сильный алгоритм, плавно меняя вашу стратегию, начиная с рандомной. В Go вы можете начать из рандома, потом играть лучше рандома, потом ещё лучше и так далее. В Starcraft вы сразу же натыкаетесь на локальный максимум, в котором вы берёте всех своих стартовых юнитов и идёте бить морду противнику, а не строить базу.
2) Количество данных, которое тут требуется, безумно. Увеличение размерности печально влияет на способность алгоритмов обучаться. Тут мы и видим проблему низкого интеллекта таких систем - они не могут использовать данные так же эффективно, как это делает человек.
В общем, применение прикольное, но технологии у нас пока ещё совсем слабенькие.
Bitcoin is a decentralized digital currency that you can buy, sell and exchange directly, without an intermediary like a bank. Bitcoin’s creator, Satoshi Nakamoto, originally described the need for “an electronic payment system based on cryptographic proof instead of trust.” Each and every Bitcoin transaction that’s ever been made exists on a public ledger accessible to everyone, making transactions hard to reverse and difficult to fake. That’s by design: Core to their decentralized nature, Bitcoins aren’t backed by the government or any issuing institution, and there’s nothing to guarantee their value besides the proof baked in the heart of the system. “The reason why it’s worth money is simply because we, as people, decided it has value—same as gold,” says Anton Mozgovoy, co-founder & CEO of digital financial service company Holyheld.
How Does Bitcoin Mining Work?
Bitcoin mining is the process of adding new transactions to the Bitcoin blockchain. It’s a tough job. People who choose to mine Bitcoin use a process called proof of work, deploying computers in a race to solve mathematical puzzles that verify transactions.To entice miners to keep racing to solve the puzzles and support the overall system, the Bitcoin code rewards miners with new Bitcoins. “This is how new coins are created” and new transactions are added to the blockchain, says Okoro.
