» »

AlphaGo v goju proti človeškemu prvaku vodi 2:0

AlphaGo v goju proti človeškemu prvaku vodi 2:0

Slo-Tech - Morda se res ne sliši tako tendenciozno kot pristanek na Luni, a te dni lahko vsak dan ob 5.00 spremljamo, kako se piše zgodovina, ko Googlova umetna inteligenca premaguje najboljšega igralca goja. AlphaGo je tudi danes igral izvrstno in dobil tudi drugo igro proti Leeju Sedolu.

Včerajšnjo igro je AlphaGo dobil tudi zaradi nekaj napak oziroma slabše odigranih potez, kjer bi se Lee Sedol moral odzvati bolje. Na začetku igre je bil v boljšem položaju, v zadnjih 20 minutah pa je zapravil obetaven položaj in moral igro predati. Danes že od samega začetka ni bilo dvoma o zmagovalcu, saj je imel AlphaGo igro ves čas pod nadzorom. Lee je po igri povedal, da ni imel niti enkrat občutka, da bi bil v prednosti in da je osupel nad igro računalnika. Ustanovitelj DeepMinda, ki je spisal AlphaGo, danes pod okriljem Googla, Demis Hassabis, je povedal, da so izjemno zadovoljni z nivojem igre, ki ga je prikazal AlphaGo. Posebej navdušuje dejstvo, da je prikazal tudi nekaj inovativnih potez, ki jih človeški igralci v danih situacijah skoraj zagotovo ne bo storili. Tudi ta partija se je končala s predajo.

Poznavalci so pohvalili AlphaGojevo igro, ki je izjemno napredovala od dvoboja z evropskim prvakom Fanom Huijem oktobra lani. Njegovo igranje preseneča vse, še najbolj pa verjetno prav Leeja Sedola, ki je pred dvobojem glasno napovedal zmago 5:0 ali vsaj 4:1 - sedaj pa je prvi partiji izgubil. Dvoboj se bo nadaljeval v soboto in nedeljo, zadnja igra pa bo na sporedu v torek. Igre se vsak dan začenjajo ob 5.00 po slovenskem času in trajajo okrog štiri ure, skupaj z angleškim komentarjem pa si jih lahko ogledate na YouTubu. Če bo sobotno tekmo AlphaGo dobil, bo že okronan za prvaka.

Da računalniki igrajo igre, ni nič nenavadnega. Šahirajo že 20 let bolje od nas. Go je pomemben zato, ker ima igra tako veliko možnih potez in postavitev, da računalnik ne more preračunati optimalne poteze. Zato so se znanstveniki osredotočili na razvoj nevronskih mrež, ki so se učile z analizo človeških iger in kasneje z igranjem proti sebi. Od AlphaGoja pričakujemo veliko, saj ne le da se uspešno kosa v tipično človeški igri, kjer neumne oziroma ozko specializire umetne inteligence načeloma ne dajejo dobrih rezultatov. Predvidevajo tudi, da bo med igrami naredil kakšno inovativno poteze, na katero se človek en bi spomnil, s čimer bo prispeval v zakladnico znanja o goju.

Umetna inteligenca je torej tu. Razlika od filmske je zgolj ta, da je prilagojena specifičnemu problem in da ko postane dovolj domača, izgubi prizvok umetna. In tako imamo danes telefone, ki so samo še pametne, ne pa umetni.

93 komentarjev

strani: « 1 2

Messiah ::

Kako sploh lahko govorimo o AI, če program ni sposoben "pogledati ven iz škatle"? Kalup ni merilo inteligence, temveč stroja.
P5N32-E SLI PLUS, C2D E6600@3,6
4GB DDR2, GTX480 + 8800GTX Physx

Zgodovina sprememb…

  • spremenilo: Messiah ()

antonija ::

A ne igrata samo 5 iger? Prvi ki pride do 3 zmaga?

Obe igri ki sta jih odigrala sta bili vrhunski. V prvi je Lee bil precej agreciven, in sta se sklofala ze takoj po otvoritvi. Kompjuter je lepo odgovarjal in na koncu Leeja zmlel da je predal. Druga igra je bila nasprotje, Lee je igral izjemno konzervativno. Nic kaksnih spektakularnih napadov, vse pocasi in z andahtjo. Kljub temu ni imel sans, ker ga je komjuter samoiniciativno sel razbit brez da bi cakal na napako :) Lee spet predal. Superca za gledat.
Statistically 3 out of 4 involved usually enjoy gang-bang experience.

Highlag ::

Ne vem če je tole ravno UI. Vsaj ne tako kot si jo jaz predstavljam. Zadeva je program, ki zna zelo dobro rešiti eno vrsto problema. Rahlo dvomim, da bi ta nevronska mreža dobro igrala recimo šah. Vsaj ne takoj. Ko bi se sprogramirala za nov problem - šah, bi bila ponovno začetnik v GO-ju. Ker nevronska mreža ni tako velika, da bi nove probleme lahko hranila v "ločenem" omrežju. Mislim, da smo tu še precej v prednosti.
Never trust a computer you can't throw out a window

antonija ::

Rahlo dvomim, da bi ta nevronska mreža dobro igrala recimo šah. Vsaj ne takoj.
In to se razlikoje od cloveka... kako ze? ;) Dokler se ne naucis, ne znas.

Se pa strinjam da Turingovega testa zadeva ne prestane, ker je njen odziv prevec omejen na eno okolje (igranje go-ja). Hudic bo ko dobimo nekaj kar bo prestalo turingov test, takrat bojo pa vsi fearmongerji zagnali tako paniko da se bo kar kadilo ;(
Statistically 3 out of 4 involved usually enjoy gang-bang experience.

kow ::

@antonija
Pet iger igrata v vsakem primeru. Tudi, ce jutri zmaga racunalo.

antonija ::

Hvala z apojasnilo. Se pravi v vsakem primeru dobimo 5 vrhunskih partij. A zna kdo najdet po kaksnih pravilih igrata? Jaz sem nasel samo da igrata ko kitajskem stetju, nisem pa nikjer zasledil casovnih pravil.
Statistically 3 out of 4 involved usually enjoy gang-bang experience.

Motion ::

V čem se to razlikuje od naprimer zmag računalnika v šahu?

Qcube ::

Elon Musk je rekel da ni pričakoval še 10 let da bo računalnik premagal človeka, in vsi ostali Go strokovnjaki tudi.

korenje3 ::

Messiah je izjavil:

Kako sploh lahko govorimo o AI, če program ni sposoben "pogledati ven iz škatle"? Kalup ni merilo inteligence, temveč stroja.


vsi smo v kalupu, samo naš je malo večji.

pač so to začetki umetne inteligence. dejstvo da se program sam uči igre kot je go, praktično iz nule na poglagi nekih pravil, in da se razvija je že velik napredek. naslednji korak bo mogoče umetna inteligenca na podlagi vida ali pa zvoka in podobne zadeve...
alphago se je recimo učil goja, ki je ekvivalent človeškemu igranju goja za 600 let.

Highlag je izjavil:

Ne vem če je tole ravno UI. Vsaj ne tako kot si jo jaz predstavljam. Zadeva je program, ki zna zelo dobro rešiti eno vrsto problema. Rahlo dvomim, da bi ta nevronska mreža dobro igrala recimo šah. Vsaj ne takoj. Ko bi se sprogramirala za nov problem - šah, bi bila ponovno začetnik v GO-ju. Ker nevronska mreža ni tako velika, da bi nove probleme lahko hranila v "ločenem" omrežju. Mislim, da smo tu še precej v prednosti.


bi znala igrat šah, samo naučiti bi se ga morala prvo. kot sem že napisal v prejšnjem postu, alphago ima za 600 let človeških izkušenj.
Pentium I7 3770k@4,5Ghz; 16GB RAM@2133MHz; ASUS Radeon 6850 1GB;
SSD Kingston hyperX 240GB; 30" HPZR30w monitor;
BeQuiet! E9 580W; http://www.the-nox.com

Zgodovina sprememb…

  • spremenil: korenje3 ()

Qcube ::

Naslednja stopnja bi lahko bila prevajanje jezikov.

antonija ::

Motion je izjavil:

V čem se to razlikuje od naprimer zmag računalnika v šahu?
V tem:
But as simple as the rules are, Go is a game of profound complexity. There are 1,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000
,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000
,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000 possible positions—that’s more than the number of atoms in the universe, and more than a googol times larger than chess.


EDIT: It's unbruteforceable ;)
Statistically 3 out of 4 involved usually enjoy gang-bang experience.

Zgodovina sprememb…

  • spremenilo: antonija ()

korenje3 ::

"ai" za šah (deep blue) sploh ni bil ai, ampak računanje vseh možnih sekvenc. medtem ko je to eden prvih resničnih ai programov, ki se dejansko uči. mislim da je eden že prej naredil program, ki se je naučil igrati mario.
Pentium I7 3770k@4,5Ghz; 16GB RAM@2133MHz; ASUS Radeon 6850 1GB;
SSD Kingston hyperX 240GB; 30" HPZR30w monitor;
BeQuiet! E9 580W; http://www.the-nox.com

DamijanD ::

Highlag je izjavil:

Ne vem če je tole ravno UI. Vsaj ne tako kot si jo jaz predstavljam. Zadeva je program, ki zna zelo dobro rešiti eno vrsto problema. Rahlo dvomim, da bi ta nevronska mreža dobro igrala recimo šah. Vsaj ne takoj. Ko bi se sprogramirala za nov problem - šah, bi bila ponovno začetnik v GO-ju. Ker nevronska mreža ni tako velika, da bi nove probleme lahko hranila v "ločenem" omrežju. Mislim, da smo tu še precej v prednosti.


Dejansko do tega manjka (če še ni) samo ena pred nevronska mreža, ki bi ugotovila, da je šah nekaj čisto drugega in bi začela z učenjem "ločeno" omrežje... In potem naslednji korak je še to, da bi bil sistem sposoben hkrati uporabljati izkušnje in znanje iz različnih omrežij. Takrat pa bo zadeva že splošno uporabna.

Me prav zanima kaj bo naslednji korak AlphaGo-dejansko bi bilo kul, če bi to isto mrežo naučili še šah in ostale igre (torej, da bi hkrati znala šah in go in...)

korenje3 ::

šah ni zanimiv, ker je preveč omejen s številom potez. bilo bi pa fino če bi se naučil igrati league of legends ;)
Pentium I7 3770k@4,5Ghz; 16GB RAM@2133MHz; ASUS Radeon 6850 1GB;
SSD Kingston hyperX 240GB; 30" HPZR30w monitor;
BeQuiet! E9 580W; http://www.the-nox.com

Mr.B ::

Manjka samo iterpreter med nekaj kar je deep blue in tole škatlo. Torej če se sprogramira novi stroj ki bo delal enako učinkovito v šahu in bosta znala med sabo komunicirat ? ok res je seveda vprašanje kaj si bosta izmenjevala oziroma katere dele bosta imela skupne. Tu se potem lahko postane problem, če se med seboj poveže đe kaj drugega.
Ignoranca JS, da poskrbi za lastno pokojnino,
je neodgovorna. Ampak sej veste jamrati po toči je...

Matija82 ::

Tole bo 5:0.

nokkj ::

Koliko sem jaz razbral, je danes ves čas vodil Lee, do usodne napake, ki jo je naredil, ko je bil že na dodatnem času in pod časovnim pritiskom...

sandmodnigga ::

korenje3 je izjavil:

šah ni zanimiv, ker je preveč omejen s številom potez. bilo bi pa fino če bi se naučil igrati league of legends ;)

Skillshoti 100 procentni, lasthiti isto? Ni tole biznis.

korenje3 ::

nokkj je izjavil:

Koliko sem jaz razbral, je danes ves čas vodil Lee, do usodne napake, ki jo je naredil, ko je bil že na dodatnem času in pod časovnim pritiskom...


po mojem štetju je bilo do sredine igre izenačeno z rahlim vodstvom programa, v zadnji tretjini je program prevzel zanesljivo vodstvo.
Pentium I7 3770k@4,5Ghz; 16GB RAM@2133MHz; ASUS Radeon 6850 1GB;
SSD Kingston hyperX 240GB; 30" HPZR30w monitor;
BeQuiet! E9 580W; http://www.the-nox.com

DamijanD ::

nokkj je izjavil:

Koliko sem jaz razbral, je danes ves čas vodil Lee, do usodne napake, ki jo je naredil, ko je bil že na dodatnem času in pod časovnim pritiskom...

Glede na post konferenco se Lee ne strinja s tem.

Drugače bi pa dober znak za umetno inteligenco bil tudi tak preizkus: Imamo AlphaGo (torej nevronsko mrežo), ki zna igrat šah. Začnemo s partijo in v določenem trenutku (po 5ih potezah npr) spremenimo pravila igre (npr. konj ni več 2x1, ampak 3x1; vzamejo lahko samo močnejše figure;...). Trenutno mislim, da bi se človek hitreje prilagodil na novo "okolje". (Seveda pa to za deepblue in podobne ne bi veljalo, ker ko bi spremenili vzorce posameznih figur bi z nezmanjšano hitrostjo preračunaval dalje)

Webeg ::

Mene bi pa zanimala igra med Deep Blue in AlphaGO v šahu.

In v koliko časa, če sploh, bi lahko prišel do konstantnih izenačenih party šaha proti Deep Blue.

IE: vsako igro konča v stalemate.Bruteforce vs machine-learning.

Zgodovina sprememb…

  • spremenilo: Webeg ()

Ghenghiz ::

Webeg je izjavil:

Mene bi pa zanimala igra med Deep Blue in AlphaGO v šahu.

In v koliko časa, če sploh, bi lahko prišel do konstantnih izenačenih party šaha proti Deep Blue.

IE: vsako igro konča v stalemate.Bruteforce vs machine-learning.


Deep Blue (Elo ~2800) ze dolgo ni vec relevanten - zdaj je to Stockifsh (Elo ~3400) ampak tudi ta je brute force s hevristicno evaluacijo vmesnih konfiguracij sahovnice. Glede na to, da zna gledat vsaj slabih 20 potez naprej, povprecna igra pa traja okoli 40 potez, se mi zdi, da bi bilo pomojem brute force zelo tezko premagat s pristopom, ki ga AlphaGo uporablja za go. Bi se pa z UI kot je AlphaGo dalo hevristicne pogoje optimizirat, ce tega Stockfish ze ne pocne sam (kot vem, naj bi znal pri evaluaciji pozicij upostevat prejsnje rezultate).

Pri spopadih bi bila pomembna tudi casovna pravila, ker se nekateri pristopi seveda bolje odrezejo od drugih pri skopo odmerjenem casu. Stockfish si vcasih konkretno premisli po nekaj sekundah, ko naleti na kaksno zelo ugodno vmesno pozicijo, AlphaGo pa je tudi kar konkretno izkoristil ves cas, ki ga je imel med igrami na voljo.

avister ::

Dokler se škatla ne bo zavedala, da igra igro go/šah/damo, ali pa mogoče celo vozi avto, predpisuje recepte in pomaga odvisnikom od spletnih igric ... toliko časa bomo civilizacijsko v prednosti.

Zgodovina sprememb…

  • spremenil: avister ()

Okapi ::

Problem se bo pojavil, ko škatla ne bo kar na ukaz hotela početi, kar ji bomo rekli.

Kandidat ::

Pogosta je predstava, da bo umetna inteligence nekakšna napaka oz. upor računalnika. Kot pravite, ko škatla ne bo hotela več ubogati oz. bo presenetila z vsesplošno inteligenco. Ampak jaz mislim, da se bo zgodilo drugače. Ljudje jo bodo povsem zavestno sprožili. To bo velik projekt s točno določenim ciljem. Sklepam, da se bodo (izbranci) poskušali že takoj na začetku povezati/nadgraditi z UI. No, mogoče se pa že dogaja na bolj tih način.

avister ::

Kaj stori umetna inteligenca, ko se vidi v "digitalnem ogledalu" :)

Popravi si frizuro :)

Zgodovina sprememb…

  • spremenil: avister ()

live ::

No pa smo sele 2016. Mogoce pa ima Thomas vseeno prav ;)

AC_DC ::

Kot je še rekel Kasparov/Kramnik: Computers are superior in tactics.There is nothing more to say.

2 leti nazaj:
http://www.wired.com/2014/05/the-world-...
Pozor: če nisi dovolj mavričast
znajo iti tvoji posti v /dev/null
mavričasti briše press

WarpedOne ::

Go je pomemben zato, ker ima igra tako veliko možnih potez in postavitev, da računalnik ne more preračunati optimalne poteze


Narobe.

Računalnik ne more naračunat optimalne poteze na BUTAST način (groba sila == brute force == preverjanje vseh možnih kombinacij).
Lahko pa naračuna optimalno potezo na kak bol pameten način, ki dovolj zreducira kominatorični prostor, da lahko tega (dovolj podrobno) preišče v obvladljivem času.
Cel point je v razvoju algoritmov, ki obvladujejo kombinatorično neobvladljive probleme.
Dokler algoritma nimaš, je problem neobvladljiv (tako je bilo s šahom, tako je bilo z gojem). Ko razviješ dovolj "pameten" algoritem, postane problem obvladljiv.
Pamet je lahko vsajena al pa avtomatsko odkrita na načine, ki so bili vsajeni v način učenja.

(Se trenutno ubadam s problemom, ki je lahklo kombinatorično še težji od goja (nima zgornje omejitve velikosti), pa vseeno kompjuter najde skorajda al pa optimalno rešitev. Seveda ne z brute-force ampak drugačnimi načini preiskovanja.)
One does not know what one does not know.

Okapi ::

In kako veš, da je res optimalna?

Invictus ::

Okapi je izjavil:

In kako veš, da je res optimalna?

Ker je boljša od drugih?

Drugače je to predvsem filozofsko vprašanje, dokler ne sledi en matematični dokaz optimalnosti.
"Life is hard; it's even harder when you're stupid."

http://goo.gl/2YuS2x

Okapi ::

Boljša od še slabših je še vedno lahko precej slaba - in zelooo daleč od optimalne.

WarpedOne ::

In kako veš, da je res optimalna?

Ker ima optimalna rešitev mojega problema ceno 0, vse slabše rešitve pa neko višjo ceno.
One does not know what one does not know.

Zgodovina sprememb…

Matthai ::

Kako pa ceno definiraš?
All those moments will be lost in time, like tears in rain...
Time to die.

7982884e ::

korenje3 je izjavil:

"ai" za šah (deep blue) sploh ni bil ai, ampak računanje vseh možnih sekvenc. medtem ko je to eden prvih resničnih ai programov, ki se dejansko uči. mislim da je eden že prej naredil program, ki se je naučil igrati mario.
deep blue je bil dosti vec kot samo brute force, pa definicija AIja ni to, da je stvar pametnejsa kot clovek na vseh podrocjih.
sodobni sahovski programi so dosti bolj energetsko in prostorsko ucinkoviti kot cloveski mozgani.

WarpedOne ::

Kako pa ceno definiraš?

V splošnem ti ta podatek ne koristi nič, ker je vezan na naravo mojega problema.
Rešitev mora zadostiti ~30 različno pomembnim kriterijem. Vsak kriterij posebej pogleda predlagano rešitev in ji priredi svojo parcialno ceno. Če je posamezen kriterij povsem izpolnjen je njegova parcialna cena 0, če ni, pa se naračuna neka cifra na podlagi odstopanja predlagane rešitve od optimalne z vidika tega posameznega kriterija.
Končna cena predlagane rešitve je (utežena) vsota teh parcialnih cen.
One does not know what one does not know.

WhiteAngel ::

antonija je izjavil:

Rahlo dvomim, da bi ta nevronska mreža dobro igrala recimo šah. Vsaj ne takoj.
In to se razlikoje od cloveka... kako ze? ;) Dokler se ne naucis, ne znas.

Se pa strinjam da Turingovega testa zadeva ne prestane, ker je njen odziv prevec omejen na eno okolje (igranje go-ja). Hudic bo ko dobimo nekaj kar bo prestalo turingov test, takrat bojo pa vsi fearmongerji zagnali tako paniko da se bo kar kadilo ;(


Jap. UI naučimo wikipedio in se bo začenjala zavedati svojega obstoja. Potem smo screwed.

nokkj ::

DamijanD je izjavil:

nokkj je izjavil:

Koliko sem jaz razbral, je danes ves čas vodil Lee, do usodne napake, ki jo je naredil, ko je bil že na dodatnem času in pod časovnim pritiskom...

Glede na post konferenco se Lee ne strinja s tem.


Ja, to je res, on je drugače rekel. Potemtakem je bil slabše ocenjeval nedoločen prostor v sredini, ki ga drugi komentatorji še niso šteli k enemu ali drugemu...

marS ::

...no more heroes...
http://www.trackmyurl.biz/az13
http://tracks.ilbis.com/

Napajalc ::

Da je to AI bi lahko dokazali s poizkusom na način da en AI futrajo samo z slabimi/začetniškimi igrami, drugi AI pa z PRO igrami.
011011100111010101100010

GupeM ::

Napajalc je izjavil:

Da je to AI bi lahko dokazali s poizkusom na način da en AI futrajo samo z slabimi/začetniškimi igrami, drugi AI pa z PRO igrami.

In kakšen rezultat bi ti povedal da je to res AI?

  1. Če bi tisti, ki so ga futrali s PRO igrami vedno zmagal, ker se je tako dobro naučil?

  2. Če bi bila izenačena, ker je en pobral same dobre stvari, drugi pa je ugotovil katere niso dobre in sam ugotovil nove/boljše?

  3. Če bi tisti, ki so ga futrali s slabimi igrami zmagal? (ta verjetno odpade)

nokkj ::

Korejec, en drugi igralec je rekel tako, torej da je izgubil z napakami v dodatnem času:

Yoo Changhyuk, 9-dan, Korean commentator said:

“During the first match, Lee Sedol made difficult moves to agitate AlphaGo, but failed to do so. Today, he tried the opposite — he played safe and entered the endgame. While using his byō-yomi periods, he made some mistakes, which I think caused the defeat.”

Zgodovina sprememb…

  • spremenilo: nokkj ()

Napajalc ::

Glede nato da se uči iz baze podatkov + neki algoritem, bi mogu vsaj na začetku konstantno zgubljat. Mogoče pa samo ljudje vidimo slabo igro kot resnično slabo?
011011100111010101100010

black ice ::

Zakaj že?

jan_g ::

Glede nato da se uči iz baze podatkov + neki algoritem


Ta se uči tudi tako, da je odigral tisoče iger sam proti sebi:
We trained the neural networks on 30 million moves from games played by human experts, until it could predict the human move 57 percent of the time (the previous record before AlphaGo was 44 percent). But our goal is to beat the best human players, not just mimic them. To do this, AlphaGo learned to discover new strategies for itself, by playing thousands of games between its neural networks, and adjusting the connections using a trial-and-error process known as reinforcement learning.

korenje3 ::

sem bil že 6dan v goju, pa vidim da sem spet nula :)
Pentium I7 3770k@4,5Ghz; 16GB RAM@2133MHz; ASUS Radeon 6850 1GB;
SSD Kingston hyperX 240GB; 30" HPZR30w monitor;
BeQuiet! E9 580W; http://www.the-nox.com

antonija ::

WhiteAngel je izjavil:

Jap. UI naučimo wikipedio in se bo začenjala zavedati svojega obstoja. Potem smo screwed.
Zakaj smo screwed? Ker vemo da bo AI obvezno enako egisticen, neracionalen in nasploh zleht kot je velika vecina ljudi (in to kljub neprestani prisilni socializaciji in vzgoji)?
AI bi se lahko komot odlocil da se s takimi trolli, kot smo humanoidi, pac ne bo ukvarjal, ker se mu res ni treba. Tudi kaksnega silnega socialnizacijskega nagona ne rabi, ki bi ga silil v to.
Mogoce bo AI za hobi sel racunat pi na neskoncno decimalk in od njega ne bo nobene komunikacije. Navsezadnje, kaj pa IA briga za cas? A se mu kam mudi? Bo umrl?

AI ni clovek in verjetno nikoli ne bo clovek, razen ce se namnsko zgradi AI ki bo simuliral cloveka. Ne AI pripisovati cloveskih lastnosti in omejitev kar vsepopvrek.
Statistically 3 out of 4 involved usually enjoy gang-bang experience.

Looooooka ::

AI bo lahko našim levim in desnim rekel, da naj nehajo srat z belimi in rdečimi, ker je nerelevantno za reševanje kateregakoli današnjega problema in mu zahojeni belogardisti ne bodo mogli očitati, da je to spet nek komunajzerski načrt za uničevanje države.
Bo pa tudi definitivno manj komičen od Pahorja...ampak definitivno se bo tak minus dalo preživeti, če reši prvi problem.
Jaz bi mu dal glas za predsednika takoj :)

Ahim ::

WarpedOne je izjavil:

Rešitev mora zadostiti ~30 različno pomembnim kriterijem. Vsak kriterij posebej pogleda predlagano rešitev in ji priredi svojo parcialno ceno. Če je posamezen kriterij povsem izpolnjen je njegova parcialna cena 0, če ni, pa se naračuna neka cifra na podlagi odstopanja predlagane rešitve od optimalne z vidika tega posameznega kriterija.
Končna cena predlagane rešitve je (utežena) vsota teh parcialnih cen.


In kako to nima zgornje omejitve velikosti?
strani: « 1 2


Vredno ogleda ...

TemaSporočilaOglediZadnje sporočilo
TemaSporočilaOglediZadnje sporočilo
»

AlphaGo po treh zmagah že skupni zmagovalec dvoboja v goju proti človeku

Oddelek: Novice / Znanost in tehnologija
435654 (1395) bMozart
»

AlphaGo v goju proti človeškemu prvaku vodi 2:0 (strani: 1 2 )

Oddelek: Novice / Znanost in tehnologija
937092 (2854) Rok Woot
»

4:1 - konec človeške superiornosti v goju

Oddelek: Novice / Znanost in tehnologija
213496 (1290) Jst
»

Računalnik premagal človeka v goju (strani: 1 2 )

Oddelek: Novice / Znanost in tehnologija
615871 (2754) antonija

Več podobnih tem