#alphazero — Public Fediverse posts

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The Future of the Infinity Machine

DeepMind positions AI as a fundamental force of nature designed to uncover the discoverable patterns of the universe. While this "infinity machine" offers the potential to cure diseases and solve climate change, it also presents a central tension: the challenge of managing an intelligence that may eventually surpass human ability to understand or control it.

https://youtu.be/2nTuBwvp1Is

#DemisHassabis #DeepMind #AI #AGI #AlphaZero #AlphaFold #InfinityMachine

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#AlphaZero: A breakthrough agent that learned only from the rules of a game, eventually discovering strategies previously unknown to humans.

AlphaFold: A massive pivot to biology that solved the 50-year-old "protein folding" challenge. AlphaFold2 achieved accuracy levels comparable to years of expensive lab work, allowing scientists to map antibiotic-resistant bugs and design disease-resistant crops in minutes.

https://youtu.be/2nTuBwvp1Is

#DeepMind #AI #AGI #AlphaFold #InfinityMachine

Founding Vision and Philosophy

DeepMind's founder, Demis Hassabis, is a former chess prodigy who transitioned from mastering games to studying the rules of intelligence through neuroscience. His core philosophy is built on two primary beliefs:

Intelligence as a Lens:
To truly understand reality, one must first understand the intelligence through which we perceive it.

https://youtu.be/2nTuBwvp1Is

#DemisHassabis #DeepMind #AI #AGI #AlphaZero #AlphaFold #InfinityMachine #Gemini

THE INFINITY MACHINE

Introduction: The Quest for Super Intelligence

The quest to build artificial general intelligence (AGI) is a modern pursuit with high stakes, echoing the awe and apprehension felt by early atomic scientists. At the center of this effort is DeepMind, a company founded on the grand vision of creating an "infinity machine"—a general-purpose tool for pure discovery.

https://youtu.be/2nTuBwvp1Is

#DemisHassabis #DeepMind #AI #AGI #AlphaZero #AlphaFold #InfinityMachine #Gemini

13-Mar-2026
#AI’s #gamePlaying still has flaws: #AlphaZero-style self-play tested on #Nim
Despite heavy training, agents show blind spots and can miss optimal moves

https://www.eurekalert.org/news-releases/1119906

#science #technology

Абсолютный ноль: как ИИ учится без данных

​Absolute Zero Reasoner отличается от традиционных подходов к обучению ИИ, позволяя ИИ обучаться с нуля, без необходимости использования заранее предоставленных человеком данных.

Absolute Zero Reasoner (AZR) представляет собой революционную концепцию в области искусственного...

#DST #DSTGlobal #ДСТ #ДСТГлобал #Абсолютныйноль #искусственныйинтеллект #AbsoluteZero #ИИ #AZR #AlphaZero #DeepMind #парадигмы #Модель

Источник: https://dstglobal.ru/club/1109-absolyutnyi-nol-kak-ii-uchitsja-bez-dannyh

Pequeños y grandes pasos hacia el imperio de la inteligencia artificial

Traducción de la infografía:

• 1943 – McCullock y Pitts publican un artículo titulado Un cálculo lógico de ideas inmanentes en la actividad nerviosa, en el que proponen las bases para las redes neuronales.

• 1950 – Turing publica Computing Machinery and Intelligence, proponiendo el Test de Turing como forma de medir la capacidad de una máquina.

• 1951 – Marvin Minsky y Dean Edmonds construyen SNAR, la primera computadora de red neuronal.

• 1956 – Se celebra la Conferencia de Dartmouth (organizada por McCarthy, Minsky, Rochester y Shannon), que marca el nacimiento de la IA como campo de estudio.

• 1957 – Rosenblatt desarrolla el Perceptrón: la primera red neuronal artificial capaz de aprender.

(!!) Test de Turing: donde un evaluador humano entabla una conversación en lenguaje natural con una máquina y un humano.

• 1965 – Weizenbaum desarrolla ELIZA: un programa de procesamiento del lenguaje natural que simula una conversación.

• 1967 – Newell y Simon desarrollan el Solucionador General de Problemas (GPS), uno de los primeros programas de IA que demuestra una capacidad de resolución de problemas similar a la humana.

• 1974 – Comienza el primer invierno de la IA, marcado por una disminución de la financiación y del interés en la investigación en IA debido a expectativas poco realistas y a un progreso limitado.

• 1980 – Los sistemas expertos ganan popularidad y las empresas los utilizan para realizar previsiones financieras y diagnósticos médicos.

• 1986 – Hinton, Rumelhart y Williams publican Aprendizaje de representaciones mediante retropropagación de errores, que permite entrenar redes neuronales mucho más profundas.

(!!) Redes neuronales: modelos de aprendizaje automático que imitan el cerebro y aprenden a reconocer patrones y hacer predicciones a través de conexiones neuronales artificiales.

• 1997 – Deep Blue de IBM derrota al campeón mundial de ajedrez Kasparov, siendo la primera vez que una computadora vence a un campeón mundial en un juego complejo.

• 2002 – iRobot presenta Roomba, el primer robot aspirador doméstico producido en serie con un sistema de navegación impulsado por IA.

• 2011 – Watson de IBM derrota a dos ex campeones de Jeopardy!.

• 2012 – La startup de inteligencia artificial DeepMind desarrolla una red neuronal profunda que puede reconocer gatos en vídeos de YouTube.

• 2014 – Facebook crea DeepFace, un sistema de reconocimiento facial que puede reconocer rostros con una precisión casi humana.

(!!) DeepMind fue adquirida por Google en 2014 por 500 millones de dólares.

• 2015 – AlphaGo, desarrollado por DeepMind, derrota al campeón mundial Lee Sedol en el juego de Go.

• 2017 – AlphaZero de Google derrota a los mejores motores de ajedrez y shogi del mundo en una serie de partidas.

• 2020 – OpenAI lanza GPT-3, lo que marca un avance significativo en el procesamiento del lenguaje natural.

(!!) Procesamiento del lenguaje natural: enseña a las computadoras a comprender y utilizar el lenguaje humano mediante técnicas como el aprendizaje automático.

• 2021 – AlphaFold2 de DeepMind resuelve el problema del plegamiento de proteínas, allanando el camino para nuevos descubrimientos de fármacos y avances médicos.

• 2022 – Google despide al ingeniero Blake Lemoine por sus afirmaciones de que el modelo de lenguaje para aplicaciones de diálogo (LaMDA) de Google era sensible.

• 2023 – Artistas presentaron una demanda colectiva contra Stability AI, DeviantArt y Mid-journey por usar Stable Diffusion para remezclar las obras protegidas por derechos de autor de millones de artistas.

Gráfico: Open Tech / Genuine Impact

Entradas relacionadas

• ¿Cómo definir la «credibilidad algorítmica»? DeepSeek da en el clavo
• Los precios dinámicos exacerban la desigualdad entre los consumidores, hay que regularlos ya
• Firma contra la vigilancia biométrica masiva

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Pequeños y grandes pasos hacia el imperio de la inteligencia artificial

Traducción de la infografía:

• 1943 – McCullock y Pitts publican un artículo titulado Un cálculo lógico de ideas inmanentes en la actividad nerviosa, en el que proponen las bases para las redes neuronales.

• 1950 – Turing publica Computing Machinery and Intelligence, proponiendo el Test de Turing como forma de medir la capacidad de una máquina.

• 1951 – Marvin Minsky y Dean Edmonds construyen SNAR, la primera computadora de red neuronal.

• 1956 – Se celebra la Conferencia de Dartmouth (organizada por McCarthy, Minsky, Rochester y Shannon), que marca el nacimiento de la IA como campo de estudio.

• 1957 – Rosenblatt desarrolla el Perceptrón: la primera red neuronal artificial capaz de aprender.

(!!) Test de Turing: donde un evaluador humano entabla una conversación en lenguaje natural con una máquina y un humano.

• 1965 – Weizenbaum desarrolla ELIZA: un programa de procesamiento del lenguaje natural que simula una conversación.

• 1967 – Newell y Simon desarrollan el Solucionador General de Problemas (GPS), uno de los primeros programas de IA que demuestra una capacidad de resolución de problemas similar a la humana.

• 1974 – Comienza el primer invierno de la IA, marcado por una disminución de la financiación y del interés en la investigación en IA debido a expectativas poco realistas y a un progreso limitado.

• 1980 – Los sistemas expertos ganan popularidad y las empresas los utilizan para realizar previsiones financieras y diagnósticos médicos.

• 1986 – Hinton, Rumelhart y Williams publican Aprendizaje de representaciones mediante retropropagación de errores, que permite entrenar redes neuronales mucho más profundas.

(!!) Redes neuronales: modelos de aprendizaje automático que imitan el cerebro y aprenden a reconocer patrones y hacer predicciones a través de conexiones neuronales artificiales.

• 1997 – Deep Blue de IBM derrota al campeón mundial de ajedrez Kasparov, siendo la primera vez que una computadora vence a un campeón mundial en un juego complejo.

• 2002 – iRobot presenta Roomba, el primer robot aspirador doméstico producido en serie con un sistema de navegación impulsado por IA.

• 2011 – Watson de IBM derrota a dos ex campeones de Jeopardy!.

• 2012 – La startup de inteligencia artificial DeepMind desarrolla una red neuronal profunda que puede reconocer gatos en vídeos de YouTube.

• 2014 – Facebook crea DeepFace, un sistema de reconocimiento facial que puede reconocer rostros con una precisión casi humana.

(!!) DeepMind fue adquirida por Google en 2014 por 500 millones de dólares.

• 2015 – AlphaGo, desarrollado por DeepMind, derrota al campeón mundial Lee Sedol en el juego de Go.

• 2017 – AlphaZero de Google derrota a los mejores motores de ajedrez y shogi del mundo en una serie de partidas.

• 2020 – OpenAI lanza GPT-3, lo que marca un avance significativo en el procesamiento del lenguaje natural.

(!!) Procesamiento del lenguaje natural: enseña a las computadoras a comprender y utilizar el lenguaje humano mediante técnicas como el aprendizaje automático.

• 2021 – AlphaFold2 de DeepMind resuelve el problema del plegamiento de proteínas, allanando el camino para nuevos descubrimientos de fármacos y avances médicos.

• 2022 – Google despide al ingeniero Blake Lemoine por sus afirmaciones de que el modelo de lenguaje para aplicaciones de diálogo (LaMDA) de Google era sensible.

• 2023 – Artistas presentaron una demanda colectiva contra Stability AI, DeviantArt y Mid-journey por usar Stable Diffusion para remezclar las obras protegidas por derechos de autor de millones de artistas.

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DeepMind AI rivals the world’s smartest high schoolers at geometry - Enlarge / Demis Hassabis, CEO of DeepMind Technologies and developer of... - https://arstechnica.com/?p=1997186 #alphageometry #alphazero #deepmind #science #alphago #ai