Go ! Go, GO, Gogol & Google - L'homme et la machine

En termes de complexité dungeon twister semble bien plus faible que le Go : il n’y a pas 300 mouvements possibles avec des conséquences long termes fortes à chaque coup.
Deux différences importantes : il n’a reçu aucune attention sérieuse de la communauté joueurs artificiels, il n’existe pas à ma connaissance de grande base de données de logs parties entre joueurs forts .

Je dois être un vieux cons nourri à la science fiction des années 80 mais je trouve ça flippant…Surtout si on combine avec la vidéo du Robot de google qui tourne sur le net en ce moment…

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pour ceux qui ont été interpellé par les grands nombres, le gogle le gogleplex le 10puissance80, les flèches…et bien regardez cette vidéo tout y est très bien expliqué et ce Mr Micmaths a une très bonne chaine :slight_smile:

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Moi c’est l’inverse, j’attends avec impatience le moment où on pourra communiquer avec une IA “autonome”.
https://www.actualitte.com/video/le-robot-dick-file-la-trouille-a-un-journaliste-durant-une-interview/60451 lui il va te faire peur :smiley:

Merci pour ce lien, très instructif

Et pourtant…

Quel robot de google ? Atlas 2 ?

J’ai immédiatement repensé à cette vidéo moi aussi.

Google ratatine peut-être le Go mais permet à des youtubers avertis de rendre le monde moins gogole. :wink:
J’invite tous les curieux à s’abonner aux (bonnes) chaines de vulgarisation scientifiques et culturelles (ciné, histoire etc).

Et au passage : merci Dr Mops pour vos articles !

Cela donne le vertige :wink:

Merci Dr. Mops pour ce superbe article :slight_smile:

Sans doute le meilleur article TricTrac des 10^172 dernières minutes! C’est vous le Doc, Doc!

Ahhh Atlas, celui qui va donner le coup de départ au chômage de masse mondial.

oui d’ailleurs c’est a se demander si le Dr Mops n’a pas visionné cette vidéo avant d’écrire l’article :slight_smile:
et pour rebondir sur le vertige de Karis et les bonnes chaines de vulgarisation scientifique, y’a cette vidéo !
enjoy

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Eh bien le backgammon a permis les premiers succès des neural networks (appliqués au jeu en tout cas), et ce dès les années 90.

Aujourd’hui, tout joueur qui désire progresser (y compris les pros niveau top mondial) s’entraînent avec ExtremeGammon, qui non seulement ne laisse aucune chance aux joueurs humains, mais en plus offre des quantités d’outils d’analyse absolument vitaux pour l’étude du jeu. En live pendant les matchs, pendant qu’il joue.

bonjour,
où sont les femmes?!!
par respect pour les genres je mettrais “humain” à la place d’“homme” dans votre article inintéressant.

Je ne suis pas d’accord avec ce que vous dites.

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C’est vrai que l’ordinateur ne jouera pas ce qu’on appelle des coups “abusifs” par exemple ou ne comprendra pas la subtilité d’un tesuji (coup astucieux) qu’il vient de faire simplement par un calcul.

je c’est mon correcteur qui a fourché, interressant biensûr! il y avait un “in” de trop

sorry

Le Dr. Mops est peut-être le mentor de MicMath (qui aime aussi l’application des mathématiques aux jeux d’ailleurs) ? :wink:
Prenez le temps d’e-penser.

Ça tiens probablement à la politique commerciale “particulière” chez IBM : un mainframe se loue plusieurs millions d’euros par années…