Im KI-Podcast DEEP MINDS sprechen wir mit Expertinnen und Experten verschiedener Disziplinen über Künstliche Intelligenz und wie sie unser Leben verändert.
Unser Deep Mind in Folge #1 ist Tim Rocktäschel. Tim ist Forscher bei Facebook AI Research (FAIR) London, Associate Professor am Zentrum für Künstliche Intelligenz im Fachbereich Computer Science am University College London und Stipendiat des Europäischen Labors für Lernen und intelligente Systeme (ELLIS).
Mit Tim haben wir über Reinforcement Learning in offenen Umgebungen gesprochen:
- Wie funktioniert die KI-Trainingsmethode,
- wofür ist sie besonders gut geeignet, wofür weniger,
- welche unterschiedlichen Ansätze gibt es
- und was ist ihr langfristiges Potenzial?
Außerdem haben wir uns mit Tim über NetHack unterhalten, ein beinhartes und zufallsgeneriertes Videospiel aus 1987. Tim erklärt uns, weshalb gerade ein so altes Spiel eine gute Methode sein könnte, um Reinforcement Learning voranzubringen und einen Schritt zu machen in Richtung gesunder Menschenverstand für Künstliche Intelligenz.
DEEP MINDS #1: Podcast über Künstliche Intelligenz & Wissenschaft - mit Tim Rocktäschel
Inhalt:
04:10 - Was ist so revolutionär an Machine Learning?
09:55 - Was sind die Unterschiede zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen?
14:50 - Was sind Risiken des unüberwachten Lernens?
23:16 - Wie geht die KI-Branche mit der Herausforderung "Black Box" um?
26:42 - Was ist eine Belohnung für ein KI-System?
32:40 - Was ist der Unterschied zwischen modellbasiertem und modellfreiem bestärkenden Lernen? 39:05 - Praxisbeispiel: KI für autonomes Fahren
44:58 - Was ist das Ziel von Reinforcement Learning?
50:52 - Der Unterschied zwischen KI-Lernen und menschlichem Lernen
57:57 - Was ist die Herausforderung für KI bei alten Atari-Spielen wie Montezumas Revenge?
1:07:29 - Nethack Challenge: Die Vorteile von prozedural generierten Umgebungen für das KI-Training 1:22:44 - Was soll die Nethack Challenge bewirken?
1:25:20 - Warum befasst Du Dich mit KI und bestärkendem Lernen, Tim?
1:36:24 - Was ist ein guter Einstieg ins Reinforcement Learning?
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