Artwork

Treść dostarczona przez Machine Learning Street Talk (MLST). Cała zawartość podcastów, w tym odcinki, grafika i opisy podcastów, jest przesyłana i udostępniana bezpośrednio przez Machine Learning Street Talk (MLST) lub jego partnera na platformie podcastów. Jeśli uważasz, że ktoś wykorzystuje Twoje dzieło chronione prawem autorskim bez Twojej zgody, możesz postępować zgodnie z procedurą opisaną tutaj https://pl.player.fm/legal.
Player FM - aplikacja do podcastów
Przejdź do trybu offline z Player FM !

#81 JULIAN TOGELIUS, Prof. KEN STANLEY - AGI, Games, Diversity & Creativity [UNPLUGGED]

1:09:46
 
Udostępnij
 

Manage episode 347535673 series 2803422
Treść dostarczona przez Machine Learning Street Talk (MLST). Cała zawartość podcastów, w tym odcinki, grafika i opisy podcastów, jest przesyłana i udostępniana bezpośrednio przez Machine Learning Street Talk (MLST) lub jego partnera na platformie podcastów. Jeśli uważasz, że ktoś wykorzystuje Twoje dzieło chronione prawem autorskim bez Twojej zgody, możesz postępować zgodnie z procedurą opisaną tutaj https://pl.player.fm/legal.

Support us (and please rate on podcast app)

https://www.patreon.com/mlst

In this show tonight with Prof. Julian Togelius (NYU) and Prof. Ken Stanley we discuss open-endedness, AGI, game AI and reinforcement learning.

[Prof Julian Togelius]

https://engineering.nyu.edu/faculty/julian-togelius

https://twitter.com/togelius

[Prof Ken Stanley]

https://www.cs.ucf.edu/~kstanley/

https://twitter.com/kenneth0stanley

TOC:

[00:00:00] Introduction

[00:01:07] AI and computer games

[00:12:23] Intelligence

[00:21:27] Intelligence Explosion

[00:25:37] What should we be aspiring towards?

[00:29:14] Should AI contribute to culture?

[00:32:12] On creativity and open-endedness

[00:36:11] RL overfitting

[00:44:02] Diversity preservation

[00:51:18] Empiricism vs rationalism , in gradient descent the data pushes you around

[00:55:49] Creativity and interestingness (does complexity / information increase)

[01:03:20] What does a population give us?

[01:05:58] Emergence / generalisation snobbery

References;

[Hutter/Legg] Universal Intelligence: A Definition of Machine Intelligence

https://arxiv.org/abs/0712.3329

https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_general_intelligence

https://en.wikipedia.org/wiki/I._J._Good

https://en.wikipedia.org/wiki/G%C3%B6del_machine

[Chollet] Impossibility of intelligence explosion

https://medium.com/@francois.chollet/the-impossibility-of-intelligence-explosion-5be4a9eda6ec

[Alex Irpan] - RL is hard

https://www.alexirpan.com/2018/02/14/rl-hard.html

https://nethackchallenge.com/

Map elites

https://arxiv.org/abs/1504.04909

Covariance Matrix Adaptation for the Rapid Illumination of Behavior Space

https://arxiv.org/abs/1912.02400

[Stanley] - Why greatness cannot be planned

https://www.amazon.com/Why-Greatness-Cannot-Planned-Objective/dp/3319155237

[Lehman/Stanley] Abandoning Objectives: Evolution through the Search for Novelty Alone

https://www.cs.swarthmore.edu/~meeden/DevelopmentalRobotics/lehman_ecj11.pdf

  continue reading

149 odcinków

Artwork
iconUdostępnij
 
Manage episode 347535673 series 2803422
Treść dostarczona przez Machine Learning Street Talk (MLST). Cała zawartość podcastów, w tym odcinki, grafika i opisy podcastów, jest przesyłana i udostępniana bezpośrednio przez Machine Learning Street Talk (MLST) lub jego partnera na platformie podcastów. Jeśli uważasz, że ktoś wykorzystuje Twoje dzieło chronione prawem autorskim bez Twojej zgody, możesz postępować zgodnie z procedurą opisaną tutaj https://pl.player.fm/legal.

Support us (and please rate on podcast app)

https://www.patreon.com/mlst

In this show tonight with Prof. Julian Togelius (NYU) and Prof. Ken Stanley we discuss open-endedness, AGI, game AI and reinforcement learning.

[Prof Julian Togelius]

https://engineering.nyu.edu/faculty/julian-togelius

https://twitter.com/togelius

[Prof Ken Stanley]

https://www.cs.ucf.edu/~kstanley/

https://twitter.com/kenneth0stanley

TOC:

[00:00:00] Introduction

[00:01:07] AI and computer games

[00:12:23] Intelligence

[00:21:27] Intelligence Explosion

[00:25:37] What should we be aspiring towards?

[00:29:14] Should AI contribute to culture?

[00:32:12] On creativity and open-endedness

[00:36:11] RL overfitting

[00:44:02] Diversity preservation

[00:51:18] Empiricism vs rationalism , in gradient descent the data pushes you around

[00:55:49] Creativity and interestingness (does complexity / information increase)

[01:03:20] What does a population give us?

[01:05:58] Emergence / generalisation snobbery

References;

[Hutter/Legg] Universal Intelligence: A Definition of Machine Intelligence

https://arxiv.org/abs/0712.3329

https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_general_intelligence

https://en.wikipedia.org/wiki/I._J._Good

https://en.wikipedia.org/wiki/G%C3%B6del_machine

[Chollet] Impossibility of intelligence explosion

https://medium.com/@francois.chollet/the-impossibility-of-intelligence-explosion-5be4a9eda6ec

[Alex Irpan] - RL is hard

https://www.alexirpan.com/2018/02/14/rl-hard.html

https://nethackchallenge.com/

Map elites

https://arxiv.org/abs/1504.04909

Covariance Matrix Adaptation for the Rapid Illumination of Behavior Space

https://arxiv.org/abs/1912.02400

[Stanley] - Why greatness cannot be planned

https://www.amazon.com/Why-Greatness-Cannot-Planned-Objective/dp/3319155237

[Lehman/Stanley] Abandoning Objectives: Evolution through the Search for Novelty Alone

https://www.cs.swarthmore.edu/~meeden/DevelopmentalRobotics/lehman_ecj11.pdf

  continue reading

149 odcinków

Wszystkie odcinki

×
 
Loading …

Zapraszamy w Player FM

Odtwarzacz FM skanuje sieć w poszukiwaniu wysokiej jakości podcastów, abyś mógł się nią cieszyć już teraz. To najlepsza aplikacja do podcastów, działająca na Androidzie, iPhonie i Internecie. Zarejestruj się, aby zsynchronizować subskrypcje na różnych urządzeniach.

 

Skrócona instrukcja obsługi