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Un conjunto de algoritmos de aprendizaje por refuerzo han demostrado ser mejores para jugar videojuegos clásicos que los jugadores humanos u otros sistemas de inteligencia artificial.
Los algoritmos han sido desarrollados por un equipo de investigadores de Uber AI Labs en San Francisco.
Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo aprenden a hacer cosas sintetizando la información proporcionada por un gran conjunto de datos: reconocen patrones y los utilizan para hacer conjeturas sobre nuevos datos. Pero tales algoritmos tienden a tener problemas cuando encuentran datos que no encajan con otros datos. Problemas que han sido subsanados en este nuevo desarrollo.
Para ello, han agregado un algoritmo que recuerda todos los caminos que ha tomado un algoritmo anterior mientras intentaba resolver un problema. Cuando encuentra un punto de datos que no parece ser correcto, vuelve a su mapa de memoria e intenta otra ruta.
Los investigadores probaron su nuevo enfoque agregando reglas de un videojuego y un objetivo: obtener la mayor cantidad de puntos posibles y tratar de lograr una puntuación más alta cada vez. Luego usaron su sistema para jugar 55 juegos de Atari. El nuevo sistema venció a otros sistemas de inteligencia artificial el 85,5 % de las veces. Lo hizo particularmente bien en Montezuma’s Revenge, obteniendo una puntuación más alta que cualquier otro sistema de inteligencia artificial y batiendo incluso el récord de un humano.
Los investigadores creen que su algoritmo podrÃa trasladarse a otras aplicaciones, como el procesamiento de imágenes o lenguaje por robots.
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La noticia
Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo son mejores jugando a videojuegos clásicos que los humanos y otros sistemas de IA
fue publicada originalmente en
Xataka Ciencia
por
Sergio Parra
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Sheila Queralt, además de ser una de las pocas especialistas en el mundo en análisis de anónimos, es doctora en Ciencias del Lenguaje y ejerce como perito judicial en LingüÃstica Forense.
Su libro Atrapados por la lengua. 50 casos resueltos por la lingüÃstica forense es una desenfadada aproximación a su trabajo, asà como todas las facetas de esta disciplina, las curiosidades, y los casos más sonados de la historia.
Sheila es como Miss Marple o Sherlock Holmes, pero sus pistas se basan exclusivamente en las caracterÃsticas del lengua: la forma de expresarse de una persona, tanto a nivel oral como escrito, pues en ello uno puede hallar singularidades que ofrecen mucha información. Incluso hasta el punto de poder averiguar quién ha escrito un anónimo.
Estamos, pues, ante un tipo de investigación muy poco conocida y que no pocas veces se confude con otras disciplinas. Por ejemplo, un lingüista forense no analiza ni la forma de la letra (eso lo hacen los calÃgrafos), ni extraen rasgos de personalidad del autor a partir de su firma (eso lo hacen los grafólogos). Tampoco realiza perfiles 25’psicológicos del autor de un crimen, labor que desempeñan los perfiladores criminales.
Atrapados por la lengua: 50 casos resueltos por la LingüÃstica Forense (LAROUSSE – Libros Ilustrados/ Prácticos – Arte y cultura)
Lo que hace un lingüista forense, por ejemplo, es encontrar una pista en las grabaciones de los secuestradores de Anabel Segura o del supuesto narco de Barcelona que pasó 626 dÃas en una cárcel italiana, y otros casos que asombran por el grado de escrutinio al que debe someter cualquier sonido, cualquier detalle en el acento, cualquier particularidad a la hora de escribir, a fin de averiguar no solo la identidad del autor, sino toda una constelación de datos contextuales.
Además, el libro no está escrito de forma técnica o aburrida, sino que la autora nos acompaña página a página casi de la mano, contaminándonos de su buen humor y su entusiasmo, hasta que sentimos cómo es el dÃa a dÃa en su trabajo.
Para descubrir un poco más del libro y del autora, podéis hacerlo en la siguiente entrevista que tuvo la gentileza de concederme:
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La noticia
Libros que nos inspiran: ‘Atrapados por la lengua’ de Sheila Queralt
fue publicada originalmente en
Xataka Ciencia
por
Sergio Parra
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