I’m very happy to present my toy research project: Sotaku! It's a neural net that automatically discovered the rules of sudoku and learned to solve them, achieving a new state-of-the-art score of 98.9% on one of the hardest sudoku datasets, while being agnostic to the game, and beating all other sudoku-optimized neural net architectures* Read more for fun motivations, plus some extremely unconventional discoveries, e.g. reverse curriculum consistently beating curriculum (!), emergent reasoning-like capabilities, and the future of traditional programming

Destilado

_chenglou presenta "Sotaku", una red neuronal que descubrió por sí sola las reglas del sudoku y logró un nuevo estado del arte (98.9%) en uno de los datasets más difíciles, superando arquitecturas especializadas.

¿Por qué lo guardaste? A Gonzalo le interesa el avance de la IA y arquitecturas de aprendizaje; los hallazgos no convencionales sobre cómo entrenar modelos (curriculum inverso, razonamiento emergente) pueden inspirar cómo diseñar o evaluar sistemas de IA propios.

Ideas

• Una red neuronal agnóstica al juego (no diseñada específicamente para sudoku) logró 98.9% de precisión en uno de los datasets de sudoku más difíciles, superando a arquitecturas optimizadas específicamente para ese juego.

  IA y sociedad

• En el entrenamiento de este modelo, un 'curriculum inverso' (empezar por lo difícil e ir a lo fácil) superó consistentemente al curriculum tradicional (empezar fácil y subir dificultad), un resultado contraintuitivo.

  IA y sociedad