Google intentará hacer historia con inteligencia artificial

¿Qué es LIFE?
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Inteligencia artificial vs mejor jugador de go

A la 13 horas en Corea del Sur, 5 horas en España, el 9 de marzo, Google intentará hacer historia.

Un programa llamado AlphaGo, diseñado por el equipo de inteligencia artificial DeepMind de Google, se enfrentará a Lee Sedol, uno de los más grandes jugadores de Go en el mundo.

Sodol y AlphaGo jugarán una serie de partidos a lo largo de cinco días. Si AlphaGo gana, será una nueva ocasión en la que la inteligencia artificial domina en los juegos humanos.

Damas cayeron en 1994, el ajedrez en 1997, y Jeopardy en 2011. En octubre pasado, AlphaGo se convirtió en el primer programa en vencer a un jugador profesional de Go; ahora se estará enfrentando a uno de los mejores jugadores del mundo.

"Si el programa gana, es sin duda un hito importante", dijo a Tech Insider Michael L. Littman, científico de la computación de la Universidad de Brown.

Lo que hace a Go –un juego en el que en 2014 parecía imposible que una computadora ganara a un ser humano– un objetivo tan seductor para la inteligencia artificial es la naturaleza del juego en sí.

Creado en China hace 2.500 años, Go parece simple. El juego comienza con un tablero vacío. Dos jugadores (uno de ellos con piedras negras y el otro blancas), alternan colocar piedras en recuadros, tratando de ganar territorio sin que sus piezas sean capturadas.

Pero el juego se complica rápidamente. Hay 400 posibles posiciones en el tablero después de la primera ronda de movimientos en el ajedrez y 129.960 en Go. Hay 35 posibles movimientos en cualquier turno en un juego de ajedrez, y 250 para Go.

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En una entrada de blog en enero, David Silver y Demis Hassabis de DeepMind explican que el espacio de búsqueda (el número de posibles configuraciones de mesa) en Go es mayor que el número de átomos en el universo.

Como ha señalado Business Insider, AlphaGo combina dos metodologías de IA:

-El árbol de búsqueda Monte Carlo: Esto incluye elegir movimientos al azar y luego simular el juego hasta el final para encontrar una estrategia ganadora.

-Redes neuronales profundas: Una red de 12 capas con conexiones similares a neuronas que consiste en una "red de políticas" que selecciona el siguiente movimiento y una "red de valor" que predice el ganador del juego.

DeepMind no "programó" AlphaGo con evaluaciones de movimientos "buenos" y "malos". En su lugar, los algoritmos de AlphaGo estudiaron una base de datos de partidos de Go en línea, dándole la experiencia equivalente a no hacer otra cosa que jugar Go durante 80 años consecutivos.

"Esta red neuronal profunda es capaz de entrenar y entrenar y correr para siempre en estos miles o millones de movimientos, para extraer estos patrones que conducen a la selección de buenas acciones", dijo la informática Manuela Veloso de Carnegie Mellon, que estudia la agencia en sistemas de inteligencia artificial.

Google adquirió DeepMind en 2014. Fundada en 2010 por Demis Hassabis, prodigio de ajedrez convertido en investigador de la inteligencia artificial, la misión de la compañía es "resolver la inteligencia", y afirma que los "Los algoritmos que construimos son capaces de aprender por sí mismos directamente de experiencia primaria o datos".

A tal fin, tomó 30 minutos a DeepMind para convertirse en el mejor jugador de los Invasores del Espacio. Ahora se trata de dominar el juego que una vez parecía indomable de la inteligencia artificial. Michael Littman, informático Brown, dice que él pudiera ver la tecnología de AlphaGo aplicada en los coches de auto-conducción de Google, donde la IA tiene que hacer un montón de pequeñas decisiones continuamente, de forma similar a un juego de Go.

También podría ser utilizado en capacidad de búsqueda de resolución de problemas, como por ejemplo, si quisieras pedir a Google que te diera una receta para hacer un pastel sin gluten para tu primo.

Para ver el livestream del juego entre AlphaGo y sodol, haz clic aquí.