MENTE ARTIFICIAL REALIZANDO a gente lamentable en GO - ¿Está la revuelta de las máquinas a la vuelta de la esquina?

2024 Autor: Seth Attwood | [email protected]. Última modificación: 2023-12-16 16:02

No hace mucho tiempo, el go master surcoreano y uno de los jugadores con más títulos del mundo, Lee Sedol, anunció su retiro e hizo una declaración dramática: calificación a través de esfuerzos locos. Ahora hay una entidad que no se puede superar.

Lee habló sobre la computadora AlphaGo, desarrollada por DeepMind, que Google compró por $ 650 millones hace cinco años. El coreano perdió ante el automóvil en 2016, pero desde entonces la inteligencia artificial solo se ha vuelto más fuerte. En general, la victoria de una computadora sobre una persona en Go se considera un avance real, que potencialmente puede conducir a cambios a gran escala en el mundo. ¿Terminator ya está en el horizonte? Vamos a averiguarlo.

Los programadores han probado durante mucho tiempo el poder de la inteligencia artificial en juegos desafiantes con lo mejor de los humanos. La computadora Deep Blue desarrollada por IBM venció a Garry Kasparov en ajedrez en 1997. Antes del partido, Kasparov pensó: “Es solo un coche. Las máquinas son estúpidas.

Pero tras la derrota confesó: "Sentí - olí - que había un nuevo tipo de mente en la mesa".

Para derrotar a Kasparov, Deep Blue usó poder computacional bruto: después de cada movimiento, el programa calculó todos los escenarios posibles y tomó una decisión basada en estos datos. Pero con Go, este enfoque no funciona debido a la cantidad de datos que deben procesarse. En go, los jugadores se turnan para colocar piedras blancas y negras en el tablero 19 por 19. El objetivo del juego es ocupar la mayor cantidad de territorio posible, mientras encerra las piedras del oponente, evitando que obtenga una ventaja. En general, go es similar al juego de puntos familiar para muchos de la escuela, solo que más difícil.

Debido al tamaño del tablero, 361 variantes ya son posibles para el primer movimiento realizado por las piedras negras (en ajedrez, solo 20). En consecuencia, con cada movimiento, el árbol de alineaciones potenciales solo crece. Después de los dos primeros movimientos, hay 400 posibles desarrollos en el ajedrez y 129 960 en marcha. El matemático John Tromp ha calculado que el número de combinaciones posibles será de 171 dígitos.

Por lo tanto, en el juego de Go, se requiere que las personas no solo tengan inteligencia y la capacidad de calcular, sino también un pensamiento abstracto poderoso, una intuición fuerte, cualidades que están poco desarrolladas en las computadoras. Uno de los desarrolladores de AlphaGo, Demis Hassabis, dijo: “Este es un juego muy intuitivo. Los maestros del go suelen decir que hicieron un movimiento porque les pareció correcto . Según él, los maestros desarrollan un sentido estético especial, y una buena posición simplemente se ve hermosa.

A pesar de que los procesadores se volvieron más poderosos y rápidos cada año, la búsqueda de movimientos en el árbol de posibilidades permitió que la inteligencia artificial alcanzara solo el nivel de un aficionado fuerte. Las computadoras vencieron a la gente, pero solo consiguieron una ventaja en unas pocas piedras. En 2014, David Fotland, uno de los pioneros de las computadoras, dijo que los programas enfrentan el mismo problema que los humanos:

“Muchos jugadores alcanzan un cierto pico amateur y no pueden volverse más fuertes. Para superar esta meseta, es necesario realizar algún tipo de salto mental, y los programas tienen los mismos problemas. Necesitas mirar todo el tablero, no solo las batallas locales . Para superar esta barrera intelectual y simular la intuición y el sentido estético de los profesionales, los desarrolladores de AlphaGo conectaron redes neuronales y algoritmos de aprendizaje profundo.

Primero, las redes neuronales de AlphaGo se alimentaron con una base de datos de juegos humanos, que incluía alrededor de 30 millones de movimientos. Después de eso, aprendió a predecir correctamente el curso de una persona el 57% del tiempo, aunque el récord anterior de IA fue del 44%. Luego, los desarrolladores le enseñaron a AlphaGo a jugar contra sí mismo, por lo que la computadora aprendió aún mejor a resaltar los movimientos más rentables y desarrollar nuevas estrategias.

Todo esto ayudó a racionalizar los procesos en los que trabajó Deep Blue, que venció a Kasparov. Ahora el sistema no solo juega todas las combinaciones posibles, sino que también sabe enfocarse en los escenarios más prometedores para el desarrollo de eventos. Además, se orienta incluso en situaciones que nunca antes había encontrado. Y así, debido a la escala de Go, se mantuvo. Debido al nuevo mecanismo, AlphaGo venció a todos los jugadores de computadora creados anteriormente (mientras les daba una ventaja inicial de cuatro piedras) y comenzó a derrotar a los profesionales.

En octubre de 2015, AlphaGo derrotó al dos veces campeón de Europa, el francés Fan Hui. Jugaron cinco juegos, nadie tuvo ventaja y la computadora ganó los cinco. Esta fue la primera vez que una máquina derrotó a un profesional. Después del partido, Hui dijo que había aprendido mucho y este conocimiento lo ayudó a sumar y ascender en la clasificación internacional.