El 27 de enero, Google anunció que AlphaGo, una inteligencia artificial. ¿Qué Inteligencia Artificial no es lo que la Inteligencia Artificial no es? ¿Inteligentes robots inteligentes van a apoderarse del mundo? Hoy no, y quizás nunca. Leer más desarrollado por su filial DeepMind, había derrotado al campeón de European Go Fan Hui en un partido de cinco juegos.
Es posible que haya oído hablar de esta noticia, ya que está en los titulares de todo el mundo, pero ¿por qué a la gente le importa tanto? Que significa todo esto? Si no está familiarizado con el juego de Go o su significado para la inteligencia artificial, es posible que se sienta un poco perdido.
No te preocupes, te tenemos cubierto. Aquí encontrará todo lo que necesita saber sobre el avance y cómo afecta a las personas comunes como usted y a mí.
El juego de Go: simple pero complejo
Go es un antiguo juego de estrategia chino donde dos jugadores luchan para capturar territorio. Giro por turno, cada jugador - uno blanco, el otro negro - coloca piedras en las intersecciones de una grilla de 19 x 19. Cuando un grupo de piedras está completamente rodeado por las piedras del otro jugador, son "capturadas" y retiradas del tablero.
Al final del juego, cada punto vacío es "propiedad" del jugador que lo rodea. Los puntajes de cada jugador se basan en la cantidad de territorio que posee (es decir, la cantidad de espacio vacío que ha rodeado) más la cantidad de piezas oponentes que se capturaron durante el juego.
Mientras que la mayoría de la gente probablemente piense en el Ajedrez como el rey de los juegos de estrategia, Go es realmente más complejo. Según Wikipedia, hay 10 761 posibles juegos de Go en comparación con 10 120 posibles juegos de ajedrez.
Esta complejidad, junto con algunas reglas esotéricas y un énfasis en jugar por instinto, hacen de Go un juego especialmente difícil para que las computadoras aprendan y jueguen a un alto nivel.
El increíble mundo de los juegos de IA
En el gran esquema de las cosas, diseñar una inteligencia artificial que juegue un juego no parece ser una actividad que valga la pena, especialmente cuando Watson AI de IBM ya está trabajando para ayudar a mejorar la atención médica, un área que necesita toda la ayuda que puede obtener. Entonces, ¿por qué Google gastó tantas horas y dólares para crear una inteligencia artificial para jugar?
En un nivel, ayuda a los investigadores de inteligencia artificial a encontrar la mejor manera de enseñar a las computadoras a hacer cosas. Si puedes enseñarle a una computadora a resolver cómo encontrar las mejores jugadas en un juego de Damas o Tic-Tac-Toe, podrías obtener información sobre cómo enseñar a una computadora diferente cómo recomendar películas en Netflix 4 Algoritmos de Aprendizaje Automático que dan forma a tu vida 4 Algoritmos de aprendizaje automático que dan forma a su vida Puede que no se dé cuenta, pero el aprendizaje automático ya está a su alrededor y puede ejercer un sorprendente grado de influencia sobre su vida. No me creas? Te sorprenderías. Lea más, traduzca al instante el habla o pronostique terremotos.
Muchos de los usos de la inteligencia artificial que hemos visto hasta ahora se beneficiarían de la mejora de la capacidad de resolución de problemas y de la extracción de patrones, que también son importantes para la efectividad de los juegos de inteligencia artificial.
Deep Blue, el campeón de ajedrez AI, trabajó usando una gran cantidad de poder computacional y técnicas de fuerza bruta para evaluar todos los movimientos siguientes posibles: hasta 200, 000, 000 de posiciones por segundo. Y si bien esta estrategia fue lo suficientemente efectiva como para vencer a un ex campeón mundial de ajedrez, no es una forma particularmente "humana" de jugar ajedrez. También requiere que los programadores "expliquen" las reglas del juego a la IA.
Más recientemente, se desarrolló un proceso llamado aprendizaje profundo, que esencialmente allanó el camino para que las computadoras se enseñasen a sí mismas, y eso cambió por completo la carrera por la inteligencia artificial Microsoft vs. Google: ¿Quién lidera la carrera de Inteligencia Artificial? Microsoft vs Google - ¿Quién lidera la carrera de Inteligencia Artificial? Los investigadores de inteligencia artificial están logrando progresos tangibles, y las personas están empezando a hablar en serio sobre la inteligencia artificial nuevamente. Los dos titanes que lideran la carrera de inteligencia artificial son Google y Microsoft. Lee mas .
Con el aprendizaje profundo, una computadora puede extraer patrones útiles de los datos, en lugar de que los programadores le digan qué patrones debería buscar, y usar esos patrones para optimizar sus propias decisiones. Si el aprendizaje profundo tiene éxito, una IA incluso puede descubrir patrones que son más efectivos de lo que podemos reconocer como humanos.
Este tipo de aprendizaje se demostró el año pasado, cuando DeepMind, firma de investigación de AI, propiedad de Google, reveló una IA que aprendió a jugar 49 diferentes juegos de Atari. Atari Arcade - Jugar Videojuegos Retro en HTML5 [MUO Gaming] Atari Arcade - Jugar Videojuegos Retro en HTML5 [MUO Gaming] Cualquiera que juegue videojuegos hoy debe una enorme deuda de gratitud a Atari y a los fundadores e ingenieros que trabajaron para la compañía durante sus años formativos. Atari fue responsable de muchos de los ... Leer más después de recibir solo datos sin procesar. (Puedes verlo aprendiendo a jugar Breakout arriba).
El proceso es el mismo que aprender un videojuego sin un tutorial o explicación. Mire por un tiempo, luego intente presionar botones al azar, luego comience a resolver las cosas, desarrolle estrategias y, finalmente, continúe sobresaliendo.
Y sobresalió lo hizo. El DeepMind AI absolutamente destruyó oponentes humanos de nivel profesional en algunos de esos juegos, como Video Pinball. Le fue peor en otros juegos, incluyendo a la Sra. Pac-Man, pero tuvo un record impresionante en general.
AlphaGo: el siguiente nivel de la IA
AlphaGo, la computadora que derrotó a Fan Hui en Go, usó esta estrategia de aprendizaje profundo para ir invicto en cinco partidos.
En lugar de utilizar el cálculo de fuerza bruta como Deep Blue, AlphaGo determinó su siguiente movimiento al usar lo que había aprendido en el entrenamiento para limitar el alcance de movimientos potencialmente efectivos, luego ejecutar simulaciones para ver qué movimientos tenían más probabilidades de dar resultados positivos.
Dos redes neuronales diferentes La última tecnología informática que tiene que ver para creer La última tecnología informática que tiene que ver para creer Vea algunas de las últimas tecnologías informáticas que se establecen para transformar el mundo de la electrónica y las computadoras en los próximos años. Leer más, la red de políticas y la red de valor, trabajaron juntas para evaluar movimientos y elegir el mejor en cada turno.
Debido a la complejidad de Go, un enfoque de fuerza bruta sobre todos los movimientos posibles simplemente no es posible como en el Ajedrez. Así que AlphaGo recurrió al conocimiento que obtuvo durante la fase de entrenamiento, que consistió en ver 30 millones de movimientos realizados por expertos humanos, aprender a predecir sus movimientos, idear sus propias estrategias y jugar contra sí mismo miles de veces.
Usando el aprendizaje de refuerzo, sus procesos de toma de decisiones se desarrollaron y fortalecieron hasta que AlphaGo se convirtió en la mejor inteligencia artificial del mundo. En 500 juegos contra las computadoras Go más avanzadas, ganó 499 de ellas, incluso después de darles a esos programas una ventaja de cuatro movimientos.
Y, por supuesto, AlphaGo venció a Fan Hui, el actual campeón europeo de Go. La victoria se logró en octubre de 2015, pero el anuncio se retrasó para coincidir con el lanzamiento del trabajo de investigación de DeepMind en Nature . En marzo, AlphaGo enfrentará a Lee Sedol, el jugador más dominante del mundo en los últimos diez años.
De acuerdo, entonces, ¿qué significa todo esto?
¿Por qué esto es noticia en todo el mundo? Por varias razones, en realidad.
Primero, mucha gente pensó que esto era imposible con la tecnología actual. La mayoría de las estimaciones indicaban que una IA no vencería a un jugador Go de talla mundial durante al menos otros diez años. Las redes de valor de AlphaGo pueden evaluar cualquier juego de Go que se esté jugando actualmente y predecir un posible ganador, un problema que Google dice que es "tan difícil que se creía que era imposible".
En segundo lugar, el hecho de que se haya utilizado un aprendizaje profundo e independiente es muy importante. Esto muestra que una inteligencia artificial actual puede recopilar datos, extraer patrones, aprender a predecir tales patrones y, finalmente, desarrollar estrategias de resolución de problemas que son lo suficientemente complejas y efectivas como para vencer a un humano de clase mundial.
Y aunque ganar en Go no va a cambiar el mundo, el hecho de que una computadora haya podido llegar a ese nivel de estrategia usando sus propios algoritmos de aprendizaje es muy impresionante.
Es este profundo aprendizaje lo que hace que los investigadores de AI realmente estén entusiasmados con AlphaGo. Muchos creen que el aprendizaje independiente es el primer paso para crear una inteligencia artificial fuerte . Una IA fuerte se refiere a una computadora que puede resolver tareas intelectuales a la par de los humanos (lo cual es increíblemente difícil, en gran parte debido a la complejidad y eficiencia del cerebro humano). Este es el tipo de IA que ves en muchas películas de ciencia ficción ¡Atención, Internet! Las mejores películas sobre Inteligencia Artificial ¡Atención, Internet! Las mejores películas sobre Inteligencia Artificial Hollywood ha lanzado una gran cantidad de excelentes películas que exploran los problemas de la inteligencia artificial a lo largo de los años, y aquí están 10 de las mejores películas sobre IA. Le recomendamos que mueva Cielo y Tierra a ... Leer más.
Es por esta razón que la creación de IA que pueden comportarse de forma similar a la humana es tan importante. Extraer patrones y desarrollar estrategias es algo que hacemos todo el tiempo, y no usamos métodos de fuerza bruta cuando tomamos decisiones.
Es muy difícil hacer que una computadora haga eso sin mucha orientación, pero gracias a AlphaGo, ahora sabemos que la IA fuerte no solo es posible, sino que está más cerca de lo que pensamos.
Por supuesto, una IA que juega Go está todavía muy lejos de una inteligencia artificial generalmente inteligente. Solo hace una cosa, que es tan simple como puede serlo una inteligencia artificial: incluso la IA que juega Atari pudo jugar 49 juegos diferentes. Las IAs futuras de videojuegos harán que la IA se enloquezca seriamente. Las IAs de IAs Serán un videojuego de serias extrañas. AI aún no es tan bueno. Sin embargo, con los avances tecnológicos recientes, eso puede cambiar pronto. Lea más - pero el aprendizaje independiente efectivo de AlphaGo podría ser el primer paso hacia un gran cambio de paradigma en la IA.
¿Qué piensas?
No hay duda de que la victoria de AlphaGo sobre Fan Hui es importante, pero si merece la pena o no los titulares en todo el mundo es tema de debate.
¿Crees que esto es un gran problema? ¿Estamos un paso más cerca del apocalipsis de robots? Microsoft, Inteligencia Artificial y Robot Apocalypse Microsoft, Inteligencia Artificial y Robot Apocalypse Microsoft está dando una seria mirada a una línea de robots autónomos. ¿Es este el principio del fin para los humanos, o solo un paso más en el impulso de una inteligencia artificial segura? Lee mas ? ¿O no estás impresionado con una IA que solo puede jugar un juego? Comparte tus pensamientos a continuación y hablemos de eso.
Créditos de las imágenes: ve al juego por vvoe a través de Shutterstock, Tatiana Belova a través de Shutterstock.com, Mciura a través de Wikimedia Commons, Zerbor a través de Shutterstock.com