La inteligencia artificial, un paso más cerca de superar al ser humano
Google DeepMind AlphaGo

Quién iba a decirle a Lee Se-Dol, el surcoreano que lleva en el podio de gran campeón de Go durante más de una década, que una máquina le ganaría. Pero lo cierto es que es lo que ha ocurrido. Por desgracia para Lee, el AlphaGo de Google consiguió tomar una ventaja ineludible en su juego, ganando la partida sin compasión. El propio campeón ha declarado en varias ocasiones que ningún ordenador, ni siquiera el AlphaGo, está a su nivel de maestría. No obstante, todavía quedan cuatro partidas más para ver si esto es cierto. Y puede que a estas alturas te preguntes: si ya conseguimos que un ordenador ganara al campeón mundial en ajedrez, ¿qué tiene de especial un ordenador que juega al Go? Pues muchísimo. Vamos a verlo.

El Go no es cosa de máquinas

El Go es ese antiquísimo juego, bastante más que el ajedrez (e, incluso, que su predecesor), originado en china hace unos 2.500 años. El juego consiste en "capturar" terreno a lo largo del tablero, pudiendo eliminar las fichas del contrario hasta el final de la partida. Por su ejecución, el juego permite 10^157 posiciones distintas. Sí, esta cifra es tan enorme que supera, incluso, el número de átomos estimados en el universo. También tiene unas 10 elevado a 100 veces el número de posiciones que se pueden hacer en ajedrez. Con semejante complejidad, podemos comprender lo difícil que es para un ordenador aprender a jugar. Incluso para el AlphaGo.

El Go contempla más posiciones de fichas que átomos hay en el todo el universoLa computación que hace falta para poder manejar semejante tamaño de operaciones ha de ser muy avanzada. No basta con un ordenador capaz de calcular, por fuerza bruta, todos los movimientos. Es necesario "aprender" y actuar en consecuencia para poder tener la más mínima oportunidad en el Go. Hasta la fecha, se decía que el Go era una de las razones por las que las máquinas nunca superarían al hombre. Razón suficiente para los investigadores en Inteligencia Artificial. Así, los algoritmos de árbol de búsqueda no son válidos para aprender a jugar al Go.

En vez de eso, el AlphaGo, un supercomputador desarrollado por Google, utiliza un algoritmo avanzado de árbol de búsqueda junto con el potente procesamiento de las redes neuronales. Este método es, grosso modo, una simulación de cómo computa nuestro cerebro. La red neuronal del AlphaGo trabaja en doce capas distintas, con millones de conexiones. Luego, una de las redes neuronales que controla el conjunto decide qué movimiento es el más adecuado. Otra red neuronal se encarga de evaluar el movimiento. A las redes neuronales hay que "enseñarlas". Así, AlphaGo ha sido entrenado con más de 30 millones de movimientos jugados por expertos en Go de manera que puede predecir los movimientos humanos con un 57% de eficacia. ¿Será suficiente?

AlphaGo, el hombre contra la máquina

AlphaGo

Lee Se-Dol. | Google DeepMind AlphaGo

Lee Se-Dol está convencido de que la capacidad humana es increíblemente más poderosa que cualquier ordenador. Ahora, en el torneo que tiene lugar en Seúl, y que ha comenzado hoy mismo, las cosas no parecen tan claras.

AlphaGo ha batido al imbatible, al campeón, ganando las dos primeras partidas, de un total de cinco, que se juegan durante esta semana. ¿Estaremos ante otro caso como el de Kasparov y Deep Blue? Aunque en aquél momento, según se recuerda todavía, el ganador indiscutible fue el Deep Blue, la historia ha puesto de manifiesto ciertas irregularidades. Sin embargo, ¿qué ocurrirá con AlphaGo? Por ahora su juego parece limpio.

9 de marzo: 1-0

Esta primera partida, según comentan los expertos, ha sido ganada debido a un error de Lee Se-Dol en los momentos finales del juego. No obstante, AlphaGo lo sigue teniendo muy difícil. Pues aunque esta partida ha sido limpia, la máquina deberá simular un concepto tan abstracto como necesario: la intuición. Esta es la piedra angular del juego del experto Lee Se-Dol, además de toneladas de técnica y experiencia. La intuición es un arma que puede tornar la partida, y que, hasta la fecha, es solo de terreno humano. ¿Podrá el AlphaGo imitarla? Si es así, podría asentar un hito único.

10 de marzo: 2-0

La segunda partida ha sido "muy tensa" según los propios desarrolladores de AlphaGo. Los expertos han quedado "impresionados" en cómo AlphaGo jugó los primeros momentos de la partida, de una forma "muy creativa". La próxima partida será mañana.

El futuro de la Inteligencia Artificial

Volvemos a la misma pregunta de siempre. ¿Qué importancia tiene el que una máquina venza a un ser humano? Bueno, en el caso del Go, mucha. Porque este juego milenario es, como imaginaréis, una barrera casi insuperable para una máquina. Un campo de batalla donde "habilidades" totalmente ajenas a la computación (al menos hasta ahora) son cruciales. Poder jugar bien (pero bien, bien) al Go, por ahora, es solo algo propio de humanos. Si una máquina juega mejor que el mejor de los jugadores, ¿en qué estatus coloca eso a su inteligencia artificial? Repetimos, no es solo una cuestión de computar, calcular, sino que va mucho más allá.

Google DeepMind AlphaGo

Google DeepMind AlphaGo

Es alcanzar un nivel de aprendizaje y actuación mayor. La vida no es un conjunto de operaciones que se pueden calcular, así, sin, más, sino que hace falta procesar eventos complejos, prever, intuir y reaccionar. Todo a la vez. Emular esto en un ordenador es una línea importante dentro del desarrollo de la inteligencia artificial. Es un camino necesario con el que hay que cumplir para obtener mejores aparatos, ordenadores y robots que nos permitan hacer nuestra vida más sencilla. O humillarnos en los juegos de estrategia.

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