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AlphaGo AI de Google derrota al mejor jugador de Go del mundo


El programa informático de Google llamado AlphaGo fue capaz de derrotar al gran maestro chino, Ke Jie, en un juego de Go con una racha de dos victorias en el partido de 3 sets. Este es un hito significativo para su desarrollador DeepMind y un gran desafío para sus oponentes humanos a vencer en el futuro.

[Fuente de imagen: DeepMind a través de YouTube]

¿Qué es Go?

Este juego de mesa de estrategia abstracta oriental, inventado por los chinos Hace 2.500 años, funciona dominando el tablero con piedras blancas o negras. El tablero tiene un 19 por 19 cuadrícula donde dos jugadores se turnan para organizar las piedras, de acuerdo con las reglas del juego, para establecer la mayor parte del territorio. Parece bastante fácil, pero si considera la cantidad de piedras blancas y negras, 181 negro y 180 blanco para empezar y 361 en total, que corresponden a la cuadrícula de 19 por 19, este juego no es una broma. Si hace los cálculos con esas variables numéricas, encontrará que Go tiene una asombrosa 10 elevado a 170 el tablero se mueve. Este es un tiempo googol más difícil que el ajedrez con solo 10 elevado a 60 posibles movimientos.

AlphaGo de DeepMind

Los métodos de IA convencionales simplemente no funcionan debido a la inmensa cantidad de movimientos posibles que se pueden hacer, lo que hace que sea extremadamente difícil para el programa evaluar la efectividad de cada posible posición en el tablero. Luego, AlphaGo se entrena artificialmente en una combinación de búsqueda avanzada de árboles con redes neuronales profundas. Las redes neuronales funcionan tomando una descripción de la placa Go como información de entrada y la procesan a través de varias capas de red con millones de conexiones tipo neurona. Parte de esto es una 'red de valor' que evalúa las posiciones de la junta y una 'red de políticas' elige el movimiento consecutivo para jugar.

Luego, AlphaGo fue entrenado contra un gran volumen de juegos de aficionados de calidad para ayudar a desarrollar su propia comprensión de cómo es el juego humano. Además, el sistema de IA se entrenó contra sí mismo a través del proceso de aprendizaje por refuerzo.

Desde su anterior victoria el año pasado contra la leyenda surcoreana del Go Lee Se-dol, AlphaGo ha demostrado una vez más su avanzado sistema al derrotar recientemente al gran maestro de 19 años Ke Jie. Ganar con un 2-0 líder en un partido al mejor de tres, Ke Jie se rindió con AlphaGo después de que el primer set duró4 horas y 15 minutos.

El campeón adolescente se sorprendió con el estilo de juego de AlphaGo y fue reverente con las habilidades Go del sistema de IA. Al principio se sorprendió durante su primer juego, ya que las habilidades de AlphaGo no tenían precedentes. "Hubo algunos movimientos inesperados y quedé profundamente impresionado. Estaba bastante sorprendido porque había un movimiento que nunca sucedería en una partida de Go de humano a humano", dijo Jie.

Desde la segunda y última derrota de hoy, Jie expresó sus sentimientos agridulces sobre la forma en que jugó. "El juego de hoy fue diferente al primero", dijo Jie. "AlphaGo hizo algunos movimientos que eran opuestos a mi visión de cómo maximizar la posibilidad de ganar. También pensé que estaba muy cerca de ganar el juego en el medio, pero tal vez no sea eso lo que AlphaGo estaba pensando. Estoy un poco triste , es un poco lamento porque creo que jugué bastante bien ".

El CEO de DeepMind, Demis Hassabis, expresó su gratitud a Jie por ser un oponente tan increíble para AlphaGo. "Fue un juego tan cerrado, un juego emocionante y mostró cuánto trabajo puso Ke Jie en la preparación para el partido. Fue interesante para nosotros verlo usando movimientos de juegos anteriores de AlphaGo, y estábamos intrigados por ver cómo AlphaGo maneja sus propias estrategias utilizadas - un gran respeto a Ke Jie por llevar AlphaGo a sus límites ".

Hassabis agregó que el objetivo final de DeepMind es que AlphaGo se implemente en los campos de la ciencia y la medicina.

El artículo de DeepMind sobre la tecnología de inteligencia artificial de AlphaGo se publicó en Nature.

Fuente: Mente profunda

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