Empezando con tres en raya en 1954, y luego juego de damas En 1994, las computadoras se han abierto camino constantemente a través de juegos cada vez más complejos, igualando y luego superando lo mejor que la humanidad tiene para ofrecer. El ajedrez se consideró durante mucho tiempo un bastión del intelecto humano que era demasiado sutil para que las computadoras lo dominaran hasta 1997, cuando IBM Deep Blue derrotó notoriamente a Garry Kasparov, uno de los mejores jugadores de la historia del ajedrez. Más recientemente, IBM acumuló otro éxito cuando su Watson derrotó a dos
Peligro campeones en 2011. Google fue noticia el año pasado con una IA generalizada que pudo aprenderse a sí misma con éxito en más de una docena. juegos de atari basado solo en la entrada de píxeles.
Ir ha sido durante mucho tiempo un santo grial para los investigadores de IA debido a su combinación de reglas relativamente simples y una inmensa complejidad estratégica. Originario de China hace más de 2.500 años, Ir ha acumulado millones de jugadores devotos y se considera una actividad intelectual elevada, especialmente en las culturas japonesa y china. Los jugadores alternan colocando piedras blancas o negras en una cuadrícula con el objetivo de capturar las piezas de los demás o rodear completamente secciones del tablero para obtener puntos. Las reglas son sencillas, pero como los jugadores pueden colocar piedras en cualquier lugar del tablero, el juego tiene 1 x 10 ^127 estados posibles. Eso es más que el número de átomos en el universo conocido, y muchos órdenes de magnitud más que el número de posibles posiciones de ajedrez.
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Las soluciones tradicionales de IA para juegos implican el uso de árboles de búsqueda para recorrer posibles formas en que podría desarrollarse el juego, según el estado actual del juego, para tomar la decisión más informada. Este método de fuerza bruta, que aprovecha la potencia informática para analizar más posibilidades de las que podría hacer un humano basado en la intuición, siempre ha sido completamente insuficiente frente a IrLa complejidad abierta.
AlphaGo obtuvo 5 y 0 contra Hui, marcando la primera vez que un programa de computadora supera a un profesional. Ir jugador.
En cambio, el equipo de Google se basó en redes neuronales, un enfoque de sistemas inteligentes que ejecuta entradas a través de capas de neuronas virtuales que imitan vagamente la función del cerebro animal. El resultado se mide con respecto a un objetivo deseado y luego se modifican las fortalezas de las conexiones dentro de las redes. A través de la repetición, esto permite que los sistemas “aprendan” dinámicamente y lleguen a soluciones y estrategias que nunca fueron programadas directamente. AlphaGo, el sistema de Google, constaba de 12 capas de redes neuronales, incluida una "red de políticas" que seleccionaba un movimiento después el estado del tablero se ejecutó a través de las otras capas, y una "red de valor" que predice el ganador en función de un determinado mover.
Se ejecutaron 30 millones de movimientos de juegos de expertos humanos a través de la red hasta que pudo predecir con éxito los movimientos humanos el 57 por ciento de las veces (en comparación con el año anterior). Récord del 44 por ciento). Queriendo hacer algo más que imitar a jugadores humanos, AlphaGo fue enviado a jugar miles de juegos contra sí mismo, desarrollando su propio sistema no programado. estrategias ajustando las conexiones y reforzando las decisiones que condujeron a las victorias, confiando en Google Cloud Platform para la informática necesaria atracción sexual. Se puede encontrar más información técnica sobre cómo se desarrolló AlphaGo en un artículo publicado por el equipo en Naturaleza.
Luego se puso a prueba AlphaGo. Primero se enfrentó a la cima reinante. Ir programas de computadora, ganando todos menos uno de 500 juegos. Luego vino la verdadera prueba, desafiar al tres veces campeón europeo Ir Campeón Fan Hui. A puerta cerrada, en octubre pasado, AlphaGo obtuvo 5 y 0 contra Hui, marcando la primera vez que un programa de computadora supera a un profesional. Ir jugador.
Casualmente, Facebook también acaba de anunciar sus esfuerzos para abordar Ir con inteligencia artificial en un lugar público correo del fundador Mark Zuckerberg. Aunque Facebook aparentemente ha logrado avances sustanciales en el último año, Google parece haberse adelantado al declarar la victoria de AlphaGo sobre Fan Hui. Puede que por ahora todo sea diversión y juegos, pero afrontar desafíos como Ir que antes se pensaban insuperables tiene mayores implicaciones para el progreso de la IA conexionista y aprendizaje automático, que tienen el potencial de convertirse en herramientas extremadamente poderosas para analizar el mundo real y desordenado. problemas.
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