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LA NUEVA IA DE GOOGLE HA DOMINADO EL COMPLEJO JUEGO CHINO "GO" EN TRES DÍAS

El camino hacia la Inteligencia Artificial: de Deep Blue a AlphaGo Zero

El camino hacia la Inteligencia Artificial: de Deep Blue a AlphaGo Zero
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(Foto: deepmind.com)
jueves 19 de octubre de 2017, 17:09h
Jugar al ajedrez, almacenar el conocimiento humano, o aprender de sus errores... Así ha evolucionado la búsqueda de la IA en las últimas décadas.

Entre los años 1996 y 1997, las miradas de medio mundo se centraron en un tablero de ajedrez. A un lado, el ruso Garri Kasparov, campeón desde 1985 hasta 1993 y considerado como el mejor jugador de todos los tiempos. Al otro, Deep Blue (azul profundo), un superordenador diseñado por IBM, capaz de calcular 100 millones de posiciones por segundo. Esta particular batalla entre hombre y máquina duraría dos asaltos.

En el primer match, que tendría lugar en 1996, el genio de Bakú, conseguiría derrotar a Deep Blue, aunque con más problemas de los esperados. El 10 de febrero, Deep Blue se convertiría en la primera máquina que se impondría a un humano. No obstante, el gran maestro 'analógico' acabaría imponiéndose al digital por tres victorias a una, firmando tablas en dos ocasiones.

Al año siguiente, hombre y máquina volverían a enfrentarse. Esta vez, los ingenieros de IBM pusieron todas las cartas sobre la mesa y presentaron una versión mejorada de su computadora, la Deeper Blue (azul más profundo) que doblaba en potencia a la del año anterior. Para sorpresa de muchos, Deeper Blue terminó alzándose con la victoria, venciendo en dos ocasiones, por una del ruso. Algunos comenzaban a hablar del "ocaso del hombre".

Entre 1996 y 1997 el ordenador Deep Blue derrotó al popular ajedrecista Garri Kasparov. | Kasparov.com

Fuerza bruta, no inteligencia

La victoria de Deeper Blue puso algo de manifiesto: en un contexto de lógica, memoria y velocidad de procesamiento, la máquina siempre será superior al hombre. Nuestra mente simplemente no puede competir contra eso. Está limitada. Mientras que el ser humano puede llegar a evolucionar, como mucho, en una progresión aritmética (1, 2, 3, 4, 5...), y eso, a lo largo de miles de años, los modernos ordenadores son capaces de escalar sus capacidades geométricamente (5, 15, 45, 135, 405...) en pocos segundos. Su única limitación es el hardware, es decir, las capacidades físicas (memoria RAM, memoria interna, velocidad...) de las que han sido dotados, aunque, los modernos procesadores cuánticos aspiran a liberarlos de esas rígidas cadenas de silicio.

Sin embargo, no hubo sofisticación en el triunfo de Deeper Blue, sólo "fuerza bruta". Su hardware de 30 nodos (cada uno con 30 microprocesadores P2SC de 120 MHz, ampliados con otros 480 procesadores VLSI) servía la suficiente potencia electrónica para que su software, que corría bajo el sistema operativo AIX, pudiera calcular 200 millones de operaciones por segundo, lo que le permitía, a su vez, escoger siempre la mejor opción.

El caso del superordenador Watson (también desarrollado por IBM), que en el año 2011 venció a varios contrincantes humanos en el concurso de televisión estadounidense Jeopardy!, ha supuesto un salto hacia adelante si lo comparamos con Deep Blue. En esta ocasión, Watson no sólo logró ganar gracias a su superior velocidad de cálculo, sino que también se sirvió de una inmensa base de datos (en la que se incluyeron enciclopedias, diccionarios, tesauros, artículos de noticias, y obras literarias, al igual que bases de datos externos, taxonomías y ontologías) que le convertía en una suerte de máquina "sabelotodo", capaz de responder a cualquier pregunta antes que ningún humano.

Tanto Deeper Blue, como Watson causaron un gran revuelo mediático y sirvieron para ilustrar la evolución de los ordenadores en su imparable ascenso hacia la cúspide de la tecnología moderna. Pero en ningún caso demostraron un ápice de inteligencia artifical. La máquina que venció a Kasparov se basaba en movimientos predefinidos y cálculos de probabilidades, nada más, mientras que Watson se valía de una enorme base de datos para recabar la información que necesitaba. La base de la inteligencia se fundamenta en el aprendizaje, y por eso el foco de la industria se está centrando principalmente en ese aspecto desde hace algunos años.

En 2011, el supeordenador Watson venció a dos contrincantes humanos en una partida de Jeopardy que duró tres días. | Youtube.com

AlphaGo Zero

El programa de Google DeepMind, AlphaGo Zero, constituye un buen ejemplo de ello. Al igual que DeepBlue, AlphaGo Zero se centra en juego de mesa, el Go, un juego chino de tablero estratégico para dos jugadores, cuya complejidad es, según los expertos, mucho mayor que la del ajedrez. De hecho, probablemente se trate del juego de mesa más profundo del mundo.

A diferencia de sus predecesores, AlphaGo Fan y AlphaGo Lee, que se valían de una amplia base de datos y contaban con supervisión humana, "AlphaGo Zero aprende por sí mismo, empezando desde el juego aleatorio, sin supervisión o uso de datos humanos", como explica el investigador principal del proyecto, David Silver, en reciente artículo publicado en la revista Nature.

Los científicos de Google DeepMind pusieron al recién nacido programa delante del juego Go y, en tan sólo tres días, AGZ no sólo aprendió las reglas y fundamentos básicos, sino que definió nuevas líneas, aperturas y patrones que los jugadores humanos jamás habían llegado si quiera a plantearse. Los resultados fueron demoledores: AGZ ganó 100 partidas de 100. No fue derrotado ni una sola vez.

Otra de las características que hacen de AGZ un software singular es que, lejos de lo que hacen otros programas, su algoritmo no se basa en la imitación de toma de decisiones humanas, sino que se nutre de su propio aprendizaje. Algo que, según Silver, "le permite sobrepasar las capacidades humanas y actuar en situaciones donde nuestra competencia se tambalea".

Cuando se habla de inteligencia artificial la cautela es un grado. Resulta tentador calificar este tipo de hallazgos tecnológicos como el "prólogo", o la "antesala" de algo mucho más grande, pero no conviene anticipar acontecimientos. Aún queda un largo periplo hasta que se produzca la ansiada (por algunos) singularidad. No obstante, parece indiscutible que AGZ ha constatado un extremo de gran importancia: las máquinas pueden aprender por sí mismas. De momento, el ámbito de competencia de AGZ se limita exclusivamente al juego de mesa Go. Pero no sería aventurado presuponer que este tipo de logaritmos puedan extrapolarse en un futuro no muy lejano a otras muchas facetas de la vida, natural y artificial.

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