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Robótica

Alpha Zero, la inteligencia artificial "alienígena" que domina tres juegos distintos

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La nueva versión de programa de Google DeepMind gana al ajedrez con movimientos impensables para cualquier humano y también domina el Go y el Shogun. A falta de más conocimiento sobre la inteligencia humana, los programas artificiales serán cada vez más extraños

  • por Will Knight | traducido por Teresa Woods
  • 15 Diciembre, 2017

El último programa de inteligencia artificial (IA) desarrollado por DeepMind no solo es brillante y altamente flexible, también es bastante extraño. DeepMind ha publicado un trabajo en el que describe un programa de juegos que ha demostrado ser capaz de dominar el ajedrez y el juego japonés Shoju, habiendo dominado ya el Go (ver AlphaGo Zero ha derrotado a su hermano mayor en 100 a 0 sin ayuda humana)

El fundador y CEO de DeepMind y experto en ajedrez, Demis Hassabis, presentó más detalles del sistema, llamado Alpha Zero, en una conferencia de IA celebrada en California (EEUU) celebrada la semana pasada. El programa a menudo hacía movimientos que parecían impensables para un jugador de ajedrez humano.

"No juega como un ser humano ni como un programa. Juega de una tercera manera, casi alienígena", dijo Hassabis.

Además de mostrar lo brillantes que pueden ser los programas de aprendizaje automático en una tarea específica, el programa demuestra que la inteligencia artificial puede ser muy distinta a la humana. A medida que se vuelva más común, es posible que tengamos que ser conscientes de tales comportamientos "alienígenas".

Alpha Zero es una versión más general de AlphaGo, el programa desarrollado por DeepMind para dominar el juego de mesa Go (ver Cinco lecciones del histórico triunfo de AlphaGo sobre la inteligencia humana). En 24 horas, Alpha Zero aprendió a jugar al ajedrez lo suficientemente bien como para vencer a uno de los mejores programas de ajedrez existentes.

Sin embargo, lo que también resulta notable, según explicó Hassabis, es que Alpha Zero algunas veces hace sacrificios aparentemente locos, como ofrecer un alfil y una reina para hacerse con una ventaja en la posición que le dio la victoria. Tales sacrificios de piezas de alto valor no son habituales. En otro caso, el programa movió a su reina a la esquina del tablero, un truco muy extraño pero cuyo valor a nivel posiciones resultó sorprendente. "Parece ajedrez de otra dimensión", dijo Hassabis.

El responsable especula que, dado que Alpha Zero se enseña a sí mismo, se beneficia al no seguir el enfoque habitual de asignar valor a las piezas e intentar minimizar las pérdidas. El experto matiza: "Tal vez nuestra concepción del ajedrez haya estado demasiado limitada. Podría ser un momento importante para el ajedrez. Podemos adoptar estas estrategias en nuestra propia forma de jugar".

El ajedrez tiene una larga historia en la inteligencia artificial. Los mejores programas se han desarrollado y perfeccionado durante décadas e incorporan enormes cantidades de inteligencia humana. Aunque en 1996 Deep Blue de IBM venció al entonces campeón del mundo (ver Kasparov admite que Deep Blue no hizo trampas al ajedrez 20 años después), ese programa, al igual que otros programas de ajedrez convencionales, requirió una cuidadosa programación manual.

La versión original de AlphaGo, diseñada específicamente para Go, representó un gran hito al ser capaz de aprender a jugar a un juego enormemente complejo y difícil de enseñar, lo que requiere un sentido instintivo de las posiciones del tablero (ver El día que la humanidad fue derrotada por una inteligencia artificial). AlphaGo dominó el Go tras ingerir miles de partidas de ejemplo y después practicar contra otra versión de sí mismo. Para ello entrenó una gran red neuronal mediante aprendizaje reforzado, que se basa en la forma en que los animales parecen aprender.

Desde entonces, DeepMind ha demostrado una versión del programa, llamada AlphaGo Zero, que en lugar de aprender con ejemplos se basa exclusivamente en el autoaprendizaje. Alpha Zero resulta aún mejor dada su capacidad de dominar tres tipos diferentes de juegos de mesa.

Pero aunque sus logros son impresionantes, aún necesita jugar muchos más partidas que un maestro de ajedrez humano. Hassabis dice que esto puede ocurrir porque los humanos se benefician de otras formas de aprendizaje, como leer sobre cómo jugar y ver jugar a otras personas.

Aun así, algunos expertos creen que las capacidades del programa, si bien son notables, necesitan contexto. Hablando después de Hassabis, el profesor de la Universidad de Nueva York (EEUU) Gary Marcus dijo que hizo falta una gran cantidad de conocimiento humano para crear a Alpha Zero. Y sugiere que la inteligencia humana parece estar asociada a algunas habilidades innatas, como la capacidad intuitiva para desarrollar el lenguaje.

El profesor del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, EEUU) Josh Tenenbaum, que estudia la inteligencia humana, dijo que si aspiramos a desarrollar una inteligencia artificial real a nivel humano, deberíamos estudiar la flexibilidad y la creatividad propia de los humanos. Señaló, entre otros ejemplos, la inteligencia de Hassabis y sus compañeros a la hora de idear, diseñar y desarrollar el programa en primer lugar. "Eso es casi tan impresionante como una reina en la esquina", bromeó.

Robótica

 

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