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El sistema AlphaGo, desarrollado por Google, ha ganado por primera vez a un jugador humano de Go

La Inteligencia Artificial de Google vence al campeón de Europa de Go

El Go, un juego que nació en China hace unos 2.500 años, es tan popular en la actualidad que se cree que más de 40 millones de personas juegan a él. Sus reglas son, en apariencia, bastante sencillas, pero el juego en sí es más complicado de lo que parece, con un número elevadísimo de posibles movimientos. Basta con elegir las fichas blancas o las negras y luego se juega por turnos para colocarlas en un tablero y tratar de capturar las fichas del contrario o hacer recuadros de espacios vacíos para ganar territorio. Se juega básicamente a golpe de intuición, lo que unido a su mecanismo de juego hace que su dominio resulte muy complicado para las máquinas.

Y como todo lo que es complicado para los ordenadores, es un desafío tremendo para los investigadores en inteligencia artificial, que llevan años trabajando en la creación de un algoritmo capaz de jugar al Go con maestría. Hasta ahora ya lo han conseguido con juegos como el ajedrez, y ya en 1997 Deep Blue consiguió derrotar al ajedrecista Garry Kasparov. Pero hasta ahora sólo se habían conseguido desarrollar máquinas que jugaban al Go como aficionados y no como profesionales. Hasta ahora, ya que Google, muy interesado por la inteligencia artificial desde hace tiempo, parece haber dado con la clave, gracias a AlphaGo, un sistema que combina redes neuronales complejas con árboles de búsqueda avanzados (en lugar de los empleados por la inteligencia artificial convencional) y ha logrado vencer nada menos que al campeón de Europa de Go, Fan Hui.

Las dos redes neuronales empleadas en AlphaGo toman como punto de partida una descripción del tablero de juego y lo procesan a través de doce capas de redes distintas, en las que hay millones de conexiones similares a las de las neuronas. Una de estas redes, la “red de normas” se encarga de seleccionar el próximo movimiento que hay que dar en el juego. La otra red neuronal, denominada “red de valor”, se encarga de predecir el valor del juego

La compañía probó AlphaGo con 30 millones de movimientos jugados por expertos humanos en dicho juego, hasta que fue capaz de predecir el movimiento humano un 57 por ciento de las veces, un 13 por ciento más de lo que habían conseguido otros sistemas de inteligencia artificial hasta la fecha. Pero AlphaGo también aprendió nuevas estrategias jugando miles de partidas de Go entre sus redes neuronales, ajustando las conexiones mediante un sistema de prueba y error. Para poder hacerlo, la compañía tuvo que echar mano de Google Cloud Platform, ya que este sistema necesita un enorme poder de computación para funcionar adecuadamente.

Finalizado el entrenamiento, AlphaGo empezó a practicar jugando contra otros programas de juego de Go. Gano las 500 partidas que jugó contra ellos. Sus creadores consideraron que ya estaba listo para jugar contra humanos que fuesen profesionales de Go, por lo que prepararon una partida, como hemos mencionado, con el campeón europeo de Go, al que ganó una partida por 5 juegos a cero. Se trata de la primera vez que una máquina vence a un jugador profesional de Go, como así ha quedado recogido en el estudio publicado por los participantes en el proyecto en la revista Nature. El próximo objetivo de AlphaGo no es otro que tratar de derrotar al mejor jugador del mundo de Go, con el que tiene previsto jugar en marzo en Seul.

Foto: Chad Miller

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