El miércoles (18) los creadores de la computadora que venció a los mejores jugadores en un juego de mesa de estrategia que requiere intuición, informaron que la computadora es aún más inteligente.
La revista científica Nature informó que la versión actual de AlphaGo es completamente autodictada, lo que es un paso extremadamente importante hacia el surgimiento de máquinas con habilidades sobrehumanas, es decir, sin ningún tipo de asistencia humana.
AlphaGo Zero ganó 100 partidos jugados. El sistema de Inteligencia Artificial (IA) fue bautizado como AlphaGo Zero y en solo unos días aprendió a dominar el juego de mesa chino conocido como "Go". El sistema inventó sus propios movimientos originales para eclipsar toda la perspicacia que los humanos han adquirido en Go durante miles de años.
Después de tres días de autoaprendizaje, la máquina se probó contra AlphaGo, su predecesora, que anteriormente había vencido a los mejores campeones humanos.
Según el investigador principal de AlphaGo, Dvaid Silver, "AlphaGo Zero no solo ha redescubierto los patrones comunes y las aperturas con las que los humanos tienden a jugar...".
Jugado con piedras blancas y negras en un tablero, el juego chino tiene más de 3.000 años. En marzo de 2016, AlphaGo fue noticia mundial con su victoria por 4-1 sobre el campeón de Go Lee Se-Dol 18 veces.
Los expertos en ese momento dijeron que la derrota de Lee mostró que la IA estaba progresando más rápido de lo que se pensaba anteriormente, quienes pidieron estándares para garantizar que la IA siempre permanezca bajo el control humano.
Ya en mayo de este año, la actualización AlphaGo Master venció al campeón mundial Ke Jie en los tres partidos disputados. AlphaGo Zero no aprendió de los humanos, ni siquiera jugando contra ellos, a diferencia de sus antecesores, que entrenaban con datos de miles de juegos humanos antes de practicar, aseguran investigadores de la empresa británica de inteligencia artificial DeepMind, que desarrolla el sistema, adquirido por Google.
Silver para explicar el avance dijo: "A todas las versiones anteriores de AlphaGo se les dijo: 'Bueno, en esta posición, el experto humano jugó este movimiento en particular, y en esta otra posición, el experto humano jugó aquí'".
Cosa que no sucedió con AlphaGo Zero. Estaba programado para responder a una recompensa, un punto positivo por cada victoria frente a un punto negativo por cada pérdida. A partir de las reglas de Go solo y sin instrucciones, el sistema aprendió el juego, ideó una estrategia y mejoró a medida que competía contra sí mismo, comenzando con un "juego completamente aleatorio" para averiguar cómo se gana la recompensa.
La estrategia utilizada se conoce como "aprendizaje por refuerzo", un proceso de prueba y error. El CEO de Silver y DeepMind, Demis Hassabis, comentó que "a diferencia de sus predecesores, AlphaGo Zero ya no está limitado por los límites del conocimiento humano".
Como tal, AlphaGo Zero sorprendentemente utilizó una sola máquina, una "red neuronal" que imita el cerebro humano, en comparación con el "cerebro" de múltiples máquinas que venció Lee.
Satinder Singh, de la Universidad de Michigan, en un comentario también publicado por Nature, destacó que "los hallazgos sugirieron que la IA basada en el aprendizaje por refuerzo funciona mejor que las que se basan en el conocimiento humano".
"Sin embargo, este no es el principio de ningún fin porque AlphaGo Zero, como cualquier otra IA exitosa hasta ahora, es extremadamente limitada en lo que sabe y lo que puede hacer en comparación con los humanos e incluso con otros animales".
Anders Sandberg, de la Universidad de Oxford, dijo: "La capacidad de AlphaGo Zero para aprender por sí sola puede "parecer terriblemente autónoma".
Sandberg dijo a la AFP: "Pero hay una diferencia importante entre la inteligencia multipropósito que tienen los humanos y la inteligencia especializada del software de computadora. Lo que DeepMind ha demostrado en los últimos años es que es posible hacer software que se puede convertir en expertos en diferentes dominios". ., pero no se vuelven generalmente inteligentes".
