En la última tres décadas los superordenadores y las aplicaciones informáticas han logrado vencer a los humanos en los juegos más populares, como el ajedrez, el póker y el Go, lo que está permitiendo mejorar la Inteligencia Artificial para aplicar la misma a problemas de la vida diaria
En las últimas décadas estamos acostumbrados a que, en juegos muy populares, caso del ajedrez, superordenadores sean capaces de ganar a humanos, incluidos grandes maestros en el caso del ajedrez.
Lo cierto es que la inteligencia artificial ha vencido a contrincantes humanos en casi todos los juegos conocidos, inclusive en aquellos en los cuales, como el ajedrez, aplicar la lógica no lo es todo.
Depp Blue, el primero de una larga lista
Precisamente es ahora cuando se cumple un cuarto de siglo de que un superordenador de IBM, bautizado como Deep Blue logró vencer a Gary Kasparov, que en aquellos momentos era el campeón del mundo de ajedrez.
El «combate» se fijó al que obtuviera mejor resultado después de seis partidas, y el superordenador partía con ventaja, ya que no tenía que arrastrar el estrés que sufre en cada competición un humano, independientemente de que sea un gran maestro.
Tras la victoria, el próximo paso fue organizar una competición entre un superordenador y un gran maestro de Go, un juego de tablero que se conoce en China desde hace milenios.
Con el desarrollo de la inteligencia artificial se preveía que una máquina seria capaz de ganar al Go a un gran maestro en 2025, pero en 2016 Alpha Go, de Google, fue capaz de vencer al campeón de Go coreano Lee Sedol.
¿Superados por los ordenadores?
Tras las victorias cibernéticas en ajedrez y Go, son muchos los expertos que se preguntan que si existe algún juego en el que una computadora no pudiese superar a un contrincante humano, y algunos dan el no por respuesta.
Sin embargo, a eso también se le puede añadir un pero: ningún humano será capaz, en poco tiempo, de ganar a una máquina pero siempre que ese juego se pueda reducir a algoritmos, y tenga un conjunto de normas definidas, no ambiguas y finitas.
Sin embargo, ¿por qué las computadoras están también venciendo en juegos con información incompleta o en tiempo real, como pueden ser los videojuegos o el póker?
La respuesta a ese enigma es que la inteligencia artificial ha aprendido a jugar como si fuera humana y de los millones de posibilidades que se pueden producir en un juego, eligen aquellas que elegirían los humanos.
Hacia un nuevo paradigma
Es lo que ha conseguido el programa Alpha Zero, que aprendiendo en unas pocas horas las reglas para jugar al ajedrez, el ajedrez japonés y el Go, ha vencido tanto a humanos como a máquinas.
Se trata de un nuevo paradigma que reside en que ya no son máquinas con el último hardware desarrollado las que vencen, sino que ahora la victoria se la puede adjudicar un programa de software.
En esencia su victoria se basa en haber podido replicar como jugaría un humano, centrándose solo en los resultados verosímiles y dejando miles de posibilidades de lado para ganar.
De hecho, ni siquiera una máquina puede manejar todas las posibilidades que se pueden dar en una partida de ajedrez, ya que el número posible de partidas de ajedrez que se pueden plantear en un tablero son de 20 septillones.
Eso supone más átomos de los que hay en el Universo, por lo que el cálculo de todas las posibilidades es imposible, al menos hasta que la computación cuántica se haya desarrollado lo suficiente.
Deep Mind, allí comenzó todo
Se trata de una empresa que fue fundada por Demis Hassbis que une en su persona ser un investigador de artificial al ser un fanático de todo tipo de juegos, incluido el ajedrez, el ajedrez chino y el Go.
La primera aplicación de Deep Mind fue un software que era capaz de aprender a jugar a varios juegos de la consola Atari, y también era capaz de ganar a la rudimentaria IA, si se le puede llamar por ese nombre, de la videoconsola.
Para Deep Mind, crear software que derrote a jugadores humanos en diversos juegos no es más que una manera de seguir avanzando en el campo de la inteligencia artificial, ya que esos logros luego se aplican a otras áreas.
De hecho, Deep Mind también factura programas «serios» como es el caso de AlphaFod, una aplicación que ha sido capaz de predecir todas las proteínas que forman parte de un ser humano.
Parecerse a los humanos
Dado que la inteligencia artificial está aprendiendo a parecerse a los humanos, los investigadores en IA se devanan los sesos para encontrar aquellas cualidades humanas que tienen que aprender los médicos.
Una de esas cualidades debiera de ser la generalización, que en el caso de los juegos es ir aprendiendo las dinámicas de un juego a medida que se aumenta el número de partidas, cosa que si sucede en los humanos.
Pero este parecido a las cualidades humanas también tiene que ver con elementos puramente emocionales como el hecho de lanzar un «farol» en el póker o desarrollar un estilo de juego completamente ilógico.
Esas dos últimas capacidades ya forman parte del programa informático Pluribus, que ha sido desarrollado en la universidad norteamericana de Carnegie Mellon en comandita con Facebook.
El principal valor del programa es que esas capacidades meramente emocionales han sido aprendidas por la IA de Pluribus a medida que jugaba partidas, habiendo llegado a derrotar los cinco mejores jugadores de póker del mundo.
Resolución de problemas
Aunque pueda parecer baladí que se gasten miles de dólares, tanto en software como en hardware, en máquinas y software que vence en ajedrez o en póker, la realidad es que esos aprendizajes luego se aplican al mundo real.
Lo que puede comenzar como un juego puede permitir que la IA se haya desarrollado tanto que pueda ser aplicada para una amplia gama de problemas que existen en el mundo real.
Si embargo, en lo que falla todavía la inteligencia artificial es en que no tiene la capacidad de adaptarse tan rápido como puede hacerlo un humano, aunque en los últimos años se ha avanzado mucho en ese aspecto.
Fuente – EL PAÍS
Imagen – Sandia Labs / Tame M. / Robbie Sproule / OgreBot / Luis Villa del Campo / Adriel O. Sócrates / V. Miramontes
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