En Go, el objetivo del jugador es rodear las piezas del oponente colocando alternativamente piezas en blanco y negro en una cuadrícula de 19 por 19 líneas, evitando  al mismo tiempo terminar con las propias piezas secuestradas o rodeadas por el oponente.

En Go, el objetivo del jugador es rodear las piezas del oponente colocando alternativamente piezas en blanco y negro en una cuadrícula de 19 por 19 líneas, evitando al mismo tiempo terminar con las propias piezas secuestradas o rodeadas por el oponente. Foto: YouTube.com/DeepMind

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Software

AlphaGo, la Inteligencia Artificial de Google, venció a un humano en el juego de Go

Computerworld / IDG

Dijeron que no se podía hacer. Dijeron que era prácticamente imposible. Pero la tecnología de Inteligencia Artificial de Google ha demostrado que todos estaban equivocados: logró vencer a la inteligencia humana en el antiguo juego de Go. Y lo logró una década antes de cualquiera de las previsiones y predicciones que se había realizado al respecto.

Aprovechando al máximo redes neuronales y programas avanzados de "árboles de búsqueda", los investigadores de Google DeepMind crearon un sistema llamado AlphaGo.

La diferencia de este sistema respecto a otros fue que utilizó un enfoque distinto a cualquiera de los que se había utilizado al crear sistemas que lograran jugar - y dominar - el antiguo juego de Go.

En Go, el objetivo del jugador es rodear las piezas del oponente colocando alternativamente piezas en blanco y negro en una cuadrícula de 19 por 19 líneas, evitando al mismo tiempo terminar con las propias piezas secuestradas o rodeadas por el oponente. El objetivo supremo de Go es ocupar con las fichas más del 50% del tablero respecto a las fichas del oponente.


Video: YouTube. Canal: DeepMind.


Con más posiciones posibles de átomos existentes en el universo, Go ha sido considerado como un último desafío para los investigadores de Inteligencia Artificial.

Los esfuerzos tradicionales de Inteligencia Artificial para dominar el Go se habían centrado en el uso de "árboles de búsqueda", una técnica informática utilizada para localizar valores específicos dentro de un conjunto.

AlphaGo, por otra parte, utiliza el enfoque más avanzado del "árbol de búsqueda Monte Carlo", a menudo utilizado en el análisis de jugabilidad.

También se nutre redes neuronales profundas para imitar a los jugadores expertos y mejorar de forma continua por medio de juegos contra sí mismo.

AlphaGo ha ganado más de un 99 por ciento de los partidos que ha jugado contra los más fuertes programas de Go desarrollados hasta ahora, y ahora logró lo que se creía imposible: derrotó al campeón humano de Europa por 5-0 en juegos de torneo, según un artículo publicado el jueves 28 de enero de 2016 en la revista Nature.


Video: YouTube. Canal: nature video.


No obstante de este impresionante triunfo, en marzo viene uno de los retos más importantes: AlphaGo jugará una partida de 5 juegos en Seúl contra el legendario Lee Sedol, que ha sido jugador de Go mejor clasificado del mundo en la última década.

Google adquirió DeepMind Tecnologies en 2014, y decidió entonces renombrar a la empresa Google DeepMind.

Facebook también ha estado trabajando en su propiar Inteligencia Artificial para abordar el desafío de dominar Go y está "bastante cerca" según dijo el CEO de la compañía de la red social, Mark Zuckerberg.

The ancient Chinese game of Go is one of the last games where the best human players can still beat the best artificial...

Posted by Mark Zuckerberg on martes, 26 de enero de 2016