Avances en la inteligencia artificial de Google Qué significa y cómo te afecta

El 27 de enero, Google anunció que AlphaGo, una inteligencia artificial. ¿Qué inteligencia artificial no es? ¿Qué inteligencia artificial no es? ¿Los robots inteligentes y sensibles van a conquistar el mundo? Hoy no, y tal vez nunca. Leer más, desarrollado por su filial DeepMind, derrotó al campeón de Europa Go Fan Hui en un partido de cinco juegos..

Es posible que hayas oído hablar de esta noticia mientras está apareciendo en los titulares de todo el mundo, pero ¿por qué a la gente le importa tanto? Que significa todo esto? Si no está familiarizado con el juego de Go o su importancia para la inteligencia artificial, es posible que se sienta un poco perdido..

No te preocupes, te tenemos cubierto. Aquí tiene todo lo que necesita saber sobre el avance y cómo afecta a las personas comunes como usted y como yo..

El juego de Go: simple pero complejo

Go es un antiguo juego de estrategia chino donde dos jugadores luchan para capturar territorio. Turno por turno, cada jugador, uno blanco y el otro negro, coloca piedras en las intersecciones de una cuadrícula de 19 x 19. Cuando un grupo de piedras está completamente rodeado por las piedras del otro jugador, son “capturado” y retirado del tablero.

Al final del juego, cada lugar vacío es “propiedad” por el jugador que lo rodea. Las puntuaciones de cada jugador se basan en la cantidad de territorio que posee (es decir, cuánto espacio vacío ha rodeado) más la cantidad de piezas del oponente que se capturaron durante el juego..

Si bien la mayoría de la gente probablemente piensa que el ajedrez es el rey de los juegos de estrategia, Go es en realidad más complejo. Según Wikipedia, hay 10⁷⁶¹ posibles juegos de Go en comparación con 10¹²⁰ Estimados juegos posibles de ajedrez..

Esta complejidad, junto con algunas reglas esotéricas y un énfasis en jugar por instinto, hace de Go un juego especialmente difícil para que las computadoras aprendan y jueguen a un alto nivel..

El increíble mundo de las IA de juego

En el gran esquema de las cosas, diseñar una inteligencia artificial que juegue un juego no parece ser una actividad que valga la pena, especialmente cuando la IA de Watson de IBM ya está trabajando para ayudar a mejorar la atención médica, un área que necesita toda la ayuda que pueda obtener. Entonces, ¿por qué Google invirtió tantas horas y dólares para crear una IA de Go-playing??

En un nivel, ayuda a los investigadores de inteligencia artificial a descubrir la mejor manera de enseñar a las computadoras a hacer cosas. Si puedes enseñar a una computadora a resolver cómo encontrar los mejores movimientos en un juego de Damas o Tic-Tac-Toe, podrías obtener información sobre cómo enseñar a una computadora diferente a recomendar películas en Netflix 4 Algoritmos de aprendizaje automático que moldean tu vida 4 Algoritmos de aprendizaje automático que dan forma a tu vida Es posible que no te des cuenta, pero el aprendizaje automático ya está a tu alrededor y puede ejercer un grado sorprendente de influencia en tu vida. No me crees Te sorprenderías. Lee más, traduce al instante el habla o predice terremotos.

Muchos de los usos para la IA que hemos visto hasta ahora se beneficiarían de la mejora de las habilidades de resolución de problemas y de extracción de patrones, que también resultan ser importantes para las IA efectivas de juego..

Deep Blue, el campeón de ajedrez de la IA, trabajó utilizando una gran cantidad de técnicas de fuerza computacional y fuerza bruta para evaluar todos los posibles próximos movimientos, hasta 200,000,000 posiciones por segundo. Y si bien esta estrategia fue lo suficientemente efectiva como para vencer a un ex campeón mundial de ajedrez, no es particularmente “como un humano” Manera de jugar al ajedrez. También requiere que los programadores “explique” Las reglas del juego para la IA..

Más recientemente, se desarrolló un proceso denominado aprendizaje profundo, que esencialmente allanó el camino para que las computadoras se enseñaran a sí mismas, y que cambió completamente la carrera por la inteligencia artificial Microsoft vs Google: ¿Quién lidera la carrera de la inteligencia artificial? Microsoft vs Google: ¿Quién lidera la carrera de la inteligencia artificial? Los investigadores de inteligencia artificial están haciendo progresos tangibles, y las personas están empezando a hablar seriamente sobre la IA nuevamente. Los dos titanes que lideran la carrera de inteligencia artificial son Google y Microsoft. Lee mas .

Con un aprendizaje profundo, una computadora puede extraer patrones útiles de los datos, en lugar de que los programadores le indiquen qué patrones debe buscar, y usar esos patrones para optimizar sus propias decisiones. Si el aprendizaje profundo es exitoso, una IA puede incluso descubrir patrones que son más efectivos de lo que podemos reconocer como humanos.

Este tipo de aprendizaje se demostró el año pasado, cuando la firma de investigación de IA DeepMind, propiedad de Google, reveló una IA que se enseñó a jugar 49 juegos Atari Arcade diferentes: jugar videojuegos retro en HTML5 [MUO Gaming] Atari Arcade - Jugar videojuegos retro en HTML5 [MUO Gaming] Cualquiera que juegue videojuegos hoy tiene una enorme deuda de gratitud con Atari y los fundadores e ingenieros que trabajaron para la compañía durante sus años de formación. Atari fue responsable de muchos de los ... Leer más después de recibir solo información en bruto. (Puedes verlo aprendiendo a jugar Breakout arriba).

El proceso es el mismo que aprender un videojuego sin un tutorial o explicación. Observa durante un tiempo, luego intenta presionar botones aleatorios, luego comienza a resolver las cosas, desarrolla estrategias y, finalmente, continúa sobresaliendo..

Y sobresalir lo hizo. La IA DeepMind destruyó a los oponentes humanos de nivel profesional en algunos de esos juegos, como Video Pinball. Le fue significativamente peor en otros juegos, incluida la Sra. Pac-Man, pero en general tuvo un récord muy impresionante..

AlphaGo: El siguiente nivel de IA

AlphaGo, la computadora que derrotó a Fan Hui en Go, usó esta estrategia de aprendizaje profundo para ir invicto en cinco partidos.

En lugar de usar computación de fuerza bruta como Deep Blue, AlphaGo determinó su siguiente movimiento al usar lo que había aprendido en el entrenamiento para limitar el alcance de movimientos potencialmente efectivos, luego realizar simulaciones para ver qué movimientos tenían más probabilidades de dar resultados positivos.

Dos redes neuronales diferentes La última tecnología informática que debe ver para creer La última tecnología informática que debe ver para creer Vea algunas de las últimas tecnologías informáticas que están configuradas para transformar el mundo de la electrónica y las PC en los próximos años. Lea más, la red de políticas y la red de valor, trabajaron juntas para evaluar los movimientos y elegir el mejor en cada turno.

Debido a la complejidad de Go, un enfoque de fuerza bruta sobre todos los movimientos posibles simplemente no es posible como lo es en Ajedrez. Así que AlphaGo aprovechó el conocimiento que obtuvo durante la fase de entrenamiento, que consistió en observar 30 millones de movimientos realizados por expertos humanos, aprender a predecir sus movimientos, crear sus propias estrategias y jugar contra sí mismo miles de veces..

Usando el aprendizaje por refuerzo, sus procesos de toma de decisiones se desarrollaron y fortalecieron hasta que AlphaGo se convirtió en la mejor IA de Go-playing del mundo. En 500 juegos contra las computadoras Go más avanzadas, ganó 499 de ellas, incluso después de dar a esos programas una ventaja de cuatro movimientos..

Y, por supuesto, AlphaGo venció a Fan Hui, el actual campeón de Europa Go. La victoria se logró realmente en octubre de 2015, pero el anuncio se retrasó para coincidir con el lanzamiento del trabajo de investigación de DeepMind en Naturaleza. En marzo, AlphaGo enfrentará a Lee Sedol, el jugador más dominante del mundo en los últimos diez años..

De acuerdo, entonces, ¿qué significa todo esto??

¿Por qué esto está haciendo titulares en todo el mundo? Por varias razones, en realidad.

Primero, mucha gente pensó que esto era imposible con la tecnología actual.. La mayoría de las estimaciones dicen que una IA no vencería a un jugador Go de clase mundial durante al menos otros diez años. Las redes de valor de AlphaGo pueden evaluar cualquier juego Go que se esté jugando actualmente y predecir un ganador final, un problema que Google dice que es “tan difícil que se creía que era imposible.”

Segundo, el hecho de que se usó un aprendizaje profundo e independiente es muy importante. Esto muestra que una inteligencia artificial actual puede recopilar datos, extraer patrones, aprender a predecir dichos patrones y, eventualmente, desarrollar estrategias de resolución de problemas que sean lo suficientemente complejas y efectivas para vencer a un humano de clase mundial..

Y aunque ganar en Go no va a cambiar el mundo, el hecho de que una computadora haya podido crear ese nivel de estrategia utilizando sus propios algoritmos de aprendizaje es muy impresionante..

Es este profundo aprendizaje el que tiene a los investigadores de la IA realmente entusiasmados con AlphaGo. Muchos creen que el aprendizaje independiente es el primer paso para hacer una inteligencia artificial fuerte. Una IA fuerte se refiere a una computadora que puede resolver tareas intelectuales a la par con los humanos (lo cual es increíblemente difícil, en gran parte debido a la complejidad y eficiencia del cerebro humano). Este es el tipo de IA que ves en muchas películas de ciencia ficción ¡Atención, Internet! Las mejores peliculas sobre atencion de inteligencia artificial, internet! Las mejores películas sobre inteligencia artificial Hollywood ha lanzado una gran cantidad de excelentes películas que exploran los problemas de la inteligencia artificial a lo largo de los años, y aquí hay 10 de las mejores películas sobre inteligencia artificial que recomendamos que mueva el Cielo y la Tierra a… Leer más .

Es por esta razón que crear AIs que puedan comportarse de manera humana es tan importante. Extraer patrones y desarrollar estrategias es algo que hacemos todo el tiempo, y no usamos métodos de fuerza bruta cuando tomamos decisiones..

Es muy difícil conseguir que una computadora haga eso sin mucha orientación, pero gracias a AlphaGo, ahora sabemos que la inteligencia artificial no solo es posible, sino que está más cerca de lo que pensábamos..

Por supuesto, una IA de Go-playing está todavía muy lejos de una IA generalmente inteligente. Solo hace una cosa, que es lo más simple que una inteligencia artificial puede conseguir, incluso la IA de Atari fue capaz de jugar 49 juegos diferentes. Las IA de videojuegos futuros te pondrán seriamente en evidencia. La inteligencia artificial no es tan buena, todavía. Sin embargo, con los avances tecnológicos recientes, eso puede cambiar pronto. Lea más, pero el aprendizaje independiente efectivo de AlphaGo podría ser el primer paso hacia un cambio de paradigma importante en la IA.

Qué piensas?

No hay duda de que la victoria de AlphaGo sobre Fan Hui es importante, pero si es o no digno de titulares en todo el mundo es tema de debate.

¿Crees que esto es un gran problema? ¿Estamos un paso más cerca del robot apocalipsis de Microsoft, Inteligencia Artificial y El robot Apocalipsis de Microsoft, Inteligencia Artificial y El robot Apocalipsis de Microsoft le está dando una mirada seria a una línea de robots autónomos? ¿Es este el principio del fin para los humanos, o simplemente un paso más en el impulso de la inteligencia artificial segura? Lee mas ? ¿O no estás impresionado con una IA que solo puede jugar un juego? Comparte tus pensamientos a continuación y hablemos de ello.