Avance de la IA de Google: lo que significa y cómo le afecta

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El 27 de enero, Google anunció que AlphaGo, un inteligencia artificial Lo que no es la inteligencia artificial¿Los robots inteligentes y inteligentes van a dominar el mundo? Hoy no, y tal vez nunca. Lee mas desarrollado por su filial DeepMind, había derrotado al campeón europeo de Go Fan Hui en un partido de cinco juegos.

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

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

El juego de Go: simple pero complejo

Go es un antiguo juego de estrategia chino en el que dos jugadores luchan para capturar territorio. Turno a 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 "capturadas" y retiradas del tablero.

Al final del juego, cada lugar vacío es "propiedad" del jugador que lo rodea. Los puntajes 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 fueron capturadas durante el juego.

Si bien la mayoría de la gente probablemente piensa en el Ajedrez como 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 posibles juegos de ajedrez.

Esta complejidad, junto con algunas reglas esotéricas y un énfasis en jugar por instinto, hace que Go sea 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 muy útil. búsqueda, especialmente cuando la IA Watson de IBM ya está trabajando para ayudar a mejorar la atención médica, un área que necesita toda la ayuda posible obtener. Entonces, ¿por qué Google gastó tantas horas y dólares para crear una IA Go-playing?

En un nivel, ayuda a los investigadores de IA a descubrir la mejor manera de enseñar a las computadoras a hacer cosas. Si puede enseñarle a una computadora a resolver cómo encontrar los mejores movimientos en un juego de Damas o Tic-Tac-Toe, podría obtener información sobre cómo enseñar a una computadora diferente cómo recomendar películas en Netflix 4 algoritmos de aprendizaje automático que dan forma a tu vidaPuede que no te des cuenta, pero el aprendizaje automático ya está a tu alrededor y puede ejercer un sorprendente grado de influencia sobre tu vida. No me creas Te sorprenderías. Lee mas , traduce instantáneamente el discurso o predice terremotos.

Muchos de los usos de la IA que hemos visto hasta ahora se beneficiarían de la mejora de las habilidades de resolución de problemas y extracción de patrones, que también son importantes para una IA efectiva en el juego.

Deep Blue, la IA del campeón de ajedrez, trabajó utilizando una gran cantidad de poder computacional y técnicas de fuerza bruta para evaluar todos los próximos movimientos posibles, hasta 200,000,000 de posiciones por segundo. Y aunque esta estrategia fue lo suficientemente efectiva como para vencer a un ex campeón mundial de ajedrez, no es una forma particularmente "humana" de jugar al ajedrez. También requiere que los programadores "expliquen" las reglas del juego a la IA.

Más recientemente, se desarrolló un proceso llamado aprendizaje profundo, que esencialmente allanó el camino para que las computadoras se enseñen a sí mismas, y eso cambió por completo el carrera por la inteligencia artificial Microsoft vs Google: ¿quién lidera la carrera de inteligencia artificial?Los investigadores de inteligencia artificial están haciendo progresos tangibles, y las personas están comenzando a hablar en serio nuevamente sobre la IA. Los dos titanes que lideran la carrera de inteligencia artificial son Google y Microsoft. Lee mas .

Con el aprendizaje profundo, una computadora puede extraer patrones útiles de los datos, en lugar de que los programadores le digan 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 inteligencia artificial propiedad de Google DeepMind reveló una inteligencia artificial que aprendió a jugar 49 diferentes Juegos de Atari Atari Arcade - Juega videojuegos retro en HTML5 [MUO Gaming]Cualquiera que juegue videojuegos hoy tiene una gran 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 ... Lee mas después de recibir solo una entrada sin formato. (Puedes verlo aprendiendo a jugar Breakout arriba).

El proceso es el mismo que aprender un videojuego sin un tutorial o explicación. Observe por un tiempo, luego intente presionar botones al azar, luego comience a resolver las cosas, desarrolle estrategias y eventualmente se destaque.

Y sobresalir lo hizo. La IA de DeepMind destruyó absolutamente 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 tuvo un récord impresionante en general.

AlphaGo: el siguiente nivel de IA

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

En lugar de utilizar el cálculo de la fuerza bruta como Deep Blue, AlphaGo determinó su próximo movimiento utilizando lo que había aprendido en el entrenamiento para limite el alcance de movimientos potencialmente efectivos, luego ejecute simulaciones para ver qué movimientos tienen más probabilidades de resultar positivos resultados.

Dos diferentes Redes neuronales La última tecnología informática que debes ver para creerVea algunas de las últimas tecnologías informáticas que están preparadas para transformar el mundo de la electrónica y las PC en los próximos años. Lee mas , la red de políticas y la red de valor, trabajaron juntas para evaluar 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 en el Ajedrez. Entonces, AlphaGo se basó en el conocimiento que adquirió durante la fase de entrenamiento, que consistió en observar 30 millones de movimientos realizados por expertos humanos, aprendiendo a predecir sus movimientos, ideando sus propias estrategias y jugando contra sí mismo miles de veces.

Utilizando 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 ellos, incluso después de dar a esos programas una ventaja inicial de cuatro movimientos.

Y, por supuesto, AlphaGo venció a Fan Hui, el actual campeón europeo de Go. La victoria se logró 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 se enfrentará a Lee Sedol, el jugador más dominante del mundo en los últimos diez años.

Bien, entonces, ¿qué significa todo esto?

¿Por qué 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 podría vencer 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 posible ganador, un problema que Google dice es "tan difícil fue se cree que es imposible ".

Segundo, el hecho de que se utilizó un aprendizaje profundo e independiente es muy importante. Esto muestra que una inteligencia artificial actual puede recopilar datos, extraer patrones, aprender a predecir tales 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 logrado ese nivel de estrategia utilizando sus propios algoritmos de aprendizaje es muy impresionante.

Es este aprendizaje profundo lo que tiene a los investigadores de IA realmente entusiasmados con AlphaGo. Muchos creen que el aprendizaje independiente es el primer paso para hacer un fuerte inteligencia artificial. Una IA fuerte se refiere a una computadora que puede resolver tareas intelectuales a la par de 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 películas sobre inteligencia artificialHollywood 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 Heaven and Earth a ... Lee mas .

Es por esta razón que la creación de IA que pueden comportarse de manera humana es un gran problema. Extraer patrones y desarrollar estrategias es algo que hacemos todo el tiempo, y no usamos métodos de fuerza bruta al tomar decisiones.

Es muy difícil lograr que una computadora lo haga sin mucha orientación, pero gracias a AlphaGo, ahora sabemos que una IA fuerte no solo es posible, sino más cercana de lo que pensábamos.

Por supuesto, una IA de Go-playing todavía está muy lejos de una IA generalmente inteligente. Solo hace una cosa, que es lo más simple que puede obtener una inteligencia artificial: incluso la IA que jugaba con Atari era capaz de jugar 49 juegos diferentes Las futuras IA de videojuegos te asustarán seriamenteLa IA de videojuegos no es tan genial, todavía. Sin embargo, con los recientes avances tecnológicos, eso puede cambiar pronto. Lee mas - 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 los titulares mundiales está en debate.

¿Crees que esto es un gran problema? ¿Estamos un paso más cerca de la apocalipsis robot Microsoft, Inteligencia Artificial y El Apocalipsis RobotMicrosoft 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.

Créditos de imagen: ir al juego por vvoe a través de Shutterstock, Tatiana Belova a través de Shutterstock.com, Mciura a través de Wikimedia Commons, Zerbor a través de Shutterstock.com