La humanidad contemplamos en estos años el espectacular desarrollo y expansión de la Inteligencia Artificial, y en el caso de la Inteligencia Artificial de Google, no dejamos de maravillarnos de los avances que sigue experimentando.

La última novedad de AlphaGo -el nombre con el que se ha acuñado a la Inteligencia Artificial de Google desde el año 2014- es que ha aprendido a jugar a uno de los juegos de mesa más difíciles del mundo sin la intervención humana.

No sólo es que muchos de nosotros posiblemente viviremos sin aprender a jugar a ‘Go’, el complicado juego de mesa asiático, sino que nos paramos a observar, maravillados cual una madre orgullosa de un hijo que aprende a caminar solo, cómo este algoritmo progresa.

Los primeros pasos de la Inteligencia Artificial de Google

El haber puesto a prueba a AlphaGo con el milenario juego de origen chino supuso todo un desafío, ya que se habla de que existen 2 x 10170 posiciones posibles a tomar sobre este tablero.

Para que te hagas una idea, cuando jugamos sobre el tablero de ajedrez tenemos 2 x 1026 posiciones posibles. Nada que ver con Go.

¿Retarías a la Inteligencia Artificial de Google?

Echando la mirada al pasado, la vieja versión de este algoritmo se presentó en dos torneos de este juego en una cumbre reservada únicamente para jugar a Go, ganando en ambos: en 2016 ganó a Lee Sedol, el mejor jugador del momento, y en 2017 a Ke Jie, el mejor del año.

Aunque el algoritmo tuvo que ‘sudar’ para ganar, sus desarrolladores alegan que justamente está programado para ganar con la mínima diferencia, así como para realizar el mínimo trabajo posible.

Ahora, la versión Zero del AlphaGo ha sido puesta a prueba con su antigua versión, ganándole por 100 a 0, pero destacando principalmente la ausencia de supervisión para que la Inteligencia Artificial de Google aprenda: Se las ha apañado ella solita.

La inteligencia artificial de Google

Han bastado 70 horas -casi 3 días- de entrenamiento de esta IA consigo misma, en la que sus desarrolladores introdujeron las reglas del juego en el sistema, y ella se bastó para superarse.

Es muy interesante comprobar cómo la estrategia que se ha seguido por la nueva Inteligencia Artificial de Google resulta mucho más eficiente, es decir, más eficaz usando menos tiempo, que la estrategia anterior de aprendizaje, basada en mostrarle partidas profesionales ya jugadas y grabadas.

Por si fuera poco, AlphaGo Zero ya no se limita al conocimiento humano, sino que esta vez se ha usado sólo una red neuronal y no dos, permitiendo que el aprendizaje fuese más eficiente. En concreto, esta versión es capaz de tomar cada decisión en 0,4 segundos.

La Inteligencia Artificial de Google sigue abriendo caminos

Las investigaciones sobre Inteligencia Artificiales centran los focos en lo que se denomina como aprendizaje no supervisado -o unsupervised learning- algo en lo que Google ya está abriéndose paso.

Se trata de uno de los fines más deseados: que las IA sean capaces de aprender por sí solas, sin intervención humana, y de la forma más óptima posible. En otras palabras, sin necesidad de que se le introduzcan los datos necesarios de forma etiquetada, como viene ocurriendo hasta ahora.

La inteligencia artificial de Google se abre camino

Las aplicaciones de esta tecnología pretenden ir mucho más allá que sobre un tablero de juego, algo en lo que Demis Hassabis, líder de Google Deepmind, ya confía al afirmar que espera que “estos avances ayuden a resolver todo tipo de problemas apremiantes de mundo real”.

¿Algunas aplicaciones futuras para la Inteligencia Artificial? La predicción de moléculas de proteínas para descubrir nuevos fármacos, el diseño de nuevos materiales o la asistencia sanitaria son algunas de ellas 😉

Así que sin duda, un gran paso el de la Inteligencia Artificial de Google, pero seguramente no el último que conoceremos en un futuro próximo 🙂

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Fuentes: BetaZeta, RT, NPR