AlphaGo Zero ya no necesita ningún tipo de instrucción humana

AlphaGo Zero es la nueva versión de la Inteligencia Artificial de Google capaz de aprender por su cuenta desde cero aprendiendo por ensayo y error

Tech, Trending, WATTBA  /   /  By Claudia Ayús

AlphaGo (la Inteligencia Artificial de Google que adquirió en 2014) se conoce por ser la primera AI artificial en derrotar a los mejores contrincantes del Go. El año pasado derrotó al campeón mundial Lee Sedol al que venció por cien a cero.

 

Go es un juego chino de origen milenario que se estima que se creó hace 4.000 años y es posible que haya más posiciones que átomos en el universo. 

 

Por eso, la noticia del año pasado del triunfo de AlphaGo sorprendió hasta a los expertos en inteligencia artificial. Pues bien, la compañía de Google ha dado un paso más y ha desarrollado una nueva versión conocida como AlphaGo Zero. Esta nueva versión aprende por su cuenta desde cero y en una franja de solo 40 días ha sido capaz de derrotar a la versión más potente de la IA; AlphaGo Master.

 

 

AlphaGo Zero la versión más puntera de la Inteligencia Artificial

 

Ahora, esta versión es tan avanzada que es capaz de aprender y de superarse a sí misma sin ninguna necesidad de que haya algún humano instruyéndola. No necesita ser entrenada como las versiones anteriores, quienes recibían movimientos de jugadores expertos. AlphaGo Zero inicia de cero con las reglas de Go y en cuestión de horas pasa de ser un principiante a jugar a un nivel “sobrehumano”.

 

Este unsupervised learning es el fin de las investigaciones en Inteligencias Artificiales. Consiste en que puedan aprender por sí mismas sin necesidad de asistencia humana y de la mejor (y más óptima) manera posible, aprendiendo por ensayo y error.

 

El ya conseguido unsupervised learning

 

Una de las claves del avance ha sido que AlphaGo Zero utiliza una única red neural para valorar de manera simultánea qué movimiento hacer y qué probabilidad tiene de conducir a la victoria. Las versiones anteriores de AlphaGo necesitaban dos redes neurales independientes; una para decidir la jugada y la otra para evaluarla, lo que era menos eficiente.

 

 

Demis Hassabis y David Silver, dos de los autores de la investigación, sostienen que  ‘AlphaGo Zero es más potente que las versiones anteriores de AlphaGo porque ya no está condicionado por los límites del conocimiento humano‘.

 

Hay que decir que, a pesar de los avances dentro del mundo del Go, nosotros todavía no notaremos hasta dentro de bastante tiempo el impacto en la vida real. Además, Nick Hynes, un estudiante de postgrado del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), dice que ‘el algoritmo descrito solo funciona para problemas en los que hay un número contable de acciones que se pueden tomar’.

 

Hassabis y Silver defienden que ‘será un multiplicador del ingenio humano que nos ayudará a resolver algunos de los retos más importantes a los que se enfrenta la humanidad. Si técnicas similares se pueden aplicar a otros problemas, como el plegamiento de proteínas, la reducción del consumo de energía o la búsqueda de nuevos materiales, tienen el potencial de tener un efecto positivo en la sociedad”.

 

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