viernes, 10 de junio de 2016

Google DeepMind supera jugando a los seres humanos


Google adquirió la puesta en marcha de inteligencia artificial británica DeepMind Hace poco más de un par de años , mas en ese instante no estaba claro lo que la compañía trabajaba en secreto. La mayoría de la obra de DeepMind ha estado bajo el radar, mas Google ha anunciado ahora la investigación de DeepMind ha dado sitio a un esencial jalón AI. Un nuevo programa llamado Alfa Go ha sido desarrollado que puede vencer a un jugador humano profesional en el juego de Go, algo que ningún equipo ha conseguido hacer ya antes.

Todos estamos familiarizados con las computadoras que juegan al ajedrez – Deep Blue venció renombrado Garry Kasparov hace veinte años. Go, el que fue creado hace más de dos mil quinientos años en China, se considera un reto más esencial para AI pues la apabullante dificultad hace que sea una “intuitiva” del juego. La meta en el Go es poner las piezas en el tablero para rodear y apresar las piezas del contrincante hasta el momento en que controla más de la mitad de la junta. Es un juego de reconocimiento de patrones y la habilidad; no hay suerte implicada, con lo que es un inconveniente idónea para poner a prueba la inteligencia artificial.

La dificultad de Go procede de la enorme cantidad de configuraciones de mesa. En el ajedrez, solo hay treinta y dos piezas en suma y sesenta y cuatro casillas del tablero. Además de esto, cada pieza solo puede moverse de cierta forma. Posiblemente un equipo de fuerza salvaje todas y cada una de las configuraciones posibles de mesa y planear muchos movimientos de antelación. Go se juega con piezas idénticas que se ponen en un diecinueve por diecinueve reja (trescientos sesenta y uno localizaciones potenciales). El número de configuración de la tarjeta es enorme – más que el número de átomos en el cosmos, con lo que es imposible para un PC sencillamente la fuerza bárbara del espacio de busca. Es preciso un equipo que puede aprender a jugar el juego como un humano, y eso es lo que hizo Alfa Go.

Más graves jugadores de Go no pueden explicar precisamente por qué razón algunos movimientos son las adecuadas – por ende, el aspecto intuitivo. La mayor parte de los programadores sintieron hasta hace poco que Go era tan compleja que tomaría décadas a fin de que una computadora para un humano mejor. Entonces, Alpha Ir derrotado Europea Ir vencedor Fan Hui 5 juegos a cero en un partido reciente . Este próximo mes de marzo, alfa Ir va a tomar sobre Lee Sedol, entre los mejores jugadores del planeta.

Google no es la única compañía de IA que se ha interesado en la capacitación de fisuras Go, y ahora que lo ha hecho, muchas de exactamente las mismas técnicas podrían aplicarse a otros inconvenientes. DeepMind estudiosos desarrollaron métodos generales de IA, con lo que no va a estar ligada a jugar solo Go; que no haría para una IA realmente útil. Hay 2 redes básicas de aprendizaje en Alfa Ir – una red aprende a pronosticar la probabilidad próximos mueve y el otro pronostica el resultado de diferentes disposiciones de las piezas del juego. No trata de simular un juego completo con todas y cada una de las configuraciones de mesa incontables, mas en vez de solo piensa unos movimientos por delante como un jugador humano haría.

Con un conjunto de datos diferente, estos algoritmos pueden hacer en frente de grandes inconvenientes como el diagnóstico médico y la modelización del tiempo. Por el momento, DeepMind se centra en el partido con Lee Sedol. Alfa Go puede ejecutar por medio de millones de juegos al día para progresar su entendimiento del juego. Eso podría asistir a ganar más partidos, mas jugar juegos es solo el principio.

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