Avance de la inteligencia artificial de Google Qué significa y cómo le afecta

El 27 de enero, Google anunció que AlphaGo, una inteligencia artificial. ¿Qué es la inteligencia artificial? ¿Qué no es la inteligencia artificial? ¿Los robots inteligentes y inteligentes van a dominar el mundo? Hoy no, y tal vez nunca. 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 te preocupes, te 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 “capturado” y retirado del tablero.

Al final del juego, cada lugar vacío es “propiedad” por el 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 el número 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 una actividad que valga la pena, especialmente cuando Watson AI 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 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 su vida 4 Algoritmos de aprendizaje automático que dan forma a su vida Puede que no se dé cuenta, pero el aprendizaje automático ya lo rodea y puede ejercer un sorprendente grado de influencia sobre su vida. No me creas Te sorprenderías. , 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 particularmente “humano” forma de jugar al ajedrez. También requiere que los programadores “explique” las reglas del juego para 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 la carrera por la inteligencia artificial Microsoft vs Google: ¿quién lidera la carrera de 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. .

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 IA DeepMind, propiedad de Google, reveló una IA que aprendió por sí misma a jugar 49 juegos diferentes de Atari Atari Arcade - Jugar videojuegos retro en HTML5 [MUO Gaming] Atari Arcade - Jugar 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 ... 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. Miras por un tiempo, luego intentas presionar botones al azar, luego comienzas a resolver las cosas, desarrollar estrategias y eventualmente a sobresalir.

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 usar el cálculo de la fuerza bruta como Deep Blue, AlphaGo determinó su próximo movimiento al usar lo que había aprendido en el entrenamiento para limitar el alcance de movimientos potencialmente efectivos, y luego ejecutar simulaciones para ver qué movimientos tenían más probabilidades de tener resultados positivos.

Dos redes neuronales diferentes La última tecnología informática que hay que ver para creer La última tecnología informática que hay que ver para creer Echa un vistazo a algunas de las últimas tecnologías informáticas que están preparadas para transformar el mundo de la electrónica y las PC en los próximos años. , 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, aprender a predecir sus movimientos, desarrollar sus propias estrategias y jugar 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 ellas, incluso después de darles 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 que es “tan difícil que se creía imposible.”

En segundo lugar, el hecho de que se haya utilizado 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, finalmente, 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 artificial ¡Atención, 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 Heaven and Earth a ... .

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 fue capaz de jugar 49 juegos diferentes Las futuras IA de videojuegos te asustarán seriamente Las futuras IA de videojuegos te asustarán seriamente La IA no es tan genial, todavía. Sin embargo, con los recientes avances tecnológicos, eso puede cambiar pronto. - pero el aprendizaje independiente efectivo de AlphaGo podría ser el primer paso hacia un cambio de paradigma importante en 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 del robot apocalipsis Microsoft, Inteligencia Artificial y The Robot Apocalypse Microsoft, Inteligencia Artificial y The Robot Apocalypse Microsoft 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? ? ¿O no estás impresionado con una IA que solo puede jugar un juego? Comparte tus pensamientos a continuación y hablemos al respecto.

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