El nuevo sistema AlphaGo Zero es capaz de entrenarse a sí mismo en menos de un día para dominar juegos de mesa con tan solo conocer las reglas.
DeepMind, la inteligencia artificial de Google, ha conseguido que su versión más reciente aprenda por sí misma a dominar el Go (tablero de origen chino), el ajedrez tradicional, el shogi (el clásico ajedrez japonés) y otros juegos de mesa sin ayuda humana.
En marzo pasado, esta inteligencia artificial ya había sorprendido al ser capaz de recordar y utilizar lo aprendido en nuevas tareas.
El nuevo sistema AlpaGo Zero es capaz de entrenarse a sí mismo para desarrollar habilidades “sobrehumanas” en menos de un día con tan solo conocer las reglas.
Es decir, sin juegos de ejemplo o referencias. En unas horas, le ganó a a su predecesor, AlphaGo, en el Go por 100 victorias a 0 en octubre pasado.
En el ajedrez, cuatro horas fueron suficientes para vencer a Stockfish, uno de los motores de ajedrez más potentes del mundo.
En su torneo individual contra Stockfish 8, AlphaZero ganó los 25 juegos cuando jugó con blancas, mientras que ganó tres y empató 72 juegos cuando jugó con negras, un resultado fascinante para los teóricos del ajedrez que saben desde hace tiempo sobre la ventaja del primer movimiento para las blancas.
Las aperturas favoritas de AlphaZero incluyen apertura inglesa, gámbito de reina y el juego del peón de la reina.
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Pero la inteligencia artificial no es aún verdaderamente independiente, pues ser la mejor en todos los juegos de mesa es tan solo parte de su entrenamiento, de acuerdo con el nuevo artículo publicado por la compañía sobre AlphaGo Zero.
El ajedrez y el Shogi fueron pruebas relativamente fáciles, ya que que son más simples que el Go.
DeepMind busca aplicar estas técnicas de aprendizaje a muchos otros ámbitos y este es un avance tremendo hacia una IA capaz de realizar cualquier tarea con tan solo las instrucciones mínimas.
Aún hay un largo camino por recorrer, un día es bien tiempo para los juegos de mesa, pero aún es demasiado lento para situaciones en las que necesita adaptarse en el acto.
En el futuro, podría utilizarse para los robots o autos autónomos que requieren aprender a navegar en entornos desconocidos sin contar con material de capacitación provisto previamente.
Lo que podemos esperar a corto plazo es ver más avances no solo en juegos de mesa.
Fuentes: Hipertextual, Xataca, Gizmodo, Engadget
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