¡No lo vas a creer! Google ya diseñó una nueva versión de AlphaGo que puede pensar y aprender por si misma hasta volverse una máquina imbatible. ¡Conócelo! Se llama AlphaGo Zero.

Hace un tiempo, Google la gigante de la tecnología, compró DeepMind por la friolera cantidad de 400 millones de dólares. Cuanto fue comprada muchos analistas creyeron que era una compra sin mucho sentido. Varios decían que cómo podía ser posible que Google pueda absorber el desarrollo tecnológico en IA que había desarrollado DeepMind.

Pues ahora los inversionistas pueden sentirse cómodos, esto sucede por que Google ha comenzado a mostrar en sus nuevos productos aplicaciones directa del avance tecnológico de DeepMind. Esto lo hemos observado en las nuevas funcionalidades de Pixel o el nuevo traductor automático tipo earable que ha lanzado Google en estos días. Sin embargo, el mayor avance hasta el momento lo podemos observar en la versión mejorada de AlphaGo: El jugador de inteligencia artificial del milenario juego de Go.

Lo sustancialmente diferente de esta nueva versión de AlphaGo -llamada AlphaGo Zero- , es que se puso todos los registros de centenares de miles de partidas jugadas de Go en la base de datos de aprendizaje de AlphaGo, lo sorprendente es que la máquina aprendió sobre esta enorme base de datos y tomó las decisiones sin recibir ajustes por parte de un ser humano.

Este software evita las jugadas predeterminadas para permitir que el robot aprenda de las jugadas de su contrincante y consiga una jugada alternativa para hallarse ganador de la partida. Según explica el equipo desarrollador, AlphaGO Zero utiliza una única red neuronal y cuatro chips especializados para el entrenamiento de redes neuronales. Sí, como lo estás pensando, precisamente se asemeja al cerebro humano. Está completamente diseñado para aprender desde cero y de forma autodidacta para predecir la selección de jugadas de su competidor y lograr siempre el más apropiado; esto hará que el robot se vuelva “mejor jugador” con la “práctica”. Entre más juegue, más difícil será de vencer. Como entrenamiento para el sistema, AlphaGO Zero completó más de cinco millones de partidas contra sí mismo y contra las versiones anteriores que habían aprendido de sus jugadas con seres humanos. Lo interesante es que el programa pudo aprender por sí mismo las bases del juego con solo practicar unos minutos; para un juego que tardó miles de años en desarrollarse como se juega el día de hoy.

“Es increíble ver lo lejos que ha llegado AlphaGo en solo dos años. AlphaGo Zero es ahora la versión más sólida de nuestro programa y demuestra el progreso que podemos alcanzar incluso con una menor potencia de computación y evitando el uso de datos humanos”, destacó Demis Hassabis, el jefe del proyecto.

Este es un gran avance para la inteligencia artificial hasta ahora; ya que se puede ver como en un juego, ésta deja obsoleto al cerebro humano, dando pie a un estilo de sistema capaz de resolver todo tipo de problemas apremiantes en el mundo real.

Entre los investigadores detrás de este poderoso software está Joshua Tenenbaum, asesor de tesis doctorales en el MIT. Tanto él como otros investigadores tales como Geoffrey Hinton fueron pioneros al momento de modelar la IA no sólo en base a perceptrones, los cuales fueron demostrados que tenía un alcance limitado, sino también en retropropagación con el cual se tiene en cuenta el error de los outputs como parte de los inputs de salida del perceptron.

 

En colaboración con Erwin Salas.

Fuentes: http://kevinmelgarejo.com/alphago-google-deepmind/