AlphaZero podría cambiar el mundo del ajedrez

La IA no deja de sorprendernos nunca. Hoy en día el paradigma en el que más se trabaja es el de las redes neuronales y ahora DeepMind, famosa por haber ganado con su programa AlphaGo al mejor jugador del juego oriental de mesa, Go, nos dice que la última versión de AlphaZero, que ha aprendido a jugar al ajedrez en menos de un día, puede ganarle a uno de los programas más fuertes del mundo, Stockfish, que a todo esto, es de código abierto.

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Ya hace muchos años se predecía que con IA se tendría un gran maestro digital eventualmente, aunque la ciencia tardó unos 30 años en conseguir ese objetivo. También se dijo que una máquina podría ganarle al Campeón Mundial a ritmo clásico. Y fue IBM quien lo logró antes del año 2000, cuando Kasparov perdía un encuentro a seis partidas contra Deep Blue, la máquina especializada en ajedrez del gigante azul.

Hay que reconocer, sin embargo, que la IA no siempre ha tenido grandes éxitos e incluso podríamos decir que ha pasado por etapas de pocos resultados y muchas frustraciones. No obstante esto, los avances en el paradigma de redes neuronales y de aprendizaje de máquinas, parecen haber dado un giro a las posibilidades de la IA para el mundo real.

Una de las críticas continuas a la IA es que al final del día los programas que hacen cosas que consideramos “inteligentes”, no son más que trucos de programación muy elaborados que han logrado algoritmos que simulan lo que hacemos los seres humanos, pero algo es claro: ni programas obvios como el procesador de palabras a sistemas como Deep Blue, en ninguno de los casos, las máquinas saben lo que están haciendo y esto finalmente se reduce a la coloquial frase de “no hay nadie en casa’. Así, aunque un programa pueda componer cantatas al mejor estilo de Bach, es claro que sigue un algoritmo y que no parece entender nada de lo que hace. Dicho de otra manera, no hay intención en lo que el programa hace.

Pero el nuevo paradigma del aprendizaje de máquinas parece tener otro derrotero. La IA está cambiando y problemas que antes parecían insolubles, las técnicas que usan redes neuronales parecen llevar a cambios significativos y a programas que ponen en duda las afirmaciones sobre las críticas de la IA tradicional.

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Por ejemplo, AlphaZero es un programa de computadora de DeepMind, una subsidiaria de Google, que usa una red neuronal que aprende habilidades como la de, por ejemplo, jugar ajedrez. Las ideas de cómo hacer que un programa de ajedrez juegue son diametralmente diferentes al modelo clásico de los programas de ajedrez como StockFish, Houdini o Komodo, todos basados finalmente en las ideas de Claude Shannon, que tienen ya más de 60 años de haber sido plasmadas en un importante artículo al respecto.

En el software de ajedrez tradicional, StockFish sabe mucho de ajedrez y además, tiene una base de datos sobre las primeras jugadas para hacer las mejores, consultando su “libro de aperturas”. AlphaZero, por su parte, solamente conoce las reglas de cómo se mueven las piezas y aprendió el juego jugando contra sí mismos por un par de horas. Inicialmente cometía muchos errores, como los principiantes, pero después de un entrenamiento de 4 horas, batió a StockFish.

El tema da para mucho. Hay asombro y dudas sobre este desempeño de un programa que en tan poco tiempo pueda llegar a dominar algo que a los seres humanos les puede llevar años y aún así de manera relativa. Pero para cualquiera que juegue al ajedrez, “recomiendo que vean la partida 10 contra StockFish”, dice el GM británico Daniel King. “Podrán ver que AlphaZero juega de forma muy poco usual, no como un ser humano, pero tampoco como un programa de computadora típico. En lugar de esto juega con su propia inteligencia ‘real artificial’”, indica King. Y el gran maestro piensa que AlphaZero cambiará la teoría ajedrecística y el juego al nivel profesional tan pronto se tenga AlphaZero en las máquinas de los ajedrecistas, aunque por la naturaleza del programa, quizás esto no ocurra pronto.

En este sentido, AlphaZero es más humano que una computadora tradicional. La red neuronal profunda se basa finalmente en el modelo de las neuronas del cerebro humano, en donde se calcula de forma mucho más lenta que lo que hacen las computadoras modernas. Y esto se ve en los números: AlphaZero calcula unas 60 mil posiciones por segundo, mientras que StockFish puede evaluar unos 700 millones de posiciones por segundo con el mejor hardware disponible.

Pero tal vez la contribución de DeepMind a este tema no será el hacer un programa de ajedrez imbatible, sino que parecen haber encontrado un sistema para que cualquier juego de mesa pueda atacarse con el mismo algoritmo y eso es finalmente un contribución a a ciencia que parece ser extraordinaria.

Vamos a ver qué pasa, pero en el mientras tenemos un gran tema de discusión en la IA y el paradigma que parece que cada vez tiene más éxito. Pero tiempo al tiempo.

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