MADRID, 28 Ene. (Portaltic) -
AlphaGo es un sistema que ha creado DeepMind – startup que adquirió Google en 2014 especializada en inteligencia artificial – que es capaz de crear sus propias combinaciones de movimientos en el “ajedrez chino” y ganar a los contrincantes humanos.
'Go' se trata de un juego de origen chino (tiene más de 2500 años) para dos personas que se basa en la colocación de piedras sobre un tablero por turnos. El ganador es aquel que rodea con sus piedras un área mayor. En el país asiático es un deporte profesionalizado cuyas partidas durante hasta un límite de 16 horas con una complejidad bastante alarmante dadas todas las posibles combinaciones y movimientos que se pueden lograr (el tablero es de 19x19 cuadrados). ¿Cuántas posibles posiciones tiene el juego de colocar la piedra? Más del número de átomos que hay en el universo.
A pesar de esa dificultad, Google lo tenía claro: tenía que ser capaz de crear un software de inteligencia artificial que fuera capaz de llegar a lo más alto. Y AlphaGo lo ha conseguido derrotando a uno de los jugadores profesiones del juego con un resultado de 5-0.
El sistema ha aprendido 30 millones de movimientos procedentes de jugadores profesionales de todo tipo. El software, a partir de ellos, ha sido capaz de desarrollar sus propias estrategias a través de experimentos de prueba y error.
Dado que se trata de una inteligencia artificial que requiere gran capacidad de almacenamiento de información y de procesamiento de la misma, los desarrolladores han necesitado utilizar Google Cloud Platform como un apoyo para que pudiera funcionar.
“Los métodos tradicionales de IA – que construyen un árbol de búsqueda que incluye todas las posiciones posibles – no tienen ninguna posibilidad en 'Go'. Así que cuando nos pusimos a trabajar, tomamos un camino diferente. Construimos un sistema, AlphaGo, que combina un árbol de búsqueda avanzado con redes neuronales profundas. Estas toman una descripción del tablero como un 'input' y lo procesan a través de 12 capas que contienen millones de conexiones del tipo neuronal. Una red neuronal, la “red de reglas”, selecciona cuál es el siguiente movimiento a realizar. La otra red, la “red de estimación”, predice el ganador del juego”, explica la compañía a través del blog británico de Google.
Se trata de la primera vez que un programa derrota a un jugador profesional de 'Go', por lo que se trata de un logro bastante significativo para la inteligencia artificial.
