La IA de Google ya domina el ajedrez y otros juegos de mesa

luiz hanfilaque 342635
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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 IA ya había sorprendido al ser capaz de recordar y utilizar lo aprendido en nuevas tareas.

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 IA ya había sorprendido al ser capaz de recordar y utilizar lo aprendido en nuevas tareas.

El nuevo sistema AlpaGo Zeroes capaz de entrenarse a símisma 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, por 28-0. En shogi, tuvo suficiente con dos horas de entrenamiento. También ha jugado StarCraft II.

No obstante, la AI no es aún verdaderamente independiente, ya que ser la mejor en todos los juegos de mesa es tan solo parte de su entrenamiento, de acuerdo con el nuevo paperpublicado 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 para 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 plazoes ver más avances no solo en juegos de mesa.

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