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Alien Chess de Alpha Zero muestra el poder y la peculiaridad de la IA
El último avance de DeepMind se comporta de una forma muy sorprendente. Espere que otros sistemas de IA sean igual de extraños. 8 de diciembre de 2017
El último programa de inteligencia artificial desarrollado por DeepMind no solo es brillante y notablemente flexible, sino que también es bastante extraño.
DeepMind publicado un papel esta semana describiendo un programa de juego que desarrolló y que demostró ser capaz de dominar el ajedrez y el juego japonés Shoju, habiendo dominado ya el juego de Go.
Demis Hassabis, el fundador y CEO de DeepMind y un experto jugador de ajedrez, presentó más detalles del sistema, llamado Alpha Zero, en una conferencia de IA en California el jueves. El programa a menudo hacía movimientos que parecían impensables para un ajedrecista humano.
No funciona como un humano, y no funciona como un programa, dijo Hassabis en la conferencia Neural Information Processing Systems (NIPS) en Long Beach. Se juega en una tercera forma, casi ajena.
Además de mostrar cuán brillantes pueden ser los programas de aprendizaje automático en una tarea específica, esto muestra que la inteligencia artificial puede ser bastante diferente de la humana. A medida que la IA se vuelve más común, es posible que debamos ser conscientes de ese comportamiento alienígena.
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Historia relacionada Una versión mejorada de la IA del juego se enseña a sí misma todos los trucos del libro Go, utilizando una nueva forma de aprendizaje automático.Alpha Zero es una versión más general de AlphaGo, el programa desarrollado por DeepMind para jugar al juego de mesa Go. En 24 horas, Alpha Zero aprendió a jugar al ajedrez lo suficientemente bien como para vencer a uno de los mejores programas de ajedrez existentes.
Sin embargo, lo que también es notable, explicó Hassabis, es que a veces hace sacrificios aparentemente locos, como ofrecer un alfil y una reina para explotar una ventaja posicional que condujo a la victoria. Tales sacrificios de piezas de alto valor normalmente son raros. En otro caso, el programa movió su dama a la esquina del tablero, un truco muy extraño con un sorprendente valor posicional. Es como el ajedrez de otra dimensión, dijo Hassabis.
Hassabis especula que debido a que Alpha Zero se enseña solo, se beneficia de no seguir el enfoque habitual de asignar valor a las piezas y tratar de minimizar las pérdidas. Tal vez nuestra concepción del ajedrez ha sido demasiado limitada, dijo. Podría ser un momento importante para el ajedrez. Podemos injertarlo en nuestro propio juego.
El juego de ajedrez tiene una larga historia en inteligencia artificial. Los mejores programas, desarrollados y perfeccionados durante décadas, incorporan enormes cantidades de inteligencia humana. Aunque en 1996 Deep Blue de IBM venció al entonces campeón mundial, ese programa, al igual que otros programas de ajedrez convencionales, requería una cuidadosa programación manual.
El AlphaGo original, diseñado específicamente para Go, fue un gran problema porque era capaz de aprender a jugar un juego que es enormemente complejo y difícil de enseñar, lo que requiere un sentido instintivo de las posiciones del tablero. AlphaGo dominó Go al ingerir miles de juegos de ejemplo y luego practicar contra otra versión de sí mismo. Lo hizo en parte entrenando una gran red neuronal utilizando un enfoque conocido como aprendizaje por refuerzo, que se basa en la forma en que los animales parecen aprender (consulte Los maestros de IA de Google van una década antes de lo esperado).
Desde entonces, DeepMind ha demostrado una versión del programa, llamada AlphaGo Zero, que aprende sin ningún juego de ejemplo, sino que se basa únicamente en el juego automático (ver AlphaGo Zero muestra que las máquinas pueden convertirse en superhumanas sin ninguna ayuda). Alpha Zero mejora aún más al demostrar que un mismo programa puede dominar tres tipos diferentes de juegos de mesa.
Los logros de Alpha Zero son impresionantes, pero todavía necesita jugar muchas más partidas de práctica que un maestro de ajedrez humano. Hassabis dice que esto puede deberse a que los humanos se benefician de otras formas de aprendizaje, como leer sobre cómo jugar y ver jugar a otras personas.
Aún así, algunos expertos advierten que las capacidades del programa, aunque notables, deben tomarse en contexto. Hablando después de Hassabis, marcus gary , profesor de la Universidad de Nueva York, dijo que se invirtió una gran cantidad de conocimiento humano en la construcción de Alpha Zero. Y sugiere que la inteligencia humana parece involucrar algunas capacidades innatas, como una habilidad intuitiva para desarrollar el lenguaje.
jose tenenbaum , un profesor del MIT que estudia la inteligencia humana, dijo que si queremos desarrollar una inteligencia artificial real a nivel humano, debemos estudiar la flexibilidad y la creatividad que exhiben los humanos. Señaló, entre otros ejemplos, la inteligencia de Hassabis y sus colegas al idear, diseñar y construir el programa en primer lugar. Eso es casi tan impresionante como una reina en la esquina, bromeó.