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Cinco lecciones de la victoria histórica de AlphaGo
AlphaGo venció cómodamente al 18 veces campeón mundial de Go Lee Sedol por 4-1 y, al hacerlo, nos enseñó varias lecciones interesantes sobre dónde se encuentra hoy la investigación de la IA y hacia dónde se dirige.
Hay vida en los viejos enfoques de IA
Una cosa fascinante de AlphaGo es la forma inusual en que fue diseñado. El software combinó el aprendizaje profundo, la técnica de inteligencia artificial más popular que existe en la actualidad, con un enfoque mucho más antiguo y mucho menos moderno. El aprendizaje profundo implica el uso de redes neuronales simuladas muy grandes y, por lo general, evita la manipulación lógica o de símbolos del tipo iniciado por Marvin Minksy y John McCarthy. Pero AlphaGo combina el aprendizaje profundo con algo llamado árbol de búsqueda , una técnica inventada por uno de los contemporáneos y colegas de Minksy, Claude Shannon. Quizás, entonces, veremos cada vez más a la IA conexionista y simbólica unirse en el futuro.
La paradoja de Polanyi no es un problema
El juego de Go, en el que los jugadores intentan rodear y capturar las piezas de los demás en un tablero grande, es un buen ejemplo de la famosa paradoja de Polanyi: sabemos más de lo que podemos decir.
A diferencia del ajedrez, no existen pautas sencillas para jugar o medir el progreso, que es una de las razones por las que históricamente Go ha sido tan difícil de jugar para las computadoras. El aprendizaje automático, donde una computadora no está programada (en el sentido convencional), sino que genera su propio algoritmo para aprender a partir de ejemplos, ofrece una forma para que las computadoras naveguen por la paradoja de Polanyi. Muchas de las cosas que hacemos, como conducir un automóvil o reconocer una cara, son similares. algunos economistas han destacado esto como un punto importante. Y como un artículo en el New York Times espectáculos , algunos incluso ven el triunfo de AlphaGo como una evidencia convincente de que las computadoras asumirán más tareas (y trabajos) a medida que el aprendizaje automático se use cada vez más.
AlphaGo no es realmente IA
Aunque no tan rápido. Por increíble que sea AlphaGo, todavía está muy lejos de ser verdaderamente inteligente. Como experto en IA y empresario de robótica Jean-Christophe Baillie Señala , la inteligencia real requerirá no solo un aprendizaje más sofisticado, sino cosas como la encarnación y la capacidad de comunicarse. De hecho, conducir un automóvil en una calle concurrida de la ciudad o interactuar con alguien que reconoce es mucho más complejo de lo que creemos. Entonces, si bien el aprendizaje automático puede permitir que las computadoras asuman más tareas, pasará mucho tiempo antes de que puedan reemplazar todo lo que hace la gente.
AlphaGo es bastante ineficiente
En comparación con un ser humano, AlphaGo aprende rápidamente, consume datos de juegos anteriores y juega contra sí mismo a la velocidad del silicio. Pero es mucho menos eficiente que una persona aprendiendo, ya que requiere muchos más ejemplos de juegos de Go para aprender técnicas efectivas. Este es uno de los problemas clave con el aprendizaje profundo, que muchas personas están tratando de resolver, encontrando formas de aprender de nuevos tipos de datos o de menos datos en total.
La comercialización no es obvia
Las habilidades demostradas por AlphaGo (reconocimiento de patrones sutiles, planificación y toma de decisiones) son obviamente importantes. Pero es menos obvio cómo podrían convertirse en un producto comercialmente viable. Demis Hassabis, el fundador de Google DeepMind, ha dicho que las técnicas desarrolladas para AlphaGo podrían usarse para construir un asistente personal que aprenda las preferencias y hábitos de su amo de manera más efectiva. Pero el lenguaje humano es mucho más complejo que un juego de mesa , y mucho más difícil de aprender. En otras palabras, puede ser complicado aplicar el conjunto de habilidades específicas de AlphaGo en el desordenado mundo real.
(Lee mas: New York Times , Espectro IEEE , Naturaleza , El eslabón perdido de la inteligencia artificial , ¿Puede este hombre hacer que la IA sea más humana? )