Encontrar consuelo en la derrota por la inteligencia artificial

Fan Hui, el campeón europeo de Go, necesitaba un poco de aire fresco. Ya no me entiendo a mí mismo.

Hui fue el primer jugador profesional de Go en enfrentarse a AlphaGo, el sistema de inteligencia artificial de Google y el título de un nuevo documental de Greg Kohs que se estrenó la semana pasada en el Festival de Cine de Tribeca en Nueva York. Cuando Hui fue invitado a visitar la oficina de Google en Londres que alberga al grupo de investigación DeepMind que desarrolló AlphaGo, se sintió confiado. Después de todo, como dice Hui, es solo un programa.

Hui tenía motivos para tener confianza. Aunque la IA ha logrado hazañas impresionantes en los últimos años, Go ha sido un desafío de larga data y especialmente desalentador: el pináculo de los juegos de mesa dice Demis Hassabis, cofundador y director ejecutivo de Google DeepMind y un jugador de juegos de clase mundial. Ningún programa había derrotado jamás a un profesional humano en un tablero de tamaño completo, y cuando Hui jugó esa tarde en Londres, no esperaba un desafío.

Pero AlphaGo no era un programa Go ordinario. Fue el producto de ingeniería innovadora y el trabajo en equipo de un par de docenas de científicos en DeepMind. Es importante destacar que también jugó una cantidad sobrehumana de Go, usando esa experiencia para entrenar sus redes neuronales profundas y mejorar su juego. Cuando se enfrentó a Hui, AlphaGo había entrenado en 160,000 juegos grabados de los mejores jugadores de Go, y luego en 30 millones de juegos más jugaba contra sí mismo. Cuando Hui se encontró perdiendo ante AlphaGo, supo que su mundo, y el mundo del Go profesional, estaba a punto de cambiar para siempre.

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En una película que documenta un logro técnico, vi dos historias humanas. Está el trabajo de los científicos de DeepMind y su impresionante búsqueda para alcanzar este hito de IA. Pero también está la historia de Fan Hui y otros que dedican su vida a estudiar este juego. Cinematográficamente, la última historia brilla. ¿Cómo se siente dejar de ser el mejor? Si dominar el Go requiere intuición humana, ¿cómo es que se cuestione una parte de la propia humanidad?

A medida que la IA cambia gradualmente nuestra vida diaria, todos tendremos que enfrentarnos a estas preguntas. Para Fan Hui, en un momento es el campeón de Europa de Go. En el siguiente, es abrumado irremediablemente por una combinación de ingeniería humana, aprendizaje automático y computación a gran escala. Cuando los medios documentan su pérdida para el consumo público, su esposa le dice que no mire Internet, para que no vea críticas de sus compañeros con respecto a su juego. Pero Hui se recupera rápidamente, a su manera colorida y afable. Con entusiasmo se convierte en colaborador, trabajando con DeepMind para evaluar y fortalecer AlphaGo, en preparación para oponentes aún más fuertes. [Yo] hago todo lo posible para proteger la inteligencia humana, dice Hui con una sonrisa, después de ayudar a lograr lo contrario.

La película llega a un enfrentamiento de cinco juegos entre AlphaGo y Lee Sedol, uno de los mejores jugadores de Go del mundo, en Seúl, Corea del Sur, en marzo de 2016. En ese momento, el partido fue ampliamente cubierto por los medios y el resultado ganó. No sorprenderá a los asistentes al teatro. No obstante, la película logra generar suspenso. El equipo de AlphaGo está ansiosamente haciendo ajustes finales, tratando de diagnosticar algunas fallas raras pero potencialmente vergonzosas. Como campeón mundial, Sedol lucha con una presión inusual. Después de todo, no solo se representa a sí mismo; él está representando a la humanidad.

La película logra superar otro obstáculo: hacer que el Go se sienta como un deporte para espectadores, incluso para los no iniciados. Los partidos son lentos y, a menos que seas un experto en Go, la acción es difícil de discernir. Pero con una edición cuidadosa, la película transmite las acciones de AlphaGo a través de las reacciones de Sedol. Horas del pensamiento penetrante de Sedol se destilan en una serie de espasmos nerviosos, jadeos y expresiones de frustración que revelan a un hombre, en la cúspide de su oficio, que enfrenta un nuevo tipo de desafío.

En la sala de control de AlphaGo, vemos una imagen diferente. La sala está llena de emoción, pero de los creadores más que de la creación. Hay momentos de ansiedad y alegría mientras los científicos de DeepMind monitorean varios diagnósticos, tratando de analizar lo que está pensando AlphaGo. Ajeno a todo esto, AlphaGo sigue adelante, con buenos y malos movimientos.

Hay algunas teatralidades añadidas. Anteriormente, mientras el equipo de DeepMind se prepara para el vuelo a Seúl, AlphaGo (versión 18) se carga en una computadora portátil y se guarda en un maletín, como si Sedol pudiera simplemente abrir la computadora portátil, iniciar AlphaGo y comenzar el partido. En realidad, AlphaGo requiere un verdadero arsenal informático, ejecutándose en 1202 CPU y 176 GPU para el partido contra Hui , y posiblemente más para el partido contra Sedol .

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En Corea del Sur, el espectáculo público genera comparaciones con el Super Bowl, un tema cómodo para la dirección de Kohs, dado su tiempo en NFL Films. En el aeropuerto, los científicos de DeepMind llegan como un equipo deportivo de campeonato, rodeados de cámaras con destellos. En las calles de Seúl, los juegos se transmiten en vivo en vallas publicitarias gigantes. Hay comentarios jugada a jugada. Hay multitud de fans.

Después de que se asegura el partido, hay tristeza a medida que se asimila una nueva realidad. Quiero disculparme, dice Sedol, con una decepción palpable. Para el equipo de DeepMind, la victoria es agridulce. No puedo celebrar, dice Hassabis.

Sedol, Hui y los demás finalmente encuentran alegría y aprecio por lo nuevo y hermoso. Go ha sido estudiado durante miles de años. Ahora existe la posibilidad de verlo de nuevo, a través de los ojos de AlphaGo. Mostrará a los humanos cosas que nunca descubrimos, dice Sedol.

Para el resto de nosotros, el triunfo de AlphaGo es menos personal. La mayoría de las demás actividades humanas (literatura, música, comedia, cocina, etc.) todavía están fuera del alcance de los sistemas actuales, y puede ser una larga espera antes de que la IA aporte un nuevo significado a estos dominios. La tecnología detrás de AlphaGo funciona mejor en tareas específicas con grandes cantidades de datos de entrenamiento. La IA necesitará nuevos enfoques para abordar actividades más abiertas a partir de pequeñas cantidades de experiencia, como lo pueden hacer las personas.

Sin embargo, cuando AI tomó la corona en ajedrez y ¡Peligro! no eliminó la magia para millones de jugadores y fanáticos. Con Hui y Sedol como guías, AlphaGo nos anima a abrazar los cambios que aún están por venir.

lago brenden es becaria de ciencia de datos Moore-Sloan en la Universidad de Nueva York.

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