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AlphaGo humilla al campeón humano y se pasa a la ciencia

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AlphaGo

AlphaGo es una máquina basada en el programa de Inteligencia Artificial DeepMind de Google. Diseñada para competir en el juego de tablero estratégico chino, Go, volvió a destrozar al campeón humano y ahora se retirará para uso científico.

Recordarás que AlphaGo venció el pasado año a dos campeones del mundo de este juego milenario (considerado una de las cuatro artes esenciales de la cultura china de la antigüedad) y ahora ha vuelto a hacerlo con el número uno actual, ganando las tres primeras partidas del torneo «Future of Go Summit» celebrado en Wuzhen, China.

La competición ha recordado a las partidas de ajedrez entre Gary Kasparov y la supercomputadora Deep Blue de IBM. Una competición que en 1996 saltó a las portadas de los todos los medios mundiales cuando el campeonísimo ruso perdió la primera partida. Era la primera vez que una computadora ganaba al campeón del mundo en condiciones normales de torneo, con un tiempo de control igual que en las competiciones oficiales de ajedrez.

Go es un juego de estrategia muy compleja a pesar de la simpleza de sus reglas por lo que AlphaGo ha ido mejorando su algoritmo usando lo que llaman “redes de valor” para evaluar posiciones y “redes de táctica” para mover las fichas. Después de alcanzar «el máximo nivel como programa competitivo» sin dar ninguna opción al jugador humano, el programa será retirado de la competición, anuncian desde el equipo de DeepMind.

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Ahora, AlphaGo tendrá desafíos más importantes, el desarrollo de algoritmos generales avanzados que podrían algún día ayudar a los científicos, abordando problemas más complejos como la búsqueda de curas para enfermedades o en la invención de materiales revolucionarios.

El equipo de AlphaGo tiene previsto publicar un documento académico que detallará las mejoras introducidas para mejorar la eficiencia de los algoritmos a lo largo de las partidas y su potencial para ser aplicado a otros problemas. También se publicará una herramienta de aprendizaje destinada a la comunidad de Go en cuyo desarrollo participará el campeón humano del juego, tras analizar las partidas contra AlphaGo. Las 10 primeras se pueden encontrar en esta página.

Coordino el contenido editorial de MC. Colaboro en medios profesionales de TPNET: MCPRO, MuySeguridad, MuyCanal y Movilidad Profesional.

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