Tecnología

Las máquinas derrotaron a la humanidad: AlphaGo vs. Lee Se-dol

Para la inteligencia artificial de Google parece no haber desafío demasiado grande

Lee Se-dol pudo saborear muy poco tiempo su victoria frente a la inteligencia artificial de Google, pues la ronda de 5 enfrentamientos entre AlphaGo y este campeón mundial de Go al fin terminó, con un arrasador 4-1 a favor de las máquinas. Pero la hazaña no sólo es buena noticia para el equipo de desarrollo de DeepMind, también para toda la industria tecnológica y la comunidad científica, pues es un punto de partida para crear sistemas inteligentes aún más complejos.

Y es que lo importante de poner a competir una inteligencia artificial contra las mentes más brillantes no es únicamente para demostrar un punto —que las máquinas están superando la capacidad de la humanidad—, sino "ejercitar" los algoritmos y verificar que la programación de procesos automáticos cumpla su labor. Sobre todo porque en este caso, al enfrentar una IA contra un campeón de Go, Google tuvo que desarrollar nuevas estrategias y preparar un hardware aún más sofisticado. En pocas palabras, la victoria no fue fácil para DeepMind.

El fundador de DeepMind, Demis Hassabis, dice que a su inteligencia artificial le costó más trabajo adaptarse a las condiciones tan cambiantes durante el último juego, pues Lee Se-dol intentó tácticas poco convencionales que no estaban consideradas por el equipo de Google. Porque aún si las IA están evolucionando muy rápido, su efectividad todavía depende de la astucia humana en cuanto a programación y cantidad de datos disponibles.

DeepMind no es única en su tipo —IBM y Facebook también están logrando importantes avances en cuanto a redes neuronales—, pero es la más avanzada del momento y tras ganarle al 18 veces campeón mundial de Go, demostró que está un peldaño más arriba que el resto. Después de todo, hasta hace poco se creía que ninguna inteligencia artificial podría vencer a los campeones del ancestral Go, pues se trata de un juego cuya complejidad involucra un elevado nivel de intuición; a pesar de que las reglas son simples, hay más combinaciones de fichas y posiciones que átomos en el universo, así que hace falta una concentración prodigiosa o, en el caso de las máquinas, una monstruosa capacidad de procesamiento.

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