Cuando la inteligencia artificial supera a la humana: la guerra contra Alpha Go

Lee Sedol es un jugador reconocido de Corea del Sur , su especialidad: Go, un juego chino en que dos contendientes se enfrentan por obtener la mayor cantidad de territorio posible, dentro de un tablero con cuadricula 19×19. Las posibilidades de jugadas, dicen, son tantas como átomos en el universo. Sedol no es un novat o. Ostenta 18 títulos internacionales en su haber. Es el campeón indiscutible. O, al menos, lo era hasta que Alpha Go se atravesó en su camino.

Eso porque con un contundente 4 a 1 el programa informático desarrollado por la compañía británica de inteligencia artificial Deep Mind, subsidiaria de Google, venció al campeón mundial del ancestral juego.

Si bien Sedol reconoce que, contrariamente a un sistema, los humanos deben lidiar con ciertos factores psicológicos, también asevera: "la derrota fue de Lee Sedol, no de la humanidad (…) no creo necesariamente que Alpha Go sea superior a mí, pienso que hay seres humanos que podrían jugar contra la inteligencia artificial". Así tras la partida final Sedol dejó en claro su interés por una revancha.

Paso adelanteLos observadores concluyen que Alpha Go supera con creces lo que hacen otros programas. Su estrategia difiere a la de los humanos al hacer movimientos más cortos.

Pero el logro del programa informático es un avance que va más allá de la anécdota.

Los seres humanos ya se han puesto a prueba con computadores en otros juegos, pero casi ninguno tiene la misma complejidad de Go. Hace 15 años un ordenador le ganó al campeón mundial de ajedrez, Gari Kasparov, pero supuso más un logro de la informática tradicional que de la inteligencia artificial.

El caso de Go es distinto: es un juego más de intuición que de cálculo . Según The Independent, debido a que las posibilidades son más complejas que las reglas que las crean, no es posible ganar la partida mediante la sola previsión de los movimientos, como es el caso de un juego como el ajedrez.

Aprendizaje profundoEl equipo de DeepMind preparó a la máquina me diante un sistema de prueba y error, por lo tanto usa "aprendizaje por refuerzo", precisamente algo muy similar a la forma en que los seres humanos aprenden.

Alpha Go entonces ha dado un paso clave. Fuera de usar la fuerza de cálculo de los superordenadores, permite vislumbrar el desarrollo del aprendizaje profundo o la capacidad de la má- quina para aprender por sí sola. Pero nada es perfecto: la máquina aún tiene problemas con lo que denominamos sentido común, de modo que los especialistas aclaran que resolverlo solo es solo cosa de tiempo.