Deep Blue, la potente serie de ordenadores centrales de IBM consiguió en 1997 derrotar al gran maestro de ajedrez Gary Kasparov. Deep Blue analizaba más de 200 millones de posibles jugadas por segundo (el cerebro de Kasparavo sólo evaluaba unas 5 jugadas por segundo).
Pero Deep Blue consumía mucha energía y requería un dispositivo de disipación del calor para no arder. Kasparov, por su parte, apenas sudaba. Por esa razón, el cerebro humano es un modelo de rendimiento: la corteza consume menos energía que una bombilla.
Además, es significativo que Deep Blue tenga que pensar millones de veces más deprisa que su adversario humano para poder vencerle; y por muy poco. La razón de este despilfarro de recursos es que los programas convencionales son muy rígidos, tal y como señala el psicólogo Jonah Leherer:
La mayor parte de la inteligencia de Deep Blue derivaba de otros grandes maestros del ajedrez, cuya sabiduría había sido concienzudamente programada en la máquina. (Los programadores de IBM también estudiaron las anteriores partidas de Kasparov y crearon el software que permitiera sacar provecho de sus recurrentes errores estratégicos). Sin embargo, la máquina era incapaz de aprender. En lugar de ellos, tomaba decisiones prediciendo los probables resultados de varios millones de jugadas diferentes. El ordenador acababa ejecutando la jugada con el “valor previsto más elevado. Para Deep Blue, el ajedrez era tan sólo una serie interminable de problemas matemáticos.
Lo que ocurría en el cerebro de Kasparov es que, décadas de experiencia, lo habían perfeccionado para detectar patrones espaciales sutiles en el tablero. Kasparov no analizaba “todos” los movimientos posibles, tal y como hacía Deep Blue, sino que se concentraba en la evaluación de las alternativas estratégicas más útiles.
Gerald Tesauro, programador informático de IBM, intentó crear una Inteligencia Artificial que funcionara de ese modo, basándose en el innovador trabajo de los científicos computacionales Rich Sutton y Andrew Barto. Para ello, escogió un juego de mesa que tuvo sus inicios en Mesopotamia, hacia el año 3000 a. C. Llamó al programa TD-Gammon (TD significa “diferencia temporal”).
Deep Blue había sido preprogramado con perspicacia ajedrecística, pero el software de Tesauro empezó con un conocimiento absolutamente nulo. Al principio, sus jugadas de backgammon eran totalmente al azar. Perdía todas las partidas y cometía errores estúpidos. Pero el ordenador no fue novato durante mucho tiempo; TD-Gammon estaba diseñado para aprender de su propia experiencia. Día y noche, el software jugaba al backgammon contra sí mismo, asimilando con paciencia las jugadas más efectivas. Tras varios cientos de miles de partidas, TD-Gammon era capaz de derrotar a los mejores jugadores humanos del mundo.
TD-Gammon, pues, era lo más parecido al cerebro de Kasparov. Ya no analizaba todas las partidas posibles, sino que generaba una serie de predicciones sobre cómo se desarrollará la partida, partiendo siempre de experiencias previas.
Este tipo de computación ha sido usada más tarde para resolver toda clase de problemas complejos, por ejemplo: programas núcleos de ascensores, o determinar horarios de vuelos.
La distinción fundamental entre estos programas de aprendizaje de refuerzo y los enfoques tradicionales es que los nuevos programas encuentran las soluciones óptimas por sí mismos. Nadie le dice al ordenador cómo organizar los ascensores, sino que aprende metódicamente haciendo pruebas y fijándose en sus errores hasta que, al cabo de un cierto número de ensayos, los ascensores funcionan con la máxima eficiencia posible. Han desaparecido los errores aparentemente inevitables.
Vía | Cómo aprendemos de Jonah Leherer
![[Vídeo] ICub, el robot que ha aprendido a tocar un instrumento y quiere componer](http://img.xatakaciencia.com/thumbnails/12163.jpg)
Comentarios
Los primeros pasos hacia una inteligencia artificial !
Interesante. Aunque no es un concepto nuevo (tal como está redactado, lo parece). Hacia 1982 Tim Hartnell escribió "Inteligencia Artificial: Conceptos y Programas" (no recuerdo el título original, pero en español lo publicó Anaya Multimedia) con varios programas en BASIC que "aprendían", entre ellos un juego del tres en raya (modalidad Tic-Tac-Toe). Al principio juega fatal, pero sólo tarda una decena de partidas en ser imbatible. En el mismo libro habla de un juego de damas (¿"Damas de David"? No recuerdo bien) que también aprendía.
Es más, por lo que sé ya se usan programas "que aprenden" de forma comercial. Muchos "programas expertos" utilizan una base de datos que es el resultado del aprendizaje, es decir, que no ha sido escrito ni diseñado por un humano sino por el propio programa o por alguna versión anterior.
interesante
Estoy de acuerdo. No es un concepto nuevo: el campo se llama fuzzy logic e incluye muchas y muy variadas cosas, entre ellas redes neuronales o algoritmos genéticos.
En cualquier caso me parecería más interesante si se explicara, aunque fuera muy por encima, cómo funciona el programa que describe (pregunta inevitable desde el punto de vista de una mente científica).
Por último decir que a Kasparov no le pareció justa la partida, pues mientras a Deep Blue se le daba toda la información posible sobre el contrincante, a Kasparov no se le dijo (a pesar de que insistió) absolutamente nada de cómo funcionaba el programa, lo que le hubiera permitido afrontar la contienda con más posibilidades.
-- editado por última vez a las 16:40
IBM espera tener un cerebro artificial para 2020 +-, ellos lo llaman computación cognitiva, y el proyecto creo q es synapse.
synapse? creo quisiste escribir Skynet :P
¡Pues anda que no les queda! Tendemos a pensar que el cerebro son sólo neuronas interactuando entre sí mediante señales eléctricas, pero hay más... mucho más. Hay muchos portadores de información que no son tan evidentes, como las hormonas, el nitrógeno y demás componentes. Todo eso no depende sólo del cerebro en sí, sino de todo el cuerpo, el sujeto y el entorno... es algo muy complicado.
¿Y si metes toda esa información en el "cerebro" artificial? ¿Y si lo acoplas a un cuerpo artificial que lo provee de toda esa información? ¿Y si tanto el cerebro artificial como el cuerpo artificial son más eficientes que el tuyo?
La respuesta es TERMINATOR.
"tenga que pensar millones de veces más deprisa que su adversario humano para poder vencerle" <- Vamos a contar mentiras, vamos a contar mentiras... que yo sepa no hay ninguna máquina que sea capaz de "pensar" mas rapido que un humano.
-- editado por última vez a las 16:37
interesante
Creo que cuando dicen "Pensar" se refieren básicamente al análisis de jugadas (Decisiones y posibles consecuencias) por segundo. Ahora, es eso "pensar" mmmmm....
brillante
En 2030 tenemos a terminator y skynet a este paso dandonos por saco.
Espero que los errores en los ascensores no incluyeran arrojarlos al vacío...
No puedo evitarlo, pero una palabra se me viene a la mente: "Skynet"
XD
brillante
Si las maquinas empiezan a aprender de sus errores, ya estan haciendo algo mejor que algunos humanos...
He tenido varias "maquinitas" para jugar al ajedrez, cierto que analizaban millones de jugadas, pero lo dejé porque les falta lo más importante: CREATIVIDAD
Me recordaste la película de Yo Robot, había una disucción sobre que diferencia las maquinas de los humanos, era algo más o menos así.
-Will Smith: "Tu no pudes componer una obra musical"
-Robot: ¿Y tu sí puedes?
-Will Smith ....
-- editado por última vez a las 16:32
Pues sin creatividad, esas maquinitas me ganan siempre. Si tuvieran creatividad, ya me masacran.
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