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Google revela una IA que aprende por su cuenta
Google es una de las empresas tecnológicas más destacadas que lideran el camino en el desarrollo de la inteligencia artificial. A medida que pasa cada mes, su división de IA, DeepMind, continúa revelando capacidades de IA cada vez más avanzadas, especialmente cuando se trata de AlphaGo.
Esta AI en particular es más conocida por dominar el antiguo juego chino de Go… y posteriormente derrotar al 18 veces campeón mundial Lee Se-dol, esto sucedió el año pasado.
Desde entonces, DeepMind ha comenzado a agregar imaginación a su IA, y también usaron juegos para enseñar a la inteligencia artificial cómo gestionar mejor las tareas. AlphaGo incluso pasó a derrotar a otro jugador superior, Ke Jie, mostrando una vez más su potencial ilimitado de aprender.
Ahora, un nuevo desarrollo acaba de salir a la luz.
Esta semana, DeepMind dio a conocer la próxima versión de AlphaGo AI, apodado AlphaGo Zero, diciendo que es «aún más poderoso y posiblemente sea el jugador de Go más fuerte de la historia». Según la compañía, Zero aprendió a jugar por sí mismo jugando juegos contra sí mismo: las iteraciones anteriores de AlphaGo se aprendieron al estudiar datos recopilados de jugadores humanos.
Zero comenzó como un novato completo, pero después de solo 3 días venció a la versión de AlphaGo que venció a Lee Se-dol, y lo superó en un asombroso 100 juegos a 0. Después de 40 días, procedió a vencer a la versión superior de AlphaGo que venció a Ke Jie.
«AlphaGo Zero también descubrió nuevos conocimientos, desarrollando estrategias no convencionales y nuevos movimientos creativos que hicieron eco y superaron las nuevas técnicas que utilizó en los juegos contra Lee Sedol y Ke Jie», dijo DeepMind en su comunicado de prensa.
Más allá del juego de Go
Si bien las capacidades de GO de AlphaGo Zero deben elogiarse, se debe tener en cuenta que jugar un juego de mesa es muy diferente a completar otras tareas que tienen más variables. Como dijo Eleni Vasilaki, profesor de neurociencia computacional en la Universidad de Sheffield mientras hablaba con The Guardian, «La IA falla en tareas que son sorprendentemente fáciles para los humanos. Basta con ver el rendimiento de un robot humanoide en tareas cotidianas como caminar, correr y patear una pelota».
Cuando se trata de desafiar a los humanos en tareas más complejas, la IA todavía tiene un largo camino por recorrer, incluso la IA como Siri y Google Assistant aún no han superado el nivel de conocimiento de alguien de quinto grado.
Pero eso no significa que este desarrollo no sea completamente revolucionario.
El CEO de DeepMind, Demis Hassabis, también es consciente de esta brecha entre los seres humanos y la inteligencia artificial, y explicó que el desarrollo y el crecimiento de AlphaGo eran más importantes que el dominio de un juego antiguo. También fue «un gran paso para construir estos algoritmos de propósito general«.
En la próxima década, Hassabis cree que la IA trabajará junto con las personas para avanzar en el desarrollo en campos como la ciencia y la medicina.
Por ejemplo, AlphaGo Zero está tratando de averiguar cómo se doblan las proteínas, algo que, de darse cuenta, podría acelerar enormemente el descubrimiento de medicamentos (el proceso a través del cual se descubren nuevos medicamentos). Esto, a su vez, podría salvar innumerables vidas y llevarnos a una nueva era en medicina.
«Espero que este tipo de algoritmos y versiones futuras de cosas inspiradas en AlphaGo trabajen de forma rutinaria con nosotros como expertos científicos y expertos médicos en el avance de la frontera de la ciencia y la medicina», dijo Hassabis.
La inteligencia artificial puede no ser tan inteligente y capaz como nosotros todavía, pero si AlphaGo Zero nos indica algo, es que la IA son aprendices rápidos. Ahora solo se trata de saber qué hacer cuando inevitablemente ocurre la toma de control de la IA.
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