Google AI derrota al campeón humano de Go

Chino Go jugador Ke Jie

La inteligencia artificial de DeepMind AlphaGo de Google ha derrotado al jugador número uno del mundo, Ke Jie.

AlphaGo aseguró la victoria después de ganar el segundo partido en un partido de tres partes.

El fundador de DeepMind Demis Hassabis dijo que Ke Jie había jugado “perfectamente” y “empujado AlphaGo hasta el límite”.

Tras la derrota, Ke Jie dijo a los reporteros: “Estoy un poco triste, es un poco lamentable porque creo que jugué bastante bien”.

Derechos de autor de la imagen Reuters

En Go, los jugadores se turnan colocando piedras en una cuadrícula de 19 por 19, compitiendo para tomar el control de la mayor parte del territorio.

Se considera que es uno de los juegos más complejos del mundo, y es mucho más difícil para las computadoras que para el ajedrez.

Hacer té

AlphaGo ha acumulado su experiencia estudiando partidos más antiguos y jugando miles de juegos contra sí mismo.

La compañía dice que el plan eventual es desplegar su inteligencia artificial “en áreas de la medicina y de la ciencia”.

Profesor Noel Sharkey, un informático en la Universidad de Sheffield, dijo que todavía está lejos de crear una inteligencia general.

“Es un logro increíble y la mayoría de los expertos pensaron que una IA ganando en Go fue de 20 años de distancia por lo que DeepMind está liderando el campo, pero este AI no tiene inteligencia general. No sabe que está jugando un juego y no puede Te haré una taza de té después.

El profesor Nello Cristianini, de la Universidad de Bristol, agregó: “Este es el aprendizaje de la máquina en acción y demuestra que las máquinas son muy capaces, pero no es una inteligencia general.

Los tipos de inteligencia exhibidos por las máquinas que son buenos en los juegos se ven como muy estrecho. Aunque pueden producir algoritmos que son útiles en otros campos, pocos piensan que están cerca de las habilidades de resolución de problemas para todos los usos humanos que pueden llegar a buenas soluciones para casi cualquier problema que encuentren.

El profesor Cristianini agregó que aunque la competencia a nivel de juego está bien, no debería gobernar cómo vemos nuestra relación con las máquinas inteligentes en el futuro.

“Debemos centrarnos en las cosas buenas que podemos sacar de ellas y tener cuidado de no crear situaciones en las que nos pongamos en competencia directa con las máquinas”.

Ambos expertos coincidieron en que tales algoritmos podrían adaptarse a otros campos, como la atención sanitaria.

DeepMind ya ha comenzado a trabajar con el servicio nacional de salud del Reino Unido para desarrollar aplicaciones y otras herramientas para el diagnóstico.

 

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