Por primera vez un programa informático gana al mejor jugador humano de Go.
El enfrentamiento al mejor de 5 partidas se ha resuleto por la vía rápida a favor de Alphago, el programa de la empresa Deepmind, propiedad de Google desde 2014.
Todo un hito para el desarrollo de intelgencias artificiales. Recordemos que auqnue Alphago venía de derotar 5-0 al campeón de Europa de Go, al comienzo del nuevo choque los expertos veían todavía como claro favorito a Lee SeDol, el coreano campeón del mundo.
El millón de dólares estipulado para el ganador será dondado a Unicef por la empresa Deepmind.
Lee Sedol durante la segunda partida.
Kwon Kap-Yon, entrenador de Lee Sedol unos años, ha declarado a la agencia AFP: "AlphaGo jugó consistentemente desde el comienzo hasta el final mientras que Lee, que sólo es un humano, mostró algunas vulnerabilidades mentales".
El propio Lee ha comentado que auqnue llevó la ventaja en la primera partida, Alphago le remontó en la fase final. Tras volver a perder la segunda partida, Lee decalró haberse "quedado mudo" ante "casi un juego perfecto" de Alphago.
Se mantienen las dos partidas restantes, los días 13 y 15 de marzo comenzando cada día a las 05:00 de la madrugada (hora peninsular española). Pueden seguirse en directo por el canal DeepMind de YouTube.
El Go es un juego de origen chino hace unos 2.500 años. Se conoce como Weiqi en China; Baduk en Corea; Igo, o Go, en Japón; nombre esté último con el que se ha internacionalizado.
El ordenador Deep Blue venció en 1996 al campeón del mundo de Ajedrez, Gary Kasparov, marcando el principio del dominio informático en este juego. Después los ordenadores han seguido mejorando y hoy en día están por encima del nivel humano jugando al Ajedrez (De hecho debe controlarse en los torneos que los jugadores no reciben consejo informático en modo alguno). Los ordenadores ganan por aplastameinto calculando posibilidades, porque la resolución total del Ajedrez todavía está lejos y solo se ha llegado a resolver partidas con 7 piezas como máximo.
Leemos en El Páis (por Javier Salas):
En 1994, cayeron las damas a manos de Chinook. Poco después, el ajedrez. Cepheus se ha hecho cargo del póker. Y más recientemente, Watson, que es capaz de imitar la capacidad de deducción humana en el Jeopardy —y explotar la creatividad cocinitas—, y DQN, que gana a todos los videojuegos clásicos de Atari.
Cuando el Ajedrez y otros juegos clásicos ya estaban dominados por máquinas informáticas; las opciones, complejidad y profundida del Go, pese a sus sencillísimas reglas, hacían que todavía los ordenadores no pudieran jugar como una mente humana.
En comparación, una partida de Ajedrez puede durar medio centenar de turnos, con varias decenas de movimientos posibles al tomar cada opción. Mientras en una partida de Go se tienen centenares de opciones diferentesen cad turno y las partidas duran también hasta centenares de turnos. La computabilidad a largo plazo de tantas opcioens en el Go alcanza cifras inabarcablemente astronómicas.DeepBlue basaba su potencia en el cálculo de millones de jugadas para buscar el mejor movimiento en futuras posiciones del tablero de Ajedrez. Ese acercamiento de fuerza bruta de cálculo de todas las posibilidades en el Ajedrez no es posible en el Go, donde el número de posibles jugadas es enormemente más alto e inabarcable para una computadora actual. Los diseñadores David Silver y Demis Hassabishan de la empresa Google Deepmind han desarrollado el programa AlphaGo por un camino menos directo, usando redes neuronales para que el programa aprenda a seleccionar las mejores jugadas estudiando el tablero globalmente, aprendiendo de los caminos ganadores y sin analizar todas las opciones posibles. Tras introducir millones de movimientos básicos, la programación de Alphago ha seguido aprendiendo también jugando contra sí misma. Cada paso adelante de la máqina se basa en la estadística millones de partidas simuladas por su inteligencia artificial.
El resultado es la victoria contra el campeón humano de Go, un éxito que ya ha dejado de ser inalcanzable.
¡Nos jugamos!
 - 01.jpg)
