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17 octubre 2016

El auge de la inteligencia de las máquinas: el ajedrez cibernético

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Solo hace poco más de 19 años, se consiguió un hito en el mundo de la IA cuando Deep Blue, el superordenador de IBM derrotó a Garry Kasparov. Hasta entonces, él era el invencible campeón mundial de ajedrez, probablemente el mejor jugador humano de todos los tiempos.

Garry Kasparov en The Ultimate Blitz Challenge, St Louis (2016). Imagen: http://www.kasparov.com/

Fue un momento trascendental en la breve historia de la IA. Los programas de ajedrez cibernético llevaban jugando bien al ajedrez desde la década de 1970 y habían mejorado hasta el punto de que su nivel de juego podía derrotar a la gran mayoría de la población. Me recuerdo a mí mismo comprando un programa de ajedrez a principios de la década de 1980 que ofrecía 6 niveles de juego, de principiante a avanzado. Incluso entonces, me resultaba difícil ganar a la máquina por encima del nivel 3. Cuando Kasparov jugó contra Deep Blue, la calidad del software para jugar al ajedrez había mejorado rápidamente. Pero la mayoría de los expertos, incluido el propio Kasparov, consideraban que el paso que había que dar hasta derrotar a un gran maestro era muy improbable.

El juego tuvo lugar en Nueva York en mayo de 1997 y se jugaba a seis partidas. Kasparov ganó la primera partida pero fue derrotado inesperadamente en la segunda partida. Kasparov se sintió claramente desconcertado por esta derrota y en la conferencia de prensa del día siguiente, acusó a Deep Blue de hacer trampas. Lo racionalizó afirmando que la máquina mostraba un comportamiento impredecible que él creía que se debía a que el equipo de programación de IBM la había tocado durante la partida. Las reglas establecían que los programadores podían modificar el programa entre partidas, pero no durante una partida. El equipo de IBM cogió a Kasparov desprevenido, porque él creía que los programas de ajedrez cibernético, aunque excesivamente rápidos e informáticamente perfectos no arrancarían la cabellera de un gran maestro debido a su comportamiento superficial y predecible. Después de que Kasparov derrotara a Deep Blue en la primera partida, el equipo de IBM generó una mayor imprevisiblidad aleatoria en el software. Funcionó y Deep Blue ganó la partida.

Hasta esta derrota, Kasparov había sido, no sin cierta razón, bastante displicente sobre los límites de la inteligencia de máquina. Porque Deep Blue había utilizado básicamente técnicas de IA que en aquel momento consistían en búsquedas de “fuerza bruta” para ganar al ajedrez. Las búsquedas de fuerza bruta eran un paradigma que se usaba habitualmente en los inicios de la IA, que trataba de tener éxito mediante el sistema de abrumar a los adversarios con la potencia informática, buscando rápidamente entre millones de combinaciones de movimientos: en el caso de Deep Blue, se analizaron más de 200 millones posibles de movimientos por segundo. El espacio de búsqueda (es decir, los movimientos posibles) normalmente se reduciría con el uso de métodos de poda. Esto tendría importancia porque en los torneos de ajedrez los jugadores normalmente tienen un límite de tiempo de tres minutos por movimiento. Sin embargo, ningún ser humano podría jamás llegar ni de lejos a analizar 200 millones de movimientos posibles en toda una vida, y menos en un segundo. Pero eso no le importaba a Kasparov en aquel momento, porque creía que la inteligencia humana y los años de experiencia le habían capacitado con tales percepciones intuitivas que él no necesitaba analizar. De hecho, cuando le preguntaron una vez cuántos movimientos analizaba por segundo, declaró: “menos de uno”.

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La computadora Deep Blue de IBM. Imagen: Gallery proyect

Esto quiere decir que, en aquel momento, las líneas de batalla se dibujaban en términos generales entre la mayor potencia computacional y exactitud de una máquina estúpida y el genio creativo y perspicaz del gran maestro humano. Pero 19 años después, el mundo de la IA ha cambiado notablemente. Hoy en día, el propio Kasparov admite: “Un buen ordenador portátil con un programa de ajedrez gratis aplastaría a Deep Blue y a cualquier gran maestro humano. Para dar el salto de unas máquinas de ajedrez predecibles y débiles a otras terriblemente fuertes solo se necesitó una docena de años“. Kasparov parece que se ha transformado en un converso y ahora reconoce los conocimientos y los descubrimientos que ha conseguido el ajedrez cibernético en beneficio de los jugadores de ajedrez humanos.

¿Por qué dice esto ahora? Porque el hardware informático sigue incesantemente adquiriendo mayor rapidez, pero los programas de IA ya no se basan en algoritmos de búsqueda de fuerza bruta como lo hacían en los inicios de la IA. Hoy en día, la IA de los programas de traducción de idiomas o de los vehículos sin conductor y de los programas de ajedrez avanzados utiliza técnicas como algoritmos genéticos y redes neuronales, que son más parecidos a la forma en que funciona la inteligencia humana. Lo que ofrecen estas técnicas y que no ofrecían las técnicas anteriores es la capacidad de llevar a cabo un proceso de concordancia de patrones que imita mejor el pensamiento humano y la capacidad de aprender. Los buenos jugadores de ajedrez humanos, al igual que los expertos de otras materias, usan capacidades de reconocimiento de patrones desarrolladas a partir de la experiencia, y las técnicas de la IA se están haciendo muy buenas en el reconocimiento de patrones, algo que muchos pensaban que era improbable hasta hace bastante poco. Las técnicas de aprendizaje pueden mejorar el software para jugar al ajedrez y llevarlo a nuevos niveles.

Se dice que uno los hitos clave en la evolución humana fue el momento, que se estima que ocurrió hace aproximadamente 1 millón de años, en que nuestros ancestros primates aprendieron observando trabajar a los demás. Se tardaron miles de millones de años de evolución biológica para llegar a ese punto. Sin embargo, muchos creen ahora que en las próximas décadas los programas de IA conseguirán el mismo nivel de capacidad de aprendizaje que tienen los humanos. Es algo realmente asombroso y plantea la cuestión de hacia dónde nos está llevando la IA. Desarrollaré más este asunto en el próximo artículo.

 Keith Darlington

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