Búsqueda · 28 momentos en 13 episodios
María RibesAlberto ApariciJuan Carlos GilIgnacio CrespoFrancis VillatoroHéctor SocasLuisa AchaerandioPushmeet Kohli · DeepMindThore Graepel · DeepMindreducción espacio búsqueda alphagoredes neuronales alphagoaguja en un pajar alphagoAlphaGoJuan Carlos GilAlfagoAlberto ApariciLee SedolHéctor SocasFrancis VillatoroAlphaCeroMonte CarloMaríaIgnacio Crespoárbol de Monte CarloDeepMindFagóDavid SilverFan HuiÁrbol Monte Carlo
Aguja en un pajar AlphaGo
Con
0:000:301:001:302:002:303:003:33
Juan Carlos Gil explica cómo su trabajo con AlphaGo abordó el desafío de reducir el espacio de búsqueda en el juego de Go, comparándolo con buscar una aguja en un pajar.
…primeros movimientos por ejemplo y luego la duración del juego es la profundidad de este árbol. Y bueno sabes eso genera una estructura combinatoria realmente enorme y si quieres jugar de forma óptima prácticamente tienes que recorrer toda esa estructura. Y entonces la gran pregunta que nuestro trabajo con AlphaGo fue capaz de responder es: ¿cómo reducir ese espacio de búsqueda? De modo que ahora, aunque seguimos buscando una aguja en un pajar, la estamos buscando en un pajar mucho más pequeño. Y todo esto se lleva a cabo con la asistencia de redes neuronales. En este escenario hay dos redes neuronales que AlphaGo empleó; a una de ellas la conocemos como la red de política y a la otra la identificamos como la red de valor. La red de políticas es la que imita la capacidad de los humanos de observar el tablero y…
Significado #1 · Palabras #1
Francis Villatoro y Juan Carlos Gil discuten sobre el enfrentamiento entre Lee Sedol y AlphaGo, explicando que un humano ya habría ganado si hubiera logrado vencer a la máquina en dos de tres partidas.
Habla: Francis VillatoroSignificado #17victoria humana contra alphagolee sedol vence a fagódeepmind parchea defecto alphagoaprendizaje jugando contra la máquina…esto la máquina no lo va a entender y va a fallar, que es que estuvo probando muchas cosas y lo logró; la máquina completamente se perdió, no se enteró de nada, de la misa a la mitad y entonces pensaron los de DeepMind, como en la quinta vuelva a hacer lo. Mismo Licedol, con que gane 2 de 3, ya el humano ha ganado la máquina porque el humano ha tenido que aprender a jugar contra la máquina y lo ha logrado y la ha vencido; entonces era fundamental que en la quinta volviera a ganar al Fagó y ganó al Fagó. Claro, y DeepMind confesó que entre la cuarta y la quinta parcheó ese defecto, muy a posterior y varios años después, así se aprende. También, bueno quería llegar con todo esto al famoso segundo juego, que es donde tiene lugar la jugada 37, de la que hablamos en la entrevista. Y de hecho lo están preguntando también en el chat, lo acabo de ver entonces, la jugada 37 es básicamente una…
Alberto Aparici explica cómo Lee Sedol optó por jugar en la cuarta fila del tablero durante su enfrentamiento contra AlphaGo, contrastándolo con la estrategia de AlphaGo de invadir en la tercera fila para tener más espacio.
Habla: Alberto ApariciSignificado #4alfagó invadiendo tercera filalee sedol jugando cuarta fila tableroestrategia alfagó espacio maniobrarojos en el juego goalfagó quinta filajugada alpha go lee sedolinterpretación humana alfagódominio centro piedra sola…tus piedras y la pared. Si juegas en la tercera fila es bastante probable que lo tengas, pero estás siendo conservador, así que mucha gente elige jugar en la cuarta fila o en combinaciones de la cuarta y la tercera fila. Entonces Lisedol estaba efectivamente jugando en la cuarta fila. ¿Y qué hizo Alfagó? Bueno, pues la sabiduría popular dice: si quieres invadir, ve a la tercera, que es donde vas a tener más espacio para poder maniobrar, para poder hacer tus ojos, que son esos agujeros y todas estas cosas. Puedes ir a la cuarta, pero entonces se establece una especie de relación. De igual a igual, bueno, Alfagó eligió ir a la quinta; se fue a la quinta fila. Entonces es una jugada que los humanos no supimos interpretar en ese momento. Yo cuando la he vuelto a ver, que he vuelto a repasar la partida hoy, lo primero que me ha venido a la cabeza cuando la he visto es: ¿Qué está intentando hacer? Porque claro, si te vas a la quinta fila no estás invadiendo el territorio en el lado, pero por otro lado, si lo que quieres es como dominar el centro, una piedra sola ahí no te hace dominar el centro; entonces es una jugada complicada de interpretar a priori. Alberto, perdona que te interrumpa, yo he oído que los comentaristas incluso que retransmitían la partida lo consideraron como que era un error, como que se había equivocado Sí, pero hay que saber a qué se refieren con error en ese contexto En Go hay toda una…
Alberto Aparici explica cómo AlphaGo realizó una jugada lógica en la quinta fila para avanzar hacia el centro del tablero, aprovechando piedras previamente colocadas en la esquina inferior izquierda.
Habla: Alberto ApariciSignificado #3alfago quinta fila centro tableropiedras esquina inferior izquierda alfagojugada tablero completo gopreferencia jugadores humanos goestrategia alphago tablero completojugada 37 esquina inferior izquierda…con error; con un tablero tan vacío, nada te condena inmediatamente, pero sí que es verdad que a priori si se juega como casi todos los humanos juegan, hay jugadas que te dejan en una pequeña desventaja. Pues esa era la jugada 37 al final, lo que resultó. Es que Alfago estaba haciendo lo que es lógico con una jugada en la quinta fila, que es jugar hacia el centro; él tenía toda una serie de piedras en la esquina inferior izquierda y a la hora de desarrollarlas, esas piedras que colocó a la derecha terminaron rimando con todo aquello e hicieron una jugada de tablero completo, que son las buenas en Go. Claro, los humanos no somos buenos jugando con muchas opciones. Nos gusta más jugar en la esquina; las esquinas pues está todo mucho más claro. Alfagó en ese caso estaba jugando a tablero completo y al final esas piedras que colocó en la derecha fueron importantes para la esquina inferior izquierda, y de ahí la importancia de la jugada 37. Pero cuando se habla de que es un error hay que entender qué significa eso del error y los 12 minutos de Lissedol pensando creo que son muy elocuentes en ese sentido. Hay una anécdota que es que sabéis que en la retransmisión había un comentarista, un experto…
Alberto Aparici y Francis Villatoro discuten cómo una jugada inesperada de AlphaGo generó un debate sobre si se trataba de un error, a pesar de no estar condenada a serlo.
Habla: Alberto ApariciSignificado #11jugada inesperada de alphagoerror alphago comentaristasabiduría popular alphago…de YouTube y ese señor cuando vio la jugada 37 cogió la pieza, la puso en el tablero y dijo no, no puede ser. Aquí no puede ir, me tengo que haber equivocado, volvió a mirar de nuevo y dijo, pues sí, pues el Álfago la ha puesto ahí, la voy a poner Entonces Eso fomentó toda esa cultura de memética, del meme de que había habido un error, porque hasta el propio comentarista dijo: esto no puede ser. Sí, sí, efectivamente, es que son jugadas que por sabiduría popular no hay que hacer, pero no que estén condenadas a ser erróneas; eso es lo que demostró Álfago. Sí, no, me refería: quiero aclarar, cuando decía que había sido interpretada como un error, no me refería que no fuera algo que atentara contra las reglas o contra las normas y tal, sino error en el sentido estratégico, de que has metido la pata, vas a perder…
Juan Carlos Gil explica cómo su trabajo con AlphaGo abordó el desafío de reducir el espacio de búsqueda en el juego de Go, comparándolo con buscar una aguja en un pajar.
Significado #1 · Palabras #1reducción espacio búsqueda alphagoredes neuronales alphagoaguja en un pajar alphago…primeros movimientos por ejemplo y luego la duración del juego es la profundidad de este árbol. Y bueno sabes eso genera una estructura combinatoria realmente enorme y si quieres jugar de forma óptima prácticamente tienes que recorrer toda esa estructura. Y entonces la gran pregunta que nuestro trabajo con AlphaGo fue capaz de responder es: ¿cómo reducir ese espacio de búsqueda? De modo que ahora, aunque seguimos buscando una aguja en un pajar, la estamos buscando en un pajar mucho más pequeño. Y todo esto se lleva a cabo con la asistencia de redes neuronales. En este escenario hay dos redes neuronales que AlphaGo empleó; a una de ellas la conocemos como la red de política y a la otra la identificamos como la red de valor. La red de políticas es la que imita la capacidad de los humanos de observar el tablero y…
Alberto Aparici y Francis Villatoro comentan el décimo aniversario del segundo juego entre AlphaGo y Lee Sedol, un momento histórico para AlphaGo. Se dirige a ellos como 'entrenadores' de AlphaGo para preguntarles cómo se prepararon para la serie y qué esperaban del resultado.
Habla: Alberto ApariciPalabras #8búsqueda en árbol monte carloalphago contra lee sedol momento históricoentrenadores de alphago preparación serie…datos de partidas utilizando técnicas de aprendizaje automático. Y así la función principal de estas dos redes neuronales consiste en reducir significativamente el tamaño de este inmenso árbol de juego combinatorio, y luego existe otra técnica muy específica. conocida como búsqueda en árbol Monte Carlo que nos permite de una manera muy eficiente explorar y analizar las ramas restantes del árbol. Gracias, muy interesante. Así que hoy es exactamente el décimo aniversario del segundo juego, creo, de AlphaGo contra Lee Sedol y esa serie, AlphaGo contra Lee Sedol, es, podría decirse, el momento histórico para AlphaGo. Así que quería preguntarles, ustedes fueron de alguna manera los entrenadores, digamos, de Álfago Entonces, ¿cómo se prepararon para una serie de este tipo y esperaban el resultado? Que fue realmente asombroso Sí, así que la verdad es que sí requirió muchísima preparación, ¿sabes? Al principio el sistema era muy, muy, muy primitivo y no funcionaba del todo bien, aunque me ganó en mi primer día de trabajo cuando lo probé. Y luego lo fuimos desarrollando cada vez más…
Ignacio Crespo relata cómo Fan Hui, el campeón europeo de Go, fue crucial para evaluar AlphaGo, y describe una apuesta con David Silver sobre el resultado de los enfrentamientos.
Significado #19 · Palabras #17fan hui campeón europeo goalpha go ganó contra fanhuiapuesta con david silver alphagodisfraz de maestro go apuesta…difícil saber qué tan buena es la iteración actual del sistema. Puedes enfrentarlo a los sistemas que ya existen pero claro nuestra intención era ir mucho más allá de los sistemas actuales y por lo tanto requeríamos una manera de poder hacer pruebas. Y así Fanjui nos resultó de una ayuda verdaderamente inestimable y nosotros, sabes, AlphaGo ganó 10 a 0 contra Fanjui y eso nos dio una buena indicación de que era un jugador bastante fuerte. De hecho, en ese entonces yo hice una apuesta con David Silver; yo pensé que AlphaGo perdería al menos uno de esos juegos de prueba y David estaba completamente seguro de que no lo haría. Y como consecuencia de perder la apuesta, tuve que disfrazarme de un antiguo maestro de Go y venir a trabajar un día. Increíble. Pero claro, lo hice con mucho gusto porque también significaba que nuestro sistema era realmente bueno, mucho mejor de lo que había pensado en aquel momento. Y eso entonces nos dio la confianza para decir, ¿sabes?, quizás podamos alcanzar la cima del mundo…
Ignacio Crespo responde a una pregunta sobre si esperaban que AlphaGo realizara jugadas creativas como la que se discutió anteriormente. Explica que, aunque no era algo esperado directamente, sí anticiparon que AlphaGo podría idear movimientos similares debido a las pruebas realizadas.
Significado #15 · Palabras #14alphago jugadas creativas pruebasarquitectura dual alphago movimiento 37entrenamiento humano alphago juego…eso resultó ser muy fuerte, como legendariamente fuerte. Así que mi pregunta es: ¿esperabas que AlphaGo fuera capaz de hacer algo así? ¿Y ves este tipo de creación o de creatividad como algo diferente de la creatividad humana? ¿O son solo el mismo misterio? Sí, no lo estábamos esperando directamente, pero habíamos visto mucho juego competente en nuestras pruebas y por eso esperábamos que AlphaGo pudiera idear este tipo de movimiento. pero la verdad es que AlphaGo de hecho juega de una manera bastante humana, parece humano cuando juega y la razón es por supuesto que fue entrenado con datos humanos y el milagro en cierto modo fue que logró salirse de ese entramado humano de juego convencional con el movimiento 37 y otros movimientos en la partida que tal vez pasaron desapercibidos pues creo que la razón es esta arquitectura dual, ¿sabes? Creo que Dave lo comprobó en aquel entonces y las posibilidades de que un profesional hiciera ese movimiento fueron estimadas por el sistema en una de 10.000. Así que, en cierto modo, la jugada tuvo la suerte de ser siquiera examinada por la búsqueda de Árbol…
Ignacio Crespo reflexiona sobre cómo AlphaGo seleccionó movimientos creativos en partidas de Go, destacando la combinación entre intuición y análisis exhaustivo de datos.
Habla: Ignacio CrespoSignificado #20alphago movimientos creativos gointuición análisis exhaustivo alphagoárbol de juego alphago…probables y por eso debió seguir estando en la selección y luego, claro, fue la parte de búsqueda lo que lo impulsó, ¿verdad? De alguna manera, las consecuencias de los movimientos, tal como fueron identificadas por el algoritmo de búsqueda de Árbol Monte. Carlo, resultaron tan prometedoras para el sistema que finalmente lo seleccionó. Y creo que eso nos dice algo sobre cómo funciona este proceso creativo, ¿verdad? Es la combinación de la intuición, de ese presentimiento y así sucesivamente junto con el análisis de datos, el revisar realmente todas las variaciones posibles, la búsqueda exhaustiva en el árbol de juego y fue verdaderamente creativo. Yo creo, si consideramos una interpretación razonable de lo que es la creatividad, entendiéndola como algo novedoso, como algo efectivo y como algo sorprendente, realmente lo fue; y en particular porque rompió ciertas reglas generales que los jugadores habían…
Alberto Aparici reconoce su falta de habilidad para estimar el desarrollo de una partida de Go con precisión, comparándola con la capacidad que tienen los profesionales y las IA como Alfago.
Habla: Alberto ApariciSignificado #2alfago domina el juego goárboles de evaluación alfagoia evalúa posiciones en go…va la partida, hay toda una serie de reglitas para saber más o menos cuántos puntos tienes. Bueno, asumiendo que esta zona es mía, asumiendo que esta zona es de él, no sé cuántos, y te vas haciendo una idea de cómo va el tanteo. Yo no soy muy bueno en eso. Tampoco, es otro de mis puntos débiles, digamos, pero vamos, que un profesional puede decir: "Creo que va a ganar por una piedra", blancas, y tú dices: "Vale, ok, este nivel de precisión yo no lo tengo, y Alfago sí lo tiene, obviamente, gracias a estos árboles de evaluación y tal que utilizaba una, una IA; utilizaba dos como nos han contado en la entrevista, una de ellas era para evaluar la posición, eso me dejó fascinado. Claro, porque es La gran dificultad del GO, la gran dificultad del GO es de un solo golpe de vista saber de qué te tienes que preocupar. Me tengo que preocupar de que estoy perdiendo el centro, me tengo que preocupar de que estoy perdiendo el lado; es que eso es muy…
Juan Carlos Gil comenta sobre el comportamiento estratégico de AlphaGo y AlphaCero en partidas de Go, explicando cómo estas IA priorizaban la victoria por encima de movimientos artísticos o la obtención de una piedra adicional.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #10 · Palabras #15alphago priorizaba la victoriaalphacero ventaja media piedraestrategia alphago ganar partida…GO es de un solo golpe de vista saber de qué te tienes que preocupar. Me tengo que preocupar de que estoy perdiendo el centro, me tengo que preocupar de que estoy perdiendo el lado; es que eso es muy importante y hay otra derivada sobre eso que he oído, no. en esta entrevista que fue muy compacta, sino en otras que han hecho más extensas y es que AlphaGo jugaba a ganar. Su objetivo era ganar, no ganar por mucho, que es como intenta jugar el humano. Eso fue una evolución de AlphaGo a AlphaCero. Era tan bueno, volviendo a la partida, que se podía permitir no hacer la mejor jugada artística que posiblemente le diese acceso a una piedra más, sino que se conformaba con mantener su ventaja que él sabía que era de media piedra. Digo lo de media piedra porque al final como negras juegan primero se añade una especie de handicap que suele ser de 7 piedras y media, si recuerdo bien Alberto, que tiene ese media para que no haya empates Depende de las reglas, en reglas chinas que es como…
Juan Carlos Gil, junto con Héctor Socas, reflexiona sobre el desarrollo de AlphaGo y su capacidad para evaluar el progreso en una partida de Go. Se plantea la pregunta de por qué AlphaFold se aplicó al plegamiento de proteínas.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #9alphago evaluación progreso partida goalfafol plegamiento proteínas criterio fundamentalimpacto humanidad alfafol problema científico…que tiene más piezas y el que tiene más o menos el centro del tablero tiene mayor densidad de piezas por el centro del tablero va ganando, salvo que veas que uno tiene el rey acorralado; hay como un par de cositas que te hacen ver quién va ganando la partida. Y claro, en Go debe ser mucho más complicado eso. Y yo creo que uno de los grandes éxitos para poder desarrollar AlphaGo fue poder desarrollar algo que te permite evaluar cuánto de bien lo estás haciendo. Pero llevando la conversación, saliendo un poco del go, que es muy interesante, pero esto es un podcast de ciencia, ¿por qué abordaron con alfafol el plegamiento de proteínas? Pues uno de los criterios fundamentales, no solo por el absurdo impacto que puede tener en la humanidad, que si queréis lo discutimos, obviamente, sino porque tenían contra qué comparar, y eso no se da en muchos problemas científicos existían decenas de miles de Proteínas cuya estructura había sido ya determinada con mucho dolor mediante técnicas que a menudo llevaban decenas de años y que estaban disponibles en una base de datos accesible, el PDB, el Protein Data Bank, donde pone la secuencia de aminoácidos y la…
Héctor Socas expresa su sorpresa y decepción con respecto a la estructura interna de AlphaGo, señalando que consta de tres componentes principales: dos redes neuronales y un árbol de Monte Carlo.
Habla: Héctor SocasSignificado #14árbol de monte carlo en alfago…a futuro, pero muchísimos otros problemas. Eso no es así y ese es el primer tipo de los problemas, es los que alfa cero y sus descendientes han dominado claramente y en el segundo tipo de problemas es donde empezamos a ver avances en los últimos años. Yo quería comentar una de las cosas que para mí fueron más llamativas de la entrevista y que para mí fue un poco una decepción, que es que explicaron que realmente alfago es un sistema que tiene tres componentes principales, ¿no? tiene dos redes neuronales y tiene un árbol de jugados, un árbol de Monte Carlo. Digo que para mí fue un poco una decepción porque yo pensaba en su momento cuando se hablaba de esto y en medio de todo el "hype" se decía que este era un sistema que, por primera vez desde cero, había aprendido a jugar este juego tan complejo. Entonces yo,…
Héctor Socas y Francis Villatoro discuten las diferencias entre AlphaGo y AlphaZero, destacando que AlphaGo incorporó elementos de diseño inteligente y conocimiento humano.
Habla: Héctor SocasSignificado #18 · Palabras #10alphago incorpora diseño inteligentemonte carlo contribución humana alphagoconocimiento humano en modelo alphagoárbol monte carlo alpha goalpha cero superó alpha gointeligencia artificial profundidad juegos…un humano ha decidido que hay que tener dos redes neuronales, una la de "policy", otra la de "value", que tiene que haber un árbol, o sea, que no era simplemente crear una red muy grande y ponerla a jugar; entonces, que realmente eso es un poco por donde va. al facero Claro, ese es Alpha Zero, exactamente, que vino después y el cero viene de ahí, de empezar casi que de primeros principios. Entonces, AlphaGo no está diseñado de primeros principios, sino que hay un poco de diseño, o sea, hay diseño inteligente detrás de AlphaGo. La componente de Monte Carlo es la contribución humana, es decir, el conocimiento humano estaba básicamente en el modelo de Monte Carlo, y eso fue el gran lastre de AlphaGo, y por eso cuando eliminaron ese lastre, AlphaCero ya pudo ser mucho más potente que AlphaGo, ¿no? Pero se pensaba que era un juego tan difícil que si no ponías un árbol de Monte Carlo como se había hecho toda la vida para hacer juegos parecía como que la inteligencia artificial no iba a ser capaz de profundizar más y eso es una cosa que me gustaría ya que está aquí María y es un tema interesante. Conectarlo con el lenguaje natural de toda la vida en inteligencia artificial se ha dicho que el lenguaje natural era tan ambiguo, tan complicado. Todo el conocimiento de los filólogos sobre el lenguaje, el análisis ortosintáctico es trivial. El análisis…
Héctor Socas describe la siguiente fase del proceso analítico tras la extracción de compuestos volátiles con una aguja.
Habla: Héctor SocasPalabras #7abductores fenómeno similarcapa de aguja moléculas aireseptum cerrado aisladomoléculas liberadas recipientecalienta a cientos grados…usa ese término; significa que se pega a la superficie y ya está. El laboratorio se usa un montón, pero no sabía si era un falso amigo que hemos robado del inglés o si en español existe el término absorción, pero bueno, a ver Héctor, basta con que escuches. Un poco más de fútbol, que sabes que hay abductores y abductores. Pues es exactamente lo mismo, es exactamente el mismo fenómeno. Cierto, cierto, son cosas que se rompen, sí, sí. Bueno, pues entonces lo pinchas; la aguja está hecha de eso, entonces se adhieren a la capa de esa aguja. Se adhieren las moléculas que hay en el aire, ¿no? y luego al retirarla tiene un mecanismo que queda, al sacarla de ese septum, queda cerrada y aislada. Entonces ahí viene la parte; luego la siguiente fase es la cromatografía de gases, que ahí lo que se hace es eso, se calienta a cientos de grados y entonces se libera, dentro de un recipiente adecuado, se liberan otra vez las moléculas esas que has pillado en la aguja. Y el cromatógrafo de gases es un dispositivo por el que circula una corriente de gas, que suele ser un gas inerte como helio, es lo típico, porque es un gas noble, así no interactúa con nada, pero es una corriente que es como una corriente de aire que va…