Héctor Socas aclara una idea planteada anteriormente sobre la aplicación de equilibrios de Nash en un juego entre AlphaGo y Morstua Vitamea, indicando que la pregunta inicial y su respuesta son esencialmente lo mismo.
…es difícil ser objetivo porque en el momento en que el historiador dice: voy a escribir solo lo que ha pasado en este momento, pero ya está eligiendo él mismo, tampoco sería objetivo ahí, ya esa persona está eligiendo. Héctor, no digas nada; dejad de hablar. Yo creo que esto ya no da para más La respuesta, vamos ya con la última, uy, la hora que se nos está haciendo, venga, una rápida Pregunta Tomás, entre humanos, en teoría de juegos, hay equilibrios de Nash suboptimales ¿Lo mismo pasaría entre Alphagot jugando o no percibirían ese aspecto de Morstua Vitamea? Me gustaría aclarar una cosa aquí; creo que es lo contrario. Lo que pregunta en la primera parte es lo que dice en la segunda, porque los equilibrios de Nash, o sea, Nash estudiaba sobre todo en teoría de juegos, estos juegos que no son de suma cero, lo mencionaba Francis la semana pasada. Juegos que no son de suma cero, entonces equilibrios de Nash son aquellos que cada jugador llega a un estado que es en principio lo óptimo para él, pero no es lo óptimo para el conjunto en el sentido de que cualquier movimiento que haga fuera de ese equilibrio le lleva a peor, pero habría otras situaciones que serían más beneficiosas para todos los jugadores. Pero sin embargo el go no es así, el go es de suma cero; lo que uno gana lo pierde otro. Entonces por eso esta última frase, lo busqué, pero más o menos por lo poquito que sé de latín, que es casi nada, me imaginaba que quiere decir: ¿Tu muerte es mi vida?, ¿no? Mors tua vitamea, vitamea, diría, perdón María. Sí, depende de la época. Claro. Quiere decir, el concepto es suma cero: tu muerte es mi vida, o sea, lo que tú pierdas es lo mismo que yo gano. Entonces, el Go es así: es de suma cero, no tiene sentido los equilibrios de Nash en el Go. ¿Me equivoco? ¿Alguien tiene...? Yo opino como tú; yo creo que para que haya un equilibrio de Nash tiene que existir la noción de colaboración, de lo contrario no aplica, ¿no? Correcto, yo lo veo así. Vale, bueno pues con esta concordia yo creo que está bien para terminar el programa en un ambiente de paz y de amistad y podemos quedar como si fuéramos amigos y a lo mejor volver más a verlo. Y a lo mejor a base de fingirlo lo…
Alberto Aparici explica brevemente las reglas básicas del juego de tablero Go, describiendo cómo se juega y los materiales tradicionales utilizados para las piedras.
Habla: Alberto ApariciPalabras #18go juego de tableropiedras go color negro pizarrapiedras go color blanco concha ostra…exacto, porque es que en la entrevista el tiempo que había era el que había y no daba tiempo a explicar cosas Entonces yo di por sentado que iba a hacer una mini introducción a algo en estos minutos para que entendáis lo que estamos diciendo en la entrevista Básicamente el Go es un juego de tablero, se juega encima de algo plano y básicamente es un juego en el que hay dos jugadores, cada uno juega con piedras de un color; las piezas se llaman piedras en el Go de forma convencional. Tradicionalmente las negras han sido de pizarra y las blancas han estado hechas con la concha de una ostra gigante, pero eso es muy caro, a Día de hoy hay imitaciones en ese sentido y a diferencia de otros juegos que nos pueden sonar, como el ajedrez, el Go no consiste en tener piedras encima del tablero y moverlas, sino que la jugada es coger una piedra de tu reserva y colocarla en algún sitio…
Ignacio Crespo explica las características que hacen al juego de Go tan complejo, comparándolo con un árbol invertido donde cada rama representa una posible jugada.
Significado #8go como un árbol invertidovariaciones del juego goancho del árbol movimientos goprofundidad del árbol duración goestructura combinatoria juego óptimo…muchos movimientos posibles que puedes hacer. Por ejemplo, al principio el tablero está vacío y tienes 361 movimientos diferentes que puedes hacer y luego el oponente tiene 360 movimientos y así sucesivamente. Y la segunda cosa es que los juegos también son extremadamente largos. Así que toman 200, 300 jugadas y esas dos cosas juntas son las que determinan cuán complejo es el juego. Y la imagen que tenemos en nuestra mente, la que nos viene a la cabeza, es la de un árbol de juego. Imaginen un árbol invertido en cuya raíz tienen la posición inicial, la que está vacía, y luego todas las diferentes variaciones, todos los diferentes juegos se van ramificando a partir de ahí. Y el número de movimientos en cualquier posición dada es el ancho del árbol porque puedes tener todos esos posibles 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…
Ignacio Crespo explica cómo la red de valor permite estimar quién ganará una partida de Go antes de que termine, incluso después de solo unos pocos movimientos.
Significado #13red valor estimación partida gopartida go movimientos inicialesaprendizaje automático tablero goredes neuronales árbol juego combinatorio…lo harían para un jugador humano de Go como tú mismo y lo que eso hace es que el árbol se vuelva más estrecho porque estos son todos los movimientos, pero ahora solo estamos considerando una pequeña selección de movimientos en cada etapa y eso es muy útil. La red de valor resulta muy útil, ya que normalmente tendríamos que analizar todas las variaciones hasta el mismísimo final, porque solo entonces sabríamos si el bando negro o el blanco ha ganado la partida. Pero la red de valor nos brinda la capacidad de estimar esto con mucha más antelación. Se le puede presentar un tablero que aún no está completo, quizás después de tan solo 10 o 15 movimientos de la partida, y ya es capaz de juzgar si la posición es más ventajosa para las piezas negras o para las blancas. Y esto, por supuesto, también ha sido entrenado exhaustivamente con una gran cantidad de 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…
Héctor Socas introduce una reflexión sobre la estrategia en el juego Go, retomando un punto mencionado por Alberto Aparici. Se discute la tensión entre buscar una victoria contundente y asegurar la posición.
Habla: Héctor SocasSignificado #10alfago asegura su posiciónvictoria vs asegurar posiciónjugada mejora estado actual alberto…bien Alberto, que tiene ese media para que no haya empates Depende de las reglas, en reglas chinas que es como jugó Alfago son 7 piedras y media, en reglas japonesas son 6 y media si no lo han cambiado en los últimos años Pero os imagináis eso, en vez de Tratar de abarcar y así tengo ventaja para luego. Álfago sabe que está ganando y asegura su posición. Es que a veces hay una tensión entre tratar de ganar por más y asegurar la victoria, que no es lo mismo. Pero yo es que también quería sacar ese punto que justamente decía Alberto. El hecho de que no se trata solo de enseñarte a jugar y cómo mejorar el estado actual, ¿qué jugada me permite mejorar el estado actual? Sino que para yo saber si estoy mejorando el estado actual o no, tengo que saber evaluar el estado de la partida. Una cosa muy importante en una red neuronal es saber tener una métrica de cuánto de bien estás haciendo el trabajo, porque el aprendizaje de una…
Héctor Socas explica cómo una métrica es necesaria para optimizar el aprendizaje en redes neuronales, comparándolo con la evaluación del estado de una partida de ajedrez.
Habla: Héctor SocasSignificado #20métrica optimiza aprendizaje redes neuronalesminimizar error estado partida ajedrezdensidad piezas centro tablero ajedrezrey acorralado indica ventaja ajedrez…o no, tengo que saber evaluar el estado de la partida. Una cosa muy importante en una red neuronal es saber tener una métrica de cuánto de bien estás haciendo el trabajo, porque el aprendizaje de una red neuronal se trata de mejorar aquello que te hace que la Métrica que tú estás usando se optimice, o sea que tú minimices el error de lo que estás haciendo; hacer cosas que minimicen el error entonces para eso necesitas saber, dado el estado de la partida, saber cuánto de bueno es ese estado. Por ejemplo, en ajedrez, más o menos, tú sabes que más o menos el 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…
Francis Villatoro explica cómo las inteligencias artificiales han demostrado que el juego Go, previamente considerado el más difícil para los humanos debido a su complejidad estadística, puede ser dominado por redes neuronales con un conocimiento mínimo del juego.
Habla: Francis VillatoroSignificado #18go juego complejidad estadísticaredes neuronales conocimiento mínimo gointeligencias artificiales dominan juego gofrancis villatoro explica go trivial…serbio y te vas a serbio y tienes amigos serbios, hablas perfectamente, pero no declina los objetos o los sujetos y te falta ese, pero lo aprendes sin darte cuenta Para acabar, lo resitúo donde yo quería ir, o no sé, quizás lo dije mal y desví la atención. Lo que yo quería decir es que se pensaba que el Go era un juego difícil. Se pensaba que era el juego humano más difícil, porque el cálculo estadístico trivial te daba una enorme cantidad de posibilidades; y lo que nos ha mostrado estas nuevas inteligencias artificiales es que es un juego jugado por humanos, luego trivial, es decir, con un número adecuado de tokens, una red neuronal con suficiente número de pesos sinápticos, puede, jugando sola, sin tener ningún tipo de conocimiento humano, obviamente las mínimas reglas de qué es lo que se pretende y qué es válido y qué no es válido, pero con un conocimiento ridículo del juego, infantil del juego, jugando contra sí misma, puede obtener un nivel de juego infinito comparado con el mejor humano del mundo; y eso es una cosa. Que hace 10 años era tabú decirlo, no se podía decir, era imposible, pero hoy sabemos que es trivial: es decir, todo lo que hacen los humanos habitualmente lo van a poder hacer las máquinas de manera trivial solamente escalando el tamaño. Eso no significa, y…
Héctor Socas aclara una idea planteada anteriormente sobre la aplicación de equilibrios de Nash en un juego entre AlphaGo y Morstua Vitamea, indicando que la pregunta inicial y su respuesta son esencialmente lo mismo.
Habla: Héctor SocasSignificado #1 · Palabras #1teoría de juegos morstua vitameaescritura antiguo egipto hector socasequilibrios de nash teoría de juegosnash estudia juegos no suma cerofrancis villatoro teoría de juegosequilibrios de nash optimización individualjugadores estado óptimo individualmentemovimiento fuera equilibrio lleva a peorsituaciones más beneficiosas para todosgo juego suma ceromors tua vitamea latínhécttor socas teoría juegossuma cero concepto muerte vidaequilibrios nash go inaplicablescolaboración equilibrio nash necesario…es difícil ser objetivo porque en el momento en que el historiador dice: voy a escribir solo lo que ha pasado en este momento, pero ya está eligiendo él mismo, tampoco sería objetivo ahí, ya esa persona está eligiendo. Héctor, no digas nada; dejad de hablar. Yo creo que esto ya no da para más La respuesta, vamos ya con la última, uy, la hora que se nos está haciendo, venga, una rápida Pregunta Tomás, entre humanos, en teoría de juegos, hay equilibrios de Nash suboptimales ¿Lo mismo pasaría entre Alphagot jugando o no percibirían ese aspecto de Morstua Vitamea? Me gustaría aclarar una cosa aquí; creo que es lo contrario. Lo que pregunta en la primera parte es lo que dice en la segunda, porque los equilibrios de Nash, o sea, Nash estudiaba sobre todo en teoría de juegos, estos juegos que no son de suma cero, lo mencionaba Francis la semana pasada. Juegos que no son de suma cero, entonces equilibrios de Nash son aquellos que cada jugador llega a un estado que es en principio lo óptimo para él, pero no es lo óptimo para el conjunto en el sentido de que cualquier movimiento que haga fuera de ese equilibrio le lleva a peor, pero habría otras situaciones que serían más beneficiosas para todos los jugadores. Pero sin embargo el go no es así, el go es de suma cero; lo que uno gana lo pierde otro. Entonces por eso esta última frase, lo busqué, pero más o menos por lo poquito que sé de latín, que es casi nada, me imaginaba que quiere decir: ¿Tu muerte es mi vida?, ¿no? Mors tua vitamea, vitamea, diría, perdón María. Sí, depende de la época. Claro. Quiere decir, el concepto es suma cero: tu muerte es mi vida, o sea, lo que tú pierdas es lo mismo que yo gano. Entonces, el Go es así: es de suma cero, no tiene sentido los equilibrios de Nash en el Go. ¿Me equivoco? ¿Alguien tiene...? Yo opino como tú; yo creo que para que haya un equilibrio de Nash tiene que existir la noción de colaboración, de lo contrario no aplica, ¿no? Correcto, yo lo veo así. Vale, bueno pues con esta concordia yo creo que está bien para terminar el programa en un ambiente de paz y de amistad y podemos quedar como si fuéramos amigos y a lo mejor volver más a verlo. Y a lo mejor a base de fingirlo lo…