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María RibesAlberto ApariciJuan Carlos GilIgnacio CrespoFrancis VillatoroHéctor SocasLuisa AchaerandioPushmeet Kohli · DeepMindThore Graepel · DeepMindestimación partida go greppelreglitas puntuación partida gotanteo zona propia goAlberto ApariciGreppeljugada 37Ignacio CrespoDaveÁrbol Monte CarloAlphaGoDr. GreipelMaría RibesJuan Carlos GilCoffee Break: Señal y RuidoPushmit ColleyTore GreppelLuisa Achaerandiojuego de GoGo de un solo colorpartida 27AFan HuiLee SedolDavid SilverAlpha GoAlpha 0IcedolHéctor SocasFrancis Villatoro
Estimación partida go Greppel
Con
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Alberto Aparici comenta sobre la capacidad de estimar el desarrollo de una partida de Go, basándose en una entrevista con Greppel.
…bastante malo, pero quiero decir, seguramente os ganaría a vosotros si no habéis jugado nunca. A mí fijo. Pero eso no quiere decir que no sea malo, que no es la misma cosa. Sí, lo que hay, sino que nosotros somos peores. Claro, esa es la cosa. Yo quería... Sí, bueno, termina Alberto. Quería comentar una cosa relacionada con esto: esta idea de que tú llegas a algo, ves el tablero y te haces una idea de por dónde va la partida, es lo que ha dicho Greppel en la entrevista. Esta especie como de estimación de quién va ganando, cómo 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…
Significado #1 · Palabras #1
Alberto Aparici explica una característica clave del juego de Go: al inicio, el tablero está vacío, lo que aumenta la complejidad computacional debido a la gran cantidad de posibles posiciones iniciales para colocar las piedras.
Habla: Alberto ApariciSignificado #7tablero go vacío complejidad computacionalgo tablero ego 19 por 19piedras go posiciones iniciales tablero…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 del tablero. entonces el tablero empieza vacío y eso es una de las cosas que lo hace computacionalmente difícil, porque al estar vacío, claro, al principio tienes todas las posibles posiciones del tablero para poner una piedra, que en este caso el tablero ego es de 19 por 19, así que son 361 posiciones diferentes y a medida que se va consumiendo el juego pues va estando más lleno el tablero. ¿De qué va este juego? Pues básicamente es un juego que imita la estrategia militar de la época antigua. Es un juego en el que tú obtienes puntos por tener rodeada una zona con piezas de tu color, y los puntos que tú tienes son las posiciones que están en el interior de ese muro…
Alberto Aparici explica que la gran dificultad computacional del juego de Go radica en la posibilidad de jugar en cualquier casilla vacía del tablero, lo que genera un número muy grande de posibles jugadas.
Habla: Alberto ApariciSignificado #2 · Palabras #2go casilla vacía tablerojugada 37 entrevista greppeldificultad computacional juego go…¿vale? Entonces, este asunto de que todo va sobre rodear en el Go: obtienes puntos rodeando casillas vacías y matas a las piedras del contrario también rodeándolas y en el momento en que las has ahogado por completo desaparecen del tablero; es fundamental. La dificultad computacionalmente que tiene el Go es este asunto de que tú, partiendo de una situación que ves en el tablero, tú puedes jugar en cualquier casilla que no esté llena; por lo tanto, el número de jugadas es muy grande. Esto lo explicará Greppel en la entrevista y, por añadir una cosa más, simplemente hablamos bastante en la entrevista de la famosa jugada 37. El alfago costó un tiempo estar seguros de que era tan fuerte como a día de hoy sabemos que es. Hicieron una primera prueba haciéndole jugar contra el campeón de Europa. Para los oyentes que no sepan mucho de Go, los países fuertes en Go son China, Japón y…
Alberto Aparici explica por qué en el juego de Go se suele comenzar jugando por las esquinas y luego extenderse a los lados, comparando la estrategia con la lógica de resolver puzzles.
Habla: Alberto ApariciSignificado #20 · Palabras #16go estrategia esquinas y ladospuzzles lógica esquinas y ladospartida de go adjudicación esquinas…una jugada que no se sabe muy bien a dónde llega. Os la describo muy fácilmente: como el objetivo de Go es rodear territorio, la zona donde más fácil es rodear territorio o sea, donde menos piedras has de poner para rodear territorio, es en la esquina, ¿vale? Por lo tanto, en Go se suele empezar jugando por las esquinas. La segunda zona donde más fácil es, es el lado, con lo que a partir de las esquinas te extiendes por la parte de arriba, la de la izquierda y derecha o la de abajo. Como sabe todo el mundo que hace puzzles, que se empiezan por esas esquinas y luego los lados rectos, claro, pues es una lógica muy similar en realidad, y la parte difícil es el centro; entonces, en la segunda partida tenían las esquinas ya más o menos adjudicadas y los lados, algunos sí y otros no tanto, y el lado derecho en particular. estaba bastante vacío. Y estaba Lisedol intentando ocuparlo. Había más piedras de Lisedol que de Álfago. Y en particular, tú cuanto más cerca estés de la pared, más fácil es que vayas a defender ese territorio. Porque si el contrario ha de invadir entre tus…
En la introducción del podcast Coffee Break, Señal y Ruido, María Ribes y Luisa Achaerandio dan la bienvenida a los doctores Pushmit Colley y Tore Greppel.
Habla: María RibesPalabras #6doctor pushmit colley en coffee breakdoctor tore greppel acompaña podcastbienvenida a maria ribes luisa achaerandio…Sí, María. Quiero decir que tenemos suerte de tener a Juan Carlos y Alberto porque creo que no puede haber mejores entrevistadores para hablar con estas dos personas por lo que saben uno y otro, y nada, lo quería comentar. Dale, venga, le doy al play. Hola, Bienvenidos a nuestro podcast Coffee Break, Señal y Ruido. Hoy estamos aquí con el doctor Pushmit Colley y el doctor Tore Greppel; es un honor y un privilegio tenerlos hoy con nosotros. Les agradecemos mucho que nos acompañen. Soy María Ribes y aquí están mis colegas Alberto Aparici y Juan Carlos Gil, quienes han preparado algunas preguntas para ustedes. Pero antes de cederles la palabra, me gustaría hacerles yo una: Alphago tiene ya 10 años, desde entonces su equipo ha estado…
Alberto Aparici agradece a María Ribes y plantea una pregunta dirigida al Dr. Greipel, aunque abierta a ambos invitados, sobre el funcionamiento del juego de Go.
Habla: Francis VillatoroSignificado #4alphago desata aceleración ciencialegado momento alpha gopregunta sobre juego go greipeljuego go desafío computacionalalphago superó barrera goposiciones posibles juego gogo más posiciones que átomosátomos universo conocidoposiciones juego go…predicción del clima, en fusión, en computación cuántica, en matemáticas, en informática y en todos estos diferentes dominios estamos viendo que existen este tipo de descubrimientos de Movimiento 37 y por eso estamos viviendo un momento muy emocionante hoy. Veremos una aceleración dramática de la ciencia con este poderoso paradigma que AlphaGo ha desatado y estamos viviendo el legado de ese momento en particular. Muchísimas gracias, realmente muy interesante. Ahora vamos a seguir con Alberto. Sí, gracias María. Bueno, yo creo que mi primera pregunta es para el Dr. Greipel, pero no estoy del todo seguro, así que quizás cualquiera de ustedes puede responder. En el podcast principal ya hemos explicado cómo funciona Go más o menos, los principales problemas. Entonces, ¿por qué Go es un desafío computacional y por qué lo era antes de AlphaGo y cómo este nuevo enfoque rompe esa barrera? Sí, sí, esa es realmente una buenísima pregunta. Bueno, el juego de Go es computacionalmente muy complejo porque la cantidad de partidas posibles que se pueden jugar es extremadamente alta o para dar otra cifra que lo refleje. El número de posiciones posibles en el juego de Go es también extremadamente elevado, concretamente alrededor de 10 elevado a La potencia de 170. Así que estamos hablando de un 1 con 170 ceros, eso es realmente un número bastante considerable. Y bueno, sabes, algunas personas incluso afirman que es una cantidad mayor que el total de átomos que se estima que existen en todo el universo conocido, pero lo que siempre digo entonces es: si por cada átomo en el universo conocido tuviéramos otro universo, el número de átomos en ese seguiría siendo menor que el número de posiciones en el juego de Go. Y así que prácticamente puedes ver esto porque en los Juegos de Go, en cada movimiento, en cada turno, hay 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…
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 #14go 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 #3 · Palabras #5red 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…
Ignacio Crespo explica cómo se necesitaba un encuentro de prueba con Fan Hui, el entonces campeón europeo de Go, para evaluar la calidad del sistema AlphaGo en comparación con otros programas existentes.
Palabras #18encuentro prueba campeón go fan huialpha go frente sistemas existentesevaluar calidad sistema alpha go…redes neuronales. También implementamos la búsqueda en árbol y con el tiempo llegamos a un punto en el que consideramos que era bastante robusto, pero todavía no habíamos alcanzado el nivel del Icedol y así trajimos a Fan Hui, el entonces campeón europeo de. Go para jugar un partido de 10 partidas, un encuentro de prueba que nos diría dónde estábamos porque es realmente 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…
Ignacio Crespo describe cómo Fan Hui, el campeón europeo de Go, ayudó a probar el sistema AlphaGo antes del enfrentamiento con Lee Sedol.
Palabras #14fang hui prueba sistema alphagoalphago enfrentamiento lee sedollee sedol muestra confianza entrevista…Y fue entonces cuando Demis organizó el partido y nos dio una fecha límite, porque una vez que el partido está fijado, ¿sabes?, tienes que cumplir. Y así, por supuesto, trabajamos febrilmente en mejorar el sistema, verificando cuán robusto y fiable era. Fang Hui también probó el sistema. Ahora teníamos a Fang Hui en el equipo y él nos ayudó a probar el sistema. Y así, cuando llegó el día, estábamos preparados, pero no teníamos ni idea de si AlphaGo aguantaría, porque es imposible estimar la fuerza de un jugador como Lee Sedol. Pero entramos al partido con mucha confianza y también Lee Seedle, si recuerdan en su entrevista, él se mostró bastante seguro de sí mismo, lo cual fue excelente y eso creó el mejor escenario posible para el encuentro. Y luego, por supuesto, todo el drama se desató, incluyendo como no podía ser de otra manera, la famosa jugada 37 en la segunda partida, de la cual precisamente estamos conmemorando el aniversario hoy, tal como mencionas. Sí, más adelante te preguntaré sobre…
Ignacio Crespo explica cómo Dave comprobó que un sistema estimaba la probabilidad de que un profesional realizara una jugada específica en una partida de Go en aproximadamente 1 entre 10,000.
Habla: Ignacio CrespoPalabras #3sistema estima probabilidad go profesionalárbol monte carlo examina jugada improbablered políticas descarta movimientos poco probablesalgoritmo busca consecuencias movimiento…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 Monte Carlo porque, como ya expliqué, el papel de la red de políticas es precisamente descartar los movimientos que son poco 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…
Héctor Socas explica el proceso de transcripción y traducción del podcast, mencionando un problema con la pronunciación de la palabra 'go' debido a una coincidencia entre su significado en inglés y su nombre como juego.
Habla: Héctor SocasPalabras #19transcripción audio podcast gopronunciación go juego ingléssíntesis de voz texto go…divide el audio en clips de 20, 25 segundos, segundos, más o menos que coincida con finales de frases y tal, y esos audios los transcribe, o sea, hay una transcripción de audio a texto, el texto lo traduce de idioma y luego genera audio a partir de ese texto. entonces claro, cuando lo transcribe, transcribe ese go y luego genera el audio; lo traduce, la síntesis de voz a partir de texto lo pone como go y entonces claro, no sé si hay alguna forma de fonetizarle lo que tiene que decir pero puedes editar el texto que quieras que diga pero no, en fin. Sí, sí, yo asumía que era muy complicado, pero debo reconocer que me daba rabia, porque por la casualidad esta de que resulte que sea una palabra muy cortita y que en inglés se pronuncie de otra forma, pues bueno, ¿qué se le va a hacer? Héctor, decías que estamos hablando de varios juegos durante la pausa, Ajedrez, Go, si hay una cosa relevante me gustaría decir y es la diferencia entre un juego de información completa e incompleta En un juego de información completa todos los jugadores…
Juan Carlos Gil reflexiona sobre la capacidad de Alpha 0, una evolución de Alpha Go, para aprender y dominar juegos de información completa tras eliminar el conocimiento humano de sus partidas.
Habla: Juan Carlos GilPalabras #17alpha 0 aprende juegos información completaeliminación conocimiento humano alpha goevolución alpha go domina juegos…todas las piezas y sabes cuáles te has comido, en Go también, en damas, pero otros juegos típicamente como el póker Hay parte de la información que está oculta a según qué jugadores y en el Street Poker también. En el Street Poker te vas a reír, pero cuando Se mencionó, justo pensé en que no era de información completa. Decía que Alpha 0, una evolución de Alpha Go, en el que se eliminaron las reglas del juego, simplemente, perdón, en el que se eliminó el conocimiento humano, partidas jugadas por los humanos, simplemente se le daban las reglas, pues fue capaz de aprender y dominar cualquier juego de información completa. En particular Goh y Ajedrez, ¿eh? Alcanzó nivel superior a Stockfish, el mejor motor de ajedrez del mundo, computacional; en una hora jugando contra sí mismo, Alfacero derrotó a Stockfish. ¿Qué iba a decir? Bueno, pues a día de hoy evoluciones de Alfacero son…
Alberto Aparici explica que existe una versión de Go llamada 'Go de un solo color', utilizada por los profesionales para entrenar su memoria.
Habla: Alberto ApariciPalabras #4evaluación de partidas go alberto aparicicomprensión del juego profesional goformaciones negras blancas partida gogo juego información completatablero visibilidad total piedras capturadaspartida go vista principioprofesionales go mismo colorlenguaje del go reconstrucción partidago partidas estándar profesionalesgo variante un solo colorrendición rápida en partidas go…de formación profesional en sanitaria. Hola, ¿qué tal Luisa? Hola, buenas tardes; no pasa nada. ¿Te lo estaba diciendo o no te lo estaba diciendo? Sí, sí, totalmente, totalmente. Madre mía. Bueno, disculpa Alberto, por favor, continúa. Ah, nada, no, es una. Curiosidad más que otra cosa, porque cuando decía Juan Carlos lo de la información completa, yo pensaba: claro, es que yo puedo llegar a una partida de Go, echar un vistazo a la partida y me hago una idea de cómo va; me hago una idea de quién va ganando; me hago una idea de cuáles son los puntos débiles de las formaciones negras, de las formaciones blancas, dónde se podría jugar. Mi idea no es muy buena porque yo no soy un buen jugador de Go, pero un profesional seguramente se hace una idea excelente de todo esto. Y eso tiene que ver con que sea un juego de información completa, con que lo que hay es lo que está en el tablero y las piedras que tienen capturadas los jugadores que también están a la vista. Bueno, pues hay una versión de Go que sigue siendo información completa si has visto la partida desde el principio. Pero que para los humanos es muy difícil, que es el Go de un solo color. Los profesionales para entrenar la memoria juegan con el mismo color. Pero, ¿qué necesidad hay? ¿Qué sufrimiento? No, porque un profesional necesita conocer tanto el lenguaje del Go como para, a partir de una formación que ves, poder reconstruir por donde ha ido la partida y eso es lo que entrenan. Ahí, en realidad yo tengo una especie como de partidas estándar en mi cabeza y en esta estamos jugando la 27A. Madre mía. Sí, sí, es una locura y bueno, les ves jugar con un solo color; tú te pierdes al cabo de dos minutos básicamente y ellos pues en un momento de a uno dice me rindo y dices pues debe de ser que ha parecido. Pero eso es el equivalente en Go a lo que en ajedrez se llama entrenarse con aperturas; tú te estudias todas las aperturas, todas las aperturas clásicas con todas sus variantes de manera sistemática en plan puramente arbórea y te estudias finales, finales a…
Alberto Aparici comenta sobre la capacidad de estimar el desarrollo de una partida de Go, basándose en una entrevista con Greppel.
Habla: Alberto ApariciSignificado #1 · Palabras #1estimación partida go greppelreglitas puntuación partida gotanteo zona propia go…bastante malo, pero quiero decir, seguramente os ganaría a vosotros si no habéis jugado nunca. A mí fijo. Pero eso no quiere decir que no sea malo, que no es la misma cosa. Sí, lo que hay, sino que nosotros somos peores. Claro, esa es la cosa. Yo quería... Sí, bueno, termina Alberto. Quería comentar una cosa relacionada con esto: esta idea de que tú llegas a algo, ves el tablero y te haces una idea de por dónde va la partida, es lo que ha dicho Greppel en la entrevista. Esta especie como de estimación de quién va ganando, cómo 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…
Alberto Aparici explica la principal dificultad del juego Go: determinar qué aspectos requieren atención inmediata en una partida.
Habla: Alberto ApariciPalabras #10go atención inmediata en partidapartida go perder centro o ladogo preocupación por la posición…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 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,…
Francis Villatoro explica que los juegos como el ajedrez o el Go son considerados triviales porque son juegos creados por humanos, y su complejidad se reduce al identificar las correlaciones clave.
Habla: Francis VillatoroPalabras #20ajedrez go juegos humanoscorrelaciones clave en el ajedrezlenguaje trivial como el gogo partidas posibles humano…suave, pero mucho, con una red neuronal suficientemente grande para que tenga un tamaño similar al conjunto de tokens y eso era romper completamente todo lo que se sabía de inteligencia artificial y cuando se hizo eso se descubrió que el lenguaje natural es. trivial, las correlaciones que aprenden los bebés y los niños las aprenden fácilmente porque en realidad el lenguaje es trivial y lo mismo hemos observado con el ajedrez o lo hemos observado con el go; son juegos humanos por lo tanto son triviales. Si tú tienes un espacio suficientemente grande para entender esas correlaciones, las correlaciones reales, es mentira que el Go tenga 10 a 170 partidas posibles; ningún humano va a jugar usando todas las posibilidades. El humano va a buscar ciertas correlaciones y esas correlaciones son triviales de entender. Entonces la máquina puede entender no solo las correlaciones que entiende un humano después de haber jugado unas decenas de miles de partidas en su vida, y además correlaciones que un humano no puede llegar a observar porque la máquina puede jugar decenas de…