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María RibesAlberto ApariciJuan Carlos GilIgnacio CrespoFrancis VillatoroHéctor SocasLuisa AchaerandioPushmeet Kohli · DeepMindThore Graepel · DeepMindalphago priorizaba la victoriaalphacero ventaja media piedraestrategia alphago ganar partidaAlphaGoAlphaCeroJuan Carlos GilDismainLee SedolDeepMindFagóFrancis Villatorocampeón de EuropaAlberto ApariciDavid SilverFan HuiIgnacio CrespoAlpha GoAlpha 0AlfagoHéctor SocasIBMGoogle DeepMindPushmit KohliMonte CarloEgipto AntiguoCientófiloIcedol
Estrategia AlphaGo ganar partida
Con
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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.
…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…
Significado #1 · Palabras #1
Héctor Socas introduce los temas a tratar en el episodio, incluyendo avances en aprendizaje profundo como la victoria de AlphaGo sobre un campeón de Go, así como otros temas diversos como el embalsamamiento egipcio y experimentos con criogenización cerebral.
Habla: Héctor SocasSignificado #17alphago derrota campeón goembalsamamiento momias egipto antiguocriogenización tejido cerebralteorías conciencia debate científico…felicidad. Quizás hay una moraleja escondida en esto y la clave de la felicidad es el justo equilibrio. Buen tema para un tratado de autoayuda. Pero no estamos aquí hoy para eso, sino para tertuliar sobre la actualidad de la ciencia. Hoy nuestro recorrido nos Lleva a los orígenes del aprendizaje profundo moderno; vamos a retrotraernos 10 años a ese gran hito de DeepMind cuando su sistema AlphaGo derrotó en una partida legendaria al gran campeón humano de Go. Pero no solo de IA vive el Cientófilo, y tenemos más temas: el embalsamamiento de las momias en el Egipto Antiguo, los experimentos sobre criogenización de tejido cerebral, lo que algunos ven la antesala de la hibernación. Continuaremos el debate sobre las teorías de la conciencia y más cosas que irán surgiendo, seguro. Pasen y pónganse cómodas; que están ustedes en la compañía de Coffee Break Señal y Ruido. Ya Saben que tenemos una página web que es señalirruido.com. En esa página pueden encontrar todos los episodios anteriores, los 550 episodios que ya hemos producido contando este más todos los audios bonus, extra; también todas las referencias de los temas que…
Alberto Aparici describe la siguiente fase en las pruebas realizadas con AlphaGo, tras obtener una victoria contundente sobre el campeón europeo.
Habla: Alberto ApariciSignificado #5 · Palabras #4alfago vence al campeón europeovictoria alpha go en serie partidasprueba preliminar alpha go jugadores…buenos jugadores en Australia, menos, y en Europa también un poco menos. Con lo que el campeón europeo en principio es un jugador de segunda categoría, no es un jugador de los buenos buenos. Entonces la gente de Alfago jugó primero contra este campeón. europeo y Alfago le consiguió ganar en una serie de 10 partidas, si no recuerdo mal, le ganó 10 a 0 y una vez tuvieron esa prueba preliminar hecha, dijeron, vale, ya podemos dar el salto a jugar contra un jugador de los de primera categoría y entonces contactaron con los Mejores jugadores de la última década y en particular consiguieron organizar una serie de cinco partidas contra Lisedol, que es el jugador más brillante de los 2000. En el momento en que la partida tuvo lugar, que es en el año 2016, Lee Sedol ya no era el…
Alberto Aparici y Francis Villatoro discuten el formato de un enfrentamiento entre AlphaGo y Lee Sedol, explicando que consistió en una serie al mejor de cinco partidas.
Habla: Alberto ApariciSignificado #4 · Palabras #2alfago ganó serie 5-0 lissedollissedol ganó partida cuarta retorno humanidad…No es que se hubiese ido a la bola, claro; no estoy muy seguro de dónde estaría, pero ya no era el mejor jugador del mundo. Yo creo que era tercero o cuarto o algo por el estilo, pero da igual Lee, segundo; da igual en cualquier caso, organizaron esta. Partida y la partida era a 5 juegos, o sea que iban a jugar 5 veces y el que ganara 3 partidas ganaba al final. Alfago ganó 5-0, vale, le ganó todas las partidas a Lissedol 4-1, Alberto 4-1, 4-1, sí la cuarta la ganó la cuarta es el retorno de la humanidad y recordad, la cuarta la ganó Lissedol y acojonó a Dismain porque Dismain dijo: como me gane la quinta, porque lo que hizo fue engañar a la máquina. Queda dudoso, ¿no? Lissedol hizo una jugada absolutamente idiota en plan: 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…
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 #2 · Palabras #3victoria 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 analiza la jugada número 37 del segundo enfrentamiento entre AlphaGo y Lee Sedol, específicamente la decisión de AlphaGo de jugar en la quinta fila.
Habla: Alberto ApariciSignificado #9 · Palabras #17lee sedol juega cuarta fila tableroestrategias juego go segunda filainvasión imposible segunda fila tablerotercera fila tablero conservadoralfagó 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…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 piedras y la pared, si tiene poco espacio, va a ser difícil que haga esas formaciones con dos agujeros o más. entonces Lisedol estaba jugando en la cuarta fila. La sabiduría popular de Go, lo que te dice es que si juegas en la segunda fila es imposible que te hagan una invasión, pero a cambio no consigues apenas territorio porque tienes muy poquitas cosas entre 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 Lee Sedol reaccionó a una jugada de AlphaGo durante su enfrentamiento, mostrando sorpresa e interés en la estrategia del programa.
Habla: Alberto ApariciSignificado #12reacción de lee sedol a alphagojugada sorprendente de alphago…Lissedol, que había perdido ya una partida contra Alfago, estaba fumando en ese momento Estaba fumando en el exterior y cuando volvió de fumar y vio la jugada de Alfago, el tío se pasó 12 minutos pensando que no es lo que haces cuando hay un error evidente. Cuando hay un error evidente te aprovechas, dices vale pues juego aquí y se acabó, me aprovecho de este error. No, no, no. Él vio la jugada y dijo, ostras, ¿qué está intentando hacer? Y luego lo dijo que le había parecido una jugada súper interesante y por eso se pasó 12 minutos pensando. O sea, que hay que matizar un poco lo que queremos decir 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…
Alberto Aparici explica por qué los jugadores humanos prefieren jugar en las esquinas del tablero de Go, contrastando esta preferencia con la estrategia de AlphaGo de jugar a tablero completo.
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…
Héctor Socas aclara una interpretación previa sobre una jugada realizada por AlphaGo durante su enfrentamiento con Lee Sedol.
Habla: Héctor SocasSignificado #20error estratégico alpha gointerpretación previa alpha go…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 por esto, ¿no? Bueno, sí, pero me gusta aquí en Cofibre, que tenemos tiempo de hacer, digamos, la precisión; me gusta hacerla bien, porque ha pasado un poco a la historia como, bueno, para todos fue un error evidente, no, no, bueno, si fuera un error evidente nos habría…
Juan Carlos Gil explica que Pushmit Kohli, aunque inicialmente no formó parte del equipo central de AlphaGo en IBM, fue posteriormente reclutado por DeepMind y ahora ocupa un puesto de investigación senior en Google DeepMind.
Habla: Juan Carlos GilPalabras #10pushmit kohli investigador senior googledepmindinvestigación inteligencia artificial asuntos científicosdesarrollo alfago por pushmit kohli…en DeepMind; creo que estaba en... Perdón, es que no sabemos si es hindú, porque hindú es una religión. Ciertamente. Es de origen hindú. Bueno, pero lleva el turbante, ¿no es eso estar relacionado con la religión? Sería sí. No, sí, no, sí. Correcto, vale. Bueno, pues estaban, no sé si en IBM en aquel momento, bueno, que no estaba en DeepMind, o sea que no formó parte core del equipo de AlphaGo, sin embargo luego DeepMind le reclutó y ahora es investigador senior y vicepresidente de Research, de investigación de inteligencia artificial para asuntos científicos en Google DeepMind y entonces él sí fue parte pivotal en el desarrollo de alfago, digamos, de alfafol quería decir, perdón, sí, y de otros proyectos científicos que si tenemos tiempo comentamos, alguno de ellos saqué a colación en la entrevista. Vale, pues vamos ya con la entrevista. Perfecto, gracias chicos. Pues ponemos la entrevista y volvemos aquí un ratillo; dura 26 minutos casi exacto. Sí, María. Quiero decir que tenemos suerte de tener a Juan Carlos y Alberto porque creo que no puede haber mejores…
Ignacio Crespo plantea una pregunta sobre por qué el juego de Go representa un desafío computacional y cómo AlphaGo superó esa barrera.
Habla: Ignacio CrespoSignificado #15 · Palabras #12juego go desafío computacionalalphago superó barrera goposiciones posibles juego go…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…
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 #16reducción 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 ApariciSignificado #19 · Palabras #15búsqueda en árbol monte carloalphago contra lee sedol momento históricoentrenadores de alphago preparación seriesistema alphago versión primitivaredes neuronales en alphagobúsqueda en árbol alphagofan hui campeón europeo go…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 y más. Fue entonces cuando introdujimos estas dos 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…
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 #13 · Palabras #5fan 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 describe cómo Fan Hui, el campeón europeo de Go, ayudó a probar el sistema AlphaGo antes del enfrentamiento con Lee Sedol.
Palabras #18fang 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 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.
Palabras #9jugada 37 alpha go lee sedolerror alpha go comentaristas partidacreatividad alpha go versus humanaalphago jugadas creativas pruebasarquitectura dual alphago movimiento 37entrenamiento humano alphago juego…son capaces de extraer y hacer estas predicciones asombrosas con menos capacidad de cómputo. Y ¿cuál es el límite? ¿Cuál es el límite real, el verdadero límite de cuánto más eficientes podemos llegar a serlos? Muchas gracias, Alberto. Sí, muchísimas gracias. Volvamos, si les parece, al tema de Go por un momento. No podemos terminar esto sin preguntar sobre la mítica jugada 37 que ocurrió en la segunda partida contra Lee Sedol. Esa jugada, para nuestros oyentes, fue una que los comentaristas descartaron casi por unanimidad porque fue interpretada como un error y después de 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…
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 GilSignificado #6alpha 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 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 #14alfago 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 #1 · Palabras #1alphago 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…
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 #8 · Palabras #14alfago 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 y Francis Villatoro discuten las diferencias entre AlphaGo y AlphaZero, destacando que AlphaGo incorporó elementos de diseño inteligente y conocimiento humano.
Habla: Héctor SocasPalabras #16alphago incorpora diseño inteligentemonte carlo contribución humana alphagoconocimiento humano en modelo alphago…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…