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María RibesAlberto ApariciJuan Carlos GilIgnacio CrespoFrancis VillatoroHéctor SocasLuisa AchaerandioPushmeet Kohli · DeepMindThore Graepel · DeepMindalfago quinta fila centro tableropiedras esquina inferior izquierda alfagojugada tablero completo gopreferencia jugadores humanos goestrategia alphago tablero completojugada 37 esquina inferior izquierdaAlphaGoAlberto ApariciAlphaCeroJuan Carlos GilLee SedolFrancis VillatoroDavid SilverFan HuiIgnacio CrespoAlpha GoAlpha 0ADNHéctor SocasAjedrezDamasStreet PokerDeepMindMonte CarloMaríaÁrbol Monte CarloAlfago
Estrategia AlphaGo tablero completo
Con
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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.
…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…
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 #5tablero 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 una regla clave sobre cómo se puntúan las jugadas en el juego de Go, detallando que al rodear una formación completa, esta desaparece y la piedra colocada no muere.
Habla: Alberto ApariciPalabras #6formación completa go desaparecepiedra colocada no muere gojugada legal rodear formación gocasillas vacías puntos goahogar piedras contrario tablero go…decir un espacio en blanco dentro, imaginaos un montón de piedras de un color con una casilla en blanco dentro—tú siempre podrías rodear esa formación y al final jugar una piedra en ese espacio en blanco que en principio te mataría y no podrías hacerlo, pero. Cuando tú terminas de rodear a toda una formación, esa formación desaparece, ¿vale? Y entonces esa piedra que tú has colocado no muere y esa es una jugada legal, ¿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…
Francis Villatoro comenta sobre una jugada inusual realizada por Lee Sedol durante un enfrentamiento contra AlphaGo, donde intentó confundir a la máquina con movimientos inesperados.
Habla: Francis VillatoroPalabras #10jugada inusual lee sedol alphagomovimientos inesperados alphago deepmindmáquina confundida por lissedol…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 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,…
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 #7jugada 37 alpha go lee sedoltablero vacío juego gocultura popular del tablero gorodear territorio zona esquinago estrategia esquinas y ladospuzzles lógica esquinas y ladospartida de go adjudicación esquinas…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 jugada en un tablero todavía bastante vacío que, en principio digamos, la cultura popular del Go te diría que no debes hacer esa jugada; que es 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…
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 #4lee 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 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 #1 · Palabras #1alfago 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…
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 #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…
Francis Villatoro explica cómo AlphaGo utiliza dos redes neuronales, la red de política y la red de valor, para reducir el espacio de búsqueda al imitar la capacidad humana de identificar movimientos prometedores.
Significado #8 · Palabras #4reducción espacio búsqueda alphagoredes neuronales alphagoaguja en un pajar alphagored política imita jugadores humanosalphago reduce espacio búsqueda redes neuronalesentrenamiento red política partidas expertosmovimientos prometedores según 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 seleccionar los movimientos que parecen más prometedores. Fue entrenada con muchísimas partidas de expertos humanos y le permite a la red neuronal decir, oh, sabes, no voy a analizar todos los movimientos posibles; solo me voy a fijar en aquellos movimientos que me saltan a la vista, que destacan, justo como 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…
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 #9búsqueda 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.
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…
Juan Carlos Gil comenta sobre el impacto histórico del encuentro entre AlphaGo y Lee Sedol, destacando cómo la inteligencia artificial pudo navegar un espacio combinatorio inmenso y transformó la ciencia.
Habla: Juan Carlos GilPalabras #12alfago contra lee sedol históricointeligencia artificial espacio combinatorioinvestigación biológica base fundamental…de la cual precisamente estamos conmemorando el aniversario hoy, tal como mencionas. Sí, más adelante te preguntaré sobre la jugada 37, pero ahora te dejo con mi colega Juan Carlos, quien también quiere hacerte algunas preguntas. Sí, gracias Alberto, así es. Sin lugar a dudas, el encuentro contra Lisedol resultó ser histórico, pero al mismo tiempo demostró claramente que la inteligencia artificial era capaz de navegar ese inmenso espacio combinatorio que usted ha descrito, una idea que finalmente transformaría por completo la ciencia. Hace 30 años yo realizaba simulaciones por computadora, personalmente, y el plegamiento de proteínas me parecía completamente intratable. Así que finalmente AlfaFold logró resolver este problema, transformando lo que había sido un gran desafío de 50 años en una nueva base fundamental para la investigación biológica. Entonces, Dr. Colley, mi pregunta es: ¿qué viene ahora con AlphaFold 3 y qué aspectos fundamentales quedan aún sin resolver en este campo? Sí, yo creo que lo que AlphaGo nos demostró es que podemos ir mucho más allá de lo que el conocimiento humano nos permite y así ser…
Francis Villatoro reflexiona sobre la complejidad del ADN y cómo se relaciona con el desarrollo de organismos vivos y la creación de sistemas artificiales como AlphaGo.
Habla: Francis VillatoroPalabras #7adn y desarrollo organismos vivossemántica del genoma humanoalpha go sistemas artificialesembrión desarrollo cerebro humano…AlphaFault resolvió ese gran desafío, pero más ampliamente es solo un paso en nuestra comprensión de la biología; así que las proteínas son los pilares de la vida y hacen que todos los fenómenos biológicos ocurran. Pero si observamos la receta de la vida y Pensamos en nuestro ADN, en cómo podemos entender la semántica de nuestro propio ADN, en descifrar lo que realmente está codificado en todo el genoma. ¿Cómo es posible que un embrión sepa cómo desarrollarse completamente, que sea capaz de desarrollar un cerebro que pueda aprender de la misma manera que un ser humano y además crear sistemas o programas tan complejos como AlphaGo, que puede funcionar en sistemas y ordenadores que nosotros, que los humanos, desarrollamos? Entonces, ¿qué es ese fenómeno tan extraordinario que está codificado en el código genético? Es como el lenguaje más interesante que hemos aprendido a leer, pero no lo entendemos. Así que descifrar ese lenguaje de la vida es el gran desafío hacia el cual…
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 #18 · 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 #14alphago 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…
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 #6juegos información completa ajedrezgo tablero juego universopóker información oculta jugadoresstreet poker risa contextoalpha 0 aprende juegos información completaeliminación conocimiento humano alpha goevolución alpha go domina juegos…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 tienen acceso al estado completo, dais su nombre, del tablero de juego, del universo del juego En ajedrez ves 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 cómo la naturaleza de un juego de Go como información completa está relacionada con la visibilidad total del tablero y las piedras capturadas.
Habla: Alberto ApariciSignificado #9 · Palabras #3go juego información completatablero visibilidad total piedras capturadaspartida go vista principio…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…
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 #15alfago 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 #3 · 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…
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 #11alphago 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…