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María RibesAlberto ApariciJuan Carlos GilIgnacio CrespoFrancis VillatoroHéctor SocasLuisa AchaerandioPushmeet Kohli · DeepMindThore Graepel · DeepMindjuego de go muchos movimientostablero vacío 361 movimientosoponente 360 movimientos juego gogo como un árbol invertidovariaciones del juego goancho del árbol movimientos goprofundidad del árbol duración goestructura combinatoria juego óptimojuego de GoIgnacio CrespoNashHéctor SocasAlphaGoMorstua VitameaLee SedolAlberto ApariciGreppeljugada 37Juan Carlos GilFrancis VillatoroAjedrezDamasStreet PokerAlphaFoldPremio Nobel de Química
Estructura combinatoria juego óptimo
Con
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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.
…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 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…
Significado #1 · Palabras #1
Héctor Socas explica cómo los sistemas de inteligencia artificial aprenden a jugar, no mediante programación humana directa, sino jugando partidas repetidamente. Menciona AlphaFold y su impacto en la bioquímica al recibir el Premio Nobel de Química en 2024.
Habla: Héctor SocasSignificado #17alphafold y el premio nobel químicaaprendizaje jugando partidas inteligencia artificialplegamiento de proteínas alphafold…juegos de guerra, como decían desde el principio de la película: que Whopper estaba continuamente jugando a la Tercera Guerra Mundial y ese fruto de estar 24 horas al día, 7 días a la semana jugando a la Tercera Guerra Mundial es como iba aprendiendo. pues la idea era hacer eso, un sistema que aprendiera a jugar a base de jugar partidas, no de ser programado por humanos como tenía que jugar y esa línea ha sido muy exitosa; de hecho, aquí hemos hablado muchísimo, no tanto de AlphaGo sino de AlphaFold, que fue un poco la secuela que hacía el plegamiento de proteínas y que recibió el premio Nobel de Química en 2024 por ese gran avance que supuso en la bioquímica: el poder predecir la estructura de proteínas. Entonces, volviendo al fagón, nosotros recuerdo que lo comentamos y recuerdo que Alberto nos hablaba en aquel momento del juego del go, las dificultades que tenía y tal. Entonces, se cumplían 10 años la semana pasada. De hecho, el día que grabamos la…
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 #7go 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 las estrategias comunes en el juego de Go, específicamente cómo Lee Sedol eligió jugar en la cuarta fila del tablero.
Habla: Alberto ApariciSignificado #4lee sedol juega cuarta fila tableroestrategias juego go segunda filainvasión imposible segunda fila tablerotercera fila tablero conservador…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…
Alberto Aparici matiza el concepto de 'error' en el juego de Go, explicando que en un tablero vacío ninguna jugada es inmediatamente fatal, aunque algunas pueden generar una ligera desventaja.
Habla: Alberto ApariciSignificado #13error en el juego de gotablero vacío sin condena inmediatajugada 37 ligera desventajajugadas humanas pequeña desventaja…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 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…
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 #1 · Palabras #1juego de go muchos movimientostablero vacío 361 movimientosoponente 360 movimientos juego gogo como un árbol invertidovariaciones del juego goancho del árbol movimientos goprofundidad del árbol duración goestructura combinatoria juego óptimo…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 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 #10red 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…
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 #9alfago 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…
Juan Carlos Gil introduce una distinción importante entre juegos de información completa e incompleta, utilizando ejemplos como ajedrez, Go, damas y póker para ilustrar la diferencia.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #16juegos información completa ajedrezgo tablero juego universopóker información oculta jugadoresstreet poker risa contexto…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,…
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 #5evaluación de partidas go alberto aparicicomprensión del juego profesional goformaciones negras blancas partida gogo juego información completatablero visibilidad total piedras capturadaspartida go vista principio…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…
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 #15go 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 considera que la discusión sobre la escritura en el antiguo Egipto ha llegado a su fin y plantea una pregunta relacionada con la teoría de juegos, específicamente sobre si los equilibrios de Nash suboptimales se aplicarían a un juego entre AlphaGo y Morstua Vitamea.
Habla: Héctor SocasSignificado #18teoría de juegos morstua vitameaescritura antiguo egipto hector socas…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…
Héctor Socas explica la definición de equilibrios de Nash, señalando que son aquellos donde cada jugador alcanza un estado óptimo individualmente, aunque no necesariamente el mejor resultado para el conjunto.
Habla: Héctor SocasSignificado #2 · Palabras #2equilibrios de nash optimización individualjugadores estado óptimo individualmentemovimiento fuera equilibrio lleva a peorsituaciones más beneficiosas para todos…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?,…