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María RibesAlberto ApariciJuan Carlos GilIgnacio CrespoFrancis VillatoroHéctor SocasLuisa AchaerandioPushmeet Kohli · DeepMindThore Graepel · DeepMindgo prohibido movimiento suicidapiedras go muerte rodeadaformación completa go desaparecepiedra colocada no muere gojugada legal rodear formación gocasillas vacías puntos goahogar piedras contrario tablero goAlberto ApariciMovimiento 37Héctor SocasAlphaGoFrancis VillatoroDaveÁrbol Monte CarloJuan Carlos Giljuego de GoIgnacio CrespoLee SedolRiskEstrategoCluedoStreet PokerPiedras Papel Tijera
Go prohibido movimiento suicida
Con
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Alberto Aparici explica una regla fundamental del juego de Go: está prohibido realizar movimientos suicidas, es decir, colocar una piedra en un lugar donde sería inmediatamente rodeada y eliminada.
…pasa es que en Go también se puede matar a las piedras del contrario, y de ahí que sea muy importante cuál es la norma para matar a las piedras porque si tú invades el territorio contrario es crítico que el contrario te pueda matar o que no te pueda matar. Entonces, básicamente para que los oyentes se hagan una idea, en Go está también prohibido suicidarse. Entonces, por ejemplo, si el contrario tiene rodeada una casilla por completo, tú no puedes poner tu piedra en esa casilla porque se muere instantáneamente, queda rodeada. Las piedras se mueren cuando están completamente rodeadas. Esto creo que no lo había dicho; entonces, como está prohibido jugar en un sitio donde te mueres, una formación de piedras viva en Go ha de tener al menos dos agujeros, porque si tiene un solo agujero—agujero quiere 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…
Significado #1 · Palabras #1
Héctor Socas recuerda que la entrevista grabada previamente coincidió con el décimo aniversario del famoso Movimiento 37 en el juego de Go.
Habla: Héctor SocasPalabras #4movimiento 37 juego de goaniversario décimo movimiento 37máquina sorprendente movimiento 37partida famosa movimiento 37…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 entrevista, ¿cuándo fue que la grabamos? ¿El martes pasado? O el lunes. Martes, martes pasado fue. Martes, ¿no? Fue exactamente el aniversario, el décimo aniversario del día en el que se jugó la partida del famoso Movimiento 37, del cual hablaremos ahora y Alberto nos contará un poco, pero que fue algo muy rompedor e inesperado, un movimiento que hizo la máquina que fue sorprendente para todo el mundo. Entonces, pues Google ha estado estos días promocionando este aniversario, contactando con medios de comunicación y en nuestro caso, debo decir que quiero dar las gracias a Mariana Aquero, del Departamento de Comunicación de Google en España, que se puso en…
Alberto Aparici explica una regla fundamental del juego de Go: está prohibido realizar movimientos suicidas, es decir, colocar una piedra en un lugar donde sería inmediatamente rodeada y eliminada.
Habla: Alberto ApariciSignificado #1 · Palabras #1go prohibido movimiento suicidapiedras go muerte rodeadaformación completa go desaparecepiedra colocada no muere gojugada legal rodear formación gocasillas vacías puntos goahogar piedras contrario tablero go…pasa es que en Go también se puede matar a las piedras del contrario, y de ahí que sea muy importante cuál es la norma para matar a las piedras porque si tú invades el territorio contrario es crítico que el contrario te pueda matar o que no te pueda matar. Entonces, básicamente para que los oyentes se hagan una idea, en Go está también prohibido suicidarse. Entonces, por ejemplo, si el contrario tiene rodeada una casilla por completo, tú no puedes poner tu piedra en esa casilla porque se muere instantáneamente, queda rodeada. Las piedras se mueren cuando están completamente rodeadas. Esto creo que no lo había dicho; entonces, como está prohibido jugar en un sitio donde te mueres, una formación de piedras viva en Go ha de tener al menos dos agujeros, porque si tiene un solo agujero—agujero quiere 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…
Alberto Aparici interrumpe la conversación para explicar por qué algunos comentaristas consideraron una jugada en particular como un error durante el enfrentamiento entre AlphaGo y Lee Sedol.
Habla: Alberto ApariciSignificado #18error alpha go lee sedolreglas no escritas juego gojugada no óptima partida goalberto aparici explica error…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 serie de reglas no escritas que te dicen, esta jugada a priori no es óptima Y claro, jugando con gente muy muy buena, hacer una jugada que a priori no es óptima es como en plan de, buf, te va a ir mal Te va a ir mal porque van a aprovechar el carácter no óptimo de esta jugada para ganarte, ¿vale? Y eso es lo que ellos querían decir con error Todos dijeron, esta jugada no puede estar bien, porque efectivamente no estás invadiéndole, pero tampoco estás dominando el centro ¿Qué estás haciendo exactamente? En cambio, Lissedol, que había perdido ya una partida contra Alfago, estaba fumando en ese…
Francis Villatoro reflexiona sobre el impacto de la inteligencia artificial en la ciencia, destacando cómo AlphaGo demostró la capacidad de las máquinas para superar el conocimiento humano.
Habla: Francis VillatoroPalabras #6alphago superando conocimiento humanomovimiento 37 ciencia biologíareplicar movimiento 37 computación cuánticadescubrimientos movimiento 37 informática…avances científicos como Alphafold y otros sistemas de IA diseñados para apoyar el descubrimiento científico. Entonces, desde su perspectiva, ¿cuál es el papel más emocionante que la IA puede desempeñar en la ciencia en este momento? Gracias por la pregunta. Creo que es un momento muy interesante en el campo de la inteligencia artificial y en el campo de la ciencia. Lo que AlphaGo inició fue esta increíble realización de que las máquinas pueden ayudarnos a ir más allá del conocimiento humano. En el movimiento 37, nos demostró que las máquinas pueden exhibir creatividad, novedades y realmente ayudarnos a pensar y obtener una mejor comprensión, no solo del juego de Go, sino que si pueden hacerlo para el juego de Go, probablemente puedan hacerlo para nuestra comprensión del mundo. Y durante los últimos 10 años más o menos hemos estado en esa misión de replicar ese movimiento 37 en muchos campos de la ciencia, en biología, en ciencia de materiales, en 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.…
Ignacio Crespo plantea una pregunta sobre por qué el juego de Go representa un desafío computacional y cómo AlphaGo superó esa barrera.
Habla: Ignacio CrespoPalabras #15juego 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…
Se explica la enorme cantidad de posibilidades en el juego de Go, comparándola con un número aún mayor de universos.
Palabras #2juego 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…
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.
Palabras #7red política imita jugadores humanosalphago reduce espacio búsqueda redes neuronalesentrenamiento red política partidas expertosmovimientos prometedores según alphagored valor estimación partida gopartida go movimientos inicialesaprendizaje automático tablero goredes neuronales árbol juego combinatorio…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 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 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 #8sistema 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…
Alberto Aparici reflexiona sobre la coincidencia de que el nombre del juego Go coincide con un verbo común en inglés, explicando las diferencias en la pronunciación entre el inglés y el japonés.
Habla: Alberto ApariciPalabras #10comparaciones go risk piedras papel tijeraintroducción al juego cara a albertopronunciación correcta de go albertomala memoria hector socasjuego go verbo ingléspronunciación go inglés japonésinteligencia artificial dice go…porque, en fin, mi vida es limitada y pasó de hacerla multidimensional, pero parecía gracioso. Es gracioso, sin duda. Bueno, venga, vamos a seguir. Ahora comentamos entonces lo que quieran de la entrevista, ¿vale? Vale, vale A ver, denme un segundito Gracias Por seguirnos acompañando, estamos de vuelta; estamos aquí haciendo comentarios sobre las comparaciones entre el Go, el Risk, el Estratego, el Cluedo, el Street Poker y el Piedras Papel Tijera. Aquí ya ha salido de todas las posibles comparativas. Alberto nos había dado una introducción al juego en la cara A antes de poner la entrevista con Colley y con Greipel, y bueno, me ha parecido muy interesante. Tú también querías, Alberto, aclarar lo de la pronunciación de Go, que no es go, ¿verdad? Siempre hiciste en esto. Recuerdo que la vez anterior hace años, cuando hablamos de esto, yo siempre decía Go y me hiciste ese comentario. Entonces, bueno, me he acordado; fíjate, tengo mala memoria, pero de eso me he acordado a seguir utilizando la pronunciación como debe ser, ¿no? es una casualidad cósmica básicamente que el juego se llame Go que precisamente es uno de los verbos más utilizados en inglés lo que pasa es que en inglés se pronuncia Go pero el japonés tiene vocales puras como las nuestras entonces bueno pues que se le va a hacer la inteligencia artificial esta decía Go continuamente pues Go que se le va a hacer los angloparlantes que son así un poquito cuidadosos si que lo pronuncian bien pero si que es verdad que claro como el inglés tiene estas vocales que son diptongadas pues a muchos se les escapa para el U al final y qué se le va a hacer. Pero se dice Ko, se dice Ko o si uno quiere ser muy formal, Iko en japonés. Debo decir que Alberto me hizo notar este detalle cuando oyó la versión traducida y dijo es que la pronunciación correcta debe ser Go, no Go y le dije eso no puedo cambiarlo porque…
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 #11profesionales go mismo colorlenguaje del go reconstrucción partida…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…
Alberto Aparici explica la principal dificultad del juego Go: determinar qué aspectos requieren atención inmediata en una partida.
Habla: Alberto ApariciPalabras #19go 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,…