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Inteligencias Artificiales reglas juegos
Con
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Héctor Socas continúa explicando cómo las inteligencias artificiales aprenden reglas de juegos, comparando el proceso con un juego de guerra constante.
…de cuando tuvo lugar esta partida, pero sí que hubo episodios en los que hablamos de esta serie, de este enfrentamiento en este juego tan complejo del que Alberto ahora nos va a hablar un poco y fue muy revolucionario porque a ver ya teníamos desde los. Años 90, desde que Deep Blue venció a Kasparov, ya teníamos máquinas que eran capaces de derrotar a campeones humanos en ajedrez y otros juegos así intelectuales, ¿no? Pero yo creo que la gran diferencia es que hasta ese momento eran máquinas programadas y ya, y claro, eso de programar, esa filosofía de programar no sirve para un juego tan complejo como el Go. Incluso para el ajedrez valía, fíjense ustedes: el ajedrez es un juego que tenemos como algo tan complejo y tan elevado intelectualmente. Es más fácil programar máquinas que puedan derrotarte en ajedrez que en juegos como el Go. El logro es que aquí ya empezaba; esto era parte de un proyecto de Google de desarrollar inteligencias artificiales que pudieran jugar y aprender las reglas de los juegos. Aprenderlas según iba jugando. Y esto decíamos: María que nos recordaba 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…
Significado #2 · Palabras #1
Héctor Socas presenta una entrevista grabada previamente con Pushmit Colley y Tore Greipel, destacando su trabajo en DeepMind de Google y la importancia del aniversario de un hito en inteligencia artificial: el juego de Go.
Habla: Héctor SocasPalabras #14aniversario diez años partida go deepmindidioma hindi pushmit colleylaboratorio deepmind de google inteligencia artificial…pasada, que a mí me parece que ha quedado muy chula, sobre todo porque no he intervenido yo así que es un disfrute de escuchar con dos protagonistas del desarrollo de la inteligencia artificial en esta última década que son las personas cuyos rostros ven en. la imagen de portada de este episodio, se llaman Pushmit Colley, el que aparece con un turbante y Tore Greipel, yo lo he pronunciado fatal pero María se ha pegado el curre de buscar cómo pronunciarlo adecuadamente y además hablarles a cada uno de ellos en su idioma natal, que también te lo ha traducido, porque uno de ellos su idioma natal es hindi y el otro es alemán. Y pues son del laboratorio DeepMind de Google, que saben que ha sido uno de los grandes motores de la inteligencia artificial en los últimos 15 años o así, y sobre todo porque estos días se cumple un aniversario muy importante que son 10 años de esa partida de Go, el juego, Ese juego asiático del que ahora nos hablará Alberto, que es muy aficionado. De hecho, yo recuerdo que de esto hablamos en Coffee Break hace 10 años y que yo no sé si llegamos a hablar de cuando tuvo lugar esta partida, pero sí que hubo episodios en los que…
Héctor Socas continúa explicando cómo las inteligencias artificiales aprenden reglas de juegos, comparando el proceso con un juego de guerra constante.
Habla: Héctor SocasSignificado #2 · Palabras #1deep blue venció a kasparovmáquinas derrotan campeones humanos ajedrezprogramación limitada juegos complejosajedrez más fácil programarinteligencia artificial google ajedrezjuegos como el go complejidadinteligencias artificiales reglas juegosjuegos de guerra whoppertercera guerra mundial simulación continuaalphafold y el premio nobel químicaaprendizaje jugando partidas inteligencia artificialplegamiento de proteínas alphafold…de cuando tuvo lugar esta partida, pero sí que hubo episodios en los que hablamos de esta serie, de este enfrentamiento en este juego tan complejo del que Alberto ahora nos va a hablar un poco y fue muy revolucionario porque a ver ya teníamos desde los. Años 90, desde que Deep Blue venció a Kasparov, ya teníamos máquinas que eran capaces de derrotar a campeones humanos en ajedrez y otros juegos así intelectuales, ¿no? Pero yo creo que la gran diferencia es que hasta ese momento eran máquinas programadas y ya, y claro, eso de programar, esa filosofía de programar no sirve para un juego tan complejo como el Go. Incluso para el ajedrez valía, fíjense ustedes: el ajedrez es un juego que tenemos como algo tan complejo y tan elevado intelectualmente. Es más fácil programar máquinas que puedan derrotarte en ajedrez que en juegos como el Go. El logro es que aquí ya empezaba; esto era parte de un proyecto de Google de desarrollar inteligencias artificiales que pudieran jugar y aprender las reglas de los juegos. Aprenderlas según iba jugando. Y esto decíamos: María que nos recordaba 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 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 #13error 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…
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 #9error 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 argumenta que las jugadas de AlphaGo fueron creativas, ya que rompieron reglas establecidas por jugadores humanos durante miles de años.
Significado #8creatividad alpha go rompe reglasjugadores humanos miles de añosmovimiento hombro cuarta línea…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 desarrollado a lo largo de miles de años, específicamente: que puedes hacer un movimiento de hombro en la cuarta línea, pero no deberías hacerlo en la quinta línea, porque tiende a ceder demasiado territorio en el lateral al otro jugador. Bueno, doctor Craipe, doctor Colley, muchísimas gracias por haber dedicado su valioso tiempo a conversar con nosotros hoy. Esta ha sido una conversación absolutamente fascinante. Y a todos nuestros queridos oyentes, muchas gracias por habernos acompañado.…
Héctor Socas reflexiona sobre la posibilidad de enlazar el estado del tablero de ajedrez con el espacio-tiempo y menciona la existencia de un juego de ajedrez 5D en Steam.
Habla: Héctor SocasSignificado #10ajedrez 5d en steamcausalidad prohibida ajedrez 5dignacio cubo de rubik espacio tiempo…en la segunda parte del episodio de hoy. Ya saben, la cara B, que está en internet; nos tienen que buscar en el podcast para seguirnos escuchando. Espero que lo hayan disfrutado, nos vemos en la cara B. Venga, hasta ahora, chao chao, hasta luego, chao. No, yo estaba pensando, ese que decía Ignacio del cubo de Rubik, que el espacio cambia, pero que también que sea espacio-tiempo, o sea, que puedas cambiar eso, pero también enlazar con el estado del tablero hace un rato, o dentro de un rato Pero eso ya existe, o sea, quiero decir, en Steam, en una plataforma de juegos, hay un ajedrez 5D, que es efectivamente Madre mía, pues sí que hay para todo y una de las reglas será no violar la causalidad, supongo. Debe estar prohibido. Yo no lo he llegado a comprar 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…
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 #12 · Palabras #12alpha 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…
Juan Carlos Gil explica la importancia del handicap en el juego Go, mencionando que se utiliza para evitar empates y varía según las reglas (chinas o japonesas). Alberto Aparici confirma esta información.
Habla: Juan Carlos GilPalabras #10handicap go para evitar empatesalfago reglas chinas siete piedrasreglas japonesas seis piedras media…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 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…
Francis Villatoro explica cómo AlphaGo, al incorporar un árbol de Monte Carlo, se vio limitado en su potencial, lo que llevó a la creación de AlphaCero.
Habla: Francis VillatoroSignificado #16árbol monte carlo alpha goalpha cero superó alpha gointeligencia artificial profundidad juegos…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…
Francis Villatoro explica que los juegos como el ajedrez o el Go son considerados triviales porque son juegos creados por humanos, y su complejidad se reduce al identificar las correlaciones clave.
Habla: Francis VillatoroSignificado #17ajedrez go juegos humanoscorrelaciones clave en el ajedrezlenguaje trivial como el gogo partidas posibles humano…suave, pero mucho, con una red neuronal suficientemente grande para que tenga un tamaño similar al conjunto de tokens y eso era romper completamente todo lo que se sabía de inteligencia artificial y cuando se hizo eso se descubrió que el lenguaje natural es. trivial, las correlaciones que aprenden los bebés y los niños las aprenden fácilmente porque en realidad el lenguaje es trivial y lo mismo hemos observado con el ajedrez o lo hemos observado con el go; son juegos humanos por lo tanto son triviales. Si tú tienes un espacio suficientemente grande para entender esas correlaciones, las correlaciones reales, es mentira que el Go tenga 10 a 170 partidas posibles; ningún humano va a jugar usando todas las posibilidades. El humano va a buscar ciertas correlaciones y esas correlaciones son triviales de entender. Entonces la máquina puede entender no solo las correlaciones que entiende un humano después de haber jugado unas decenas de miles de partidas en su vida, y además correlaciones que un humano no puede llegar a observar porque la máquina puede jugar decenas de…
Francis Villatoro explica cómo la aplicación de reglas a grandes modelos de lenguaje en inteligencia artificial implica que estas redes neuronales sean tan extensas como el conjunto de datos y se expongan repetidamente a los mismos datos para evitar el sobreaprendizaje.
Habla: Francis VillatoroPalabras #6reglas en inteligencia artificial modelos lenguajeevitar sobreaprendizaje repetición datosfrancis villatoro reglas inteligencia artificiallimitaciones cómputo entrenamiento modelos lenguajebillones tokens aprendizaje épocas entrenamientointeligencia artificial wikipedia todos idiomas…lo que puedes aceptar que cometa errores en las construcciones y en los modismos, que no entienda bien ciertos dejes, ciertos dobles sentidos porque ha aprendido una segunda lengua o sea, se planteaban eso como casos pilotos para montar un test de Turing y De repente, cuando te llegan los grandes modelos de lenguaje con el modelo de atención y tú aplicas una serie de reglas que nunca se habían aplicado en inteligencia artificial, que es básicamente las redes neuronales tienen que ser muy grandes, tan grandes como el conjunto de datos, y las redes no tienen que aprender muchas veces. Muéstrale todos los datos una, dos, tres, cuatro, cinco veces, pero no las muestres muchas más que sobreaprenden y entonces lo hacen peor. Son reglas muy tontas, muy sencillitas, claro. Ahora ya estás trabajando con billones, literalmente, billones de tokens en los aprendizajes y estamos hablando de una o dos épocas de entrenamiento, no más, porque literalmente no hay cómputo para hacer más; o sea, no se puede hacer más, y eso es más que suficiente. Es decir, y resulta que una inteligencia artificial recibe toda la Wikipedia y solo por ver toda la Wikipedia en todos los idiomas, ya es capaz de hablar en todos los idiomas. Pero ¿por qué habla? Y las mete ahí. Son puras correlaciones. Y hace todo eso sin necesidad de saber lo que es un verbo, lo que es un adjetivo, lo que es un plural. Pero sí lo sabe, igual que tú lo sabes y no lo sabes. O sea, la mayoría de las personas cuando estamos hablando una…
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 #1 · Palabras #3go 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…