10 episodios
01:34:49Habla: Héctor Socas
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María RibesAlberto ApariciJuan Carlos GilIgnacio CrespoFrancis VillatoroHéctor SocasLuisa AchaerandioPushmeet Kohli · DeepMindThore Graepel · DeepMindhandicap go para evitar empatesalfago reglas chinas siete piedrasreglas japonesas seis piedras mediaalfago asegura su posiciónvictoria vs asegurar posiciónjugada mejora estado actual albertoevaluar estado partida juego gométricas para redes neuronalesaprendizaje mejora red neuronalAlberto ApariciAlfagoHéctor Socasjuego GoCoffee BreakAlphaGoLee SedolGreppeljugada 37RiskEstrategoCluedoStreet PokerPiedras Papel TijeraDismainDeepMindAcastJuan Carlos GilIgnacio Crespo

Jugada mejora Estado actual Alberto

Ep550: Entrevista DeepMind; AlphaGo y AlphaFold; Egipto; Consciencia

19 de marzo de 2026
12 momentos
Con
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Héctor Socas introduce una reflexión sobre la estrategia en el juego Go, retomando un punto mencionado por Alberto Aparici. Se discute la tensión entre buscar una victoria contundente y asegurar la posición.

…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 justamente decía Alberto. El hecho de que no se trata solo de enseñarte a jugar y cómo mejorar el estado actual, ¿qué jugada me permite mejorar el estado actual? Sino que para yo saber si estoy mejorando el estado actual o no, tengo que saber evaluar el estado de la partida. Una cosa muy importante en una red neuronal es saber tener una métrica de cuánto de bien estás haciendo el trabajo, porque el aprendizaje de una red neuronal se trata de mejorar aquello que te hace que la Métrica que tú estás usando se optimice, o sea que tú minimices el error de lo que estás haciendo; hacer cosas que minimicen el error entonces para eso necesitas saber, dado el estado de la partida, saber cuánto de bueno es ese estado. Por ejemplo, en…
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