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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.
…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 capaces de superar a los humanos incluso en ajedrez normal, perdón en ajedrez, en póker, en póker normal que no es de información completa; pero solo no sabes las cartas del contrario, ahí ya pueden ganar. Hay otras modalidades de póker que yo desconozco, más completas, donde hay menos acceso a información y ahí todavía ganan los humanos. Mira, ahora que has dicho eso, os voy a contar una curiosidad graciosa del Go: que es que existía una... Perdona, Alberto, porque es que soy un idiota, pero de verdad de proporciones colosales. Bueno, seguramente no tanto. Estaba diciendo en la pausa que no debo olvidarme de presentar a Luisa. Y empezamos el programa y me olvido de presentar a Luisa, que está con nosotros: Luisa Echaerendio, que se nos ha unido durante la pausa. Que es profesora de formación profesional en…
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 #19alphafold 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 cómo se realizó una primera prueba con AlphaGo, enfrentándolo al campeón de Europa, y contextualiza el nivel del campeonato europeo en comparación con las potencias tradicionales en el juego de Go.
Habla: Alberto ApariciPalabras #18alfago contra campeón europago china japón coreajapon capa caída gocampeón europeo segunda categoría go…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 Corea. En los últimos 20 años han sido más Corea y China que Japón. Japón lleva unos 30 años, un poquito de capa caída. Entonces los países fuertes son esos, pero hay también buenos jugadores en Estados Unidos; hay también buenos jugadores en Australia, menos, y en Europa también un poco menos. Con lo que el campeón europeo en principio es un jugador de segunda categoría, no es un jugador de los buenos buenos. Entonces la gente de Alfago jugó primero contra este campeón. europeo y Alfago le consiguió ganar en una serie de 10 partidas, si no recuerdo mal, le ganó 10 a 0 y una vez tuvieron esa prueba preliminar hecha, dijeron, vale, ya podemos dar el salto a jugar contra un jugador de los de primera categoría y entonces…
Alberto Aparici describe la siguiente fase de las pruebas realizadas con AlphaGo, que implicó enfrentamientos contra los mejores jugadores del mundo, incluyendo a Lee Sedol.
Habla: Alberto ApariciPalabras #8partidas contra lee sedoljugador más brillante 2000 lisedolranking lee sedol 2016lee sedol mejor jugador 2000…le consiguió ganar en una serie de 10 partidas, si no recuerdo mal, le ganó 10 a 0 y una vez tuvieron esa prueba preliminar hecha, dijeron, vale, ya podemos dar el salto a jugar contra un jugador de los de primera categoría y entonces contactaron con los Mejores jugadores de la última década y en particular consiguieron organizar una serie de cinco partidas contra Lisedol, que es el jugador más brillante de los 2000. En el momento en que la partida tuvo lugar, que es en el año 2016, Lee Sedol ya no era el mejor jugador del mundo, pero lo había sido durante los 2000 y seguía siendo increíblemente bueno; obviamente estaba segundo en el ranking. No es que se hubiese ido a la bola, claro; no estoy muy seguro de dónde estaría, pero ya no era el mejor jugador del mundo. Yo creo que era tercero o cuarto o algo por el estilo, pero da igual Lee, segundo; da igual en cualquier caso, organizaron esta.…
Alberto Aparici analiza una jugada controvertida del segundo enfrentamiento entre Lee Sedol y AlphaGo, explicando cómo los comentaristas la consideraron un error debido a su falta de invasión o dominio del centro.
Habla: Alberto ApariciSignificado #15error lee sedol contra alfagojugada controvertida alfago centrolee sedol fumando durante partidaalfago análisis 12 minutos…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 momento Estaba fumando en el exterior y cuando volvió de fumar y vio la jugada de Alfago, el tío se pasó 12 minutos pensando que no es lo que haces cuando hay un error evidente. Cuando hay un error evidente te 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…
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 #11preferencia jugadores humanos goestrategia alphago tablero completojugada 37 esquina inferior izquierda…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 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 CrespoSignificado #17sistema 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…
Ignacio Crespo argumenta que las jugadas de AlphaGo fueron creativas, ya que rompieron reglas establecidas por jugadores humanos durante miles de años.
Palabras #16creatividad 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.…
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 #1 · Palabras #1juegos información completa ajedrezgo tablero juego universopóker información oculta jugadoresstreet poker risa contextoalpha 0 aprende juegos información completaeliminación conocimiento humano alpha goevolución alpha go domina juegosalfacero supera a stockfishevoluciones alfacero vencen humanos ajedrezalfacero domina póker incompletojuegos información completa incompletago curiosidad juegoalberto aparici idiota…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 capaces de superar a los humanos incluso en ajedrez normal, perdón en ajedrez, en póker, en póker normal que no es de información completa; pero solo no sabes las cartas del contrario, ahí ya pueden ganar. Hay otras modalidades de póker que yo desconozco, más completas, donde hay menos acceso a información y ahí todavía ganan los humanos. Mira, ahora que has dicho eso, os voy a contar una curiosidad graciosa del Go: que es que existía una... Perdona, Alberto, porque es que soy un idiota, pero de verdad de proporciones colosales. Bueno, seguramente no tanto. Estaba diciendo en la pausa que no debo olvidarme de presentar a Luisa. Y empezamos el programa y me olvido de presentar a Luisa, que está con nosotros: Luisa Echaerendio, que se nos ha unido durante la pausa. Que es profesora de formación profesional en…
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 #4 · Palabras #4evaluación 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…
Alberto Aparici describe cómo los profesionales de Go utilizan partidas estándar para entrenar su memoria, mencionando la variante 'Go de un solo color' y comentando sobre la rapidez con la que se rinden en partidas.
Habla: Alberto ApariciSignificado #18go partidas estándar profesionalesgo variante un solo colorrendición rápida en partidas go…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 momento de a uno dice me rindo y dices pues debe de ser que ha parecido. Pero eso es el equivalente en Go a lo que en ajedrez se llama entrenarse con aperturas; tú te estudias todas las aperturas, todas las aperturas clásicas con todas sus variantes de manera sistemática en plan puramente arbórea y te estudias finales, finales a…
Francis Villatoro explica cómo una máquina puede identificar correlaciones tanto las que un humano encuentra tras jugar miles de partidas como aquellas que el ser humano no puede observar debido a la capacidad de la máquina para analizar millones de partidas.
Habla: Francis VillatoroSignificado #13ajedrez go juegos humanoscorrelaciones clave en el ajedrezlenguaje trivial como el gogo partidas posibles humanomáquina identifica correlaciones partidascorrelaciones más allá de humanosmillones de partidas máquina aprendecorrelaciones triviales datos dimensión…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 millones de partidas. Entonces aprende en dos o tres días decenas de millones de partidas y observa correlaciones más allá de las correlaciones que observan los humanos. Pero el punto clave es que son correlaciones triviales, que están obvias en los datos cuando los ves en toda su dimensión. ¿Te ¿Sujeto el cubata? Sí, tengo que recoger este guante. Bueno, primero tengo que decir que me ha asustado porque estaba hablando de árbol de Monte Carlo y se me ha preguntado a María: digo, yo, yo qué sé de los árboles de Monte Carlo. Nunca has estado en Monte…
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 SocasPalabras #14equilibrios 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?,…