Búsqueda · 23 momentos en 8 episodios
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Red valor estimación partida go
Con
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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.
…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…
Significado #1 · Palabras #1
Alberto Aparici explica la mecánica básica del juego de Go, detallando cómo los jugadores obtienen puntos al rodear zonas con sus piezas.
Habla: Alberto ApariciSignificado #15go imita estrategia militar antiguapuntos go por zonas rodeadasjugada fundamental go rodear territoriowei qi juego de rodear…todas las posibles posiciones del tablero para poner una piedra, que en este caso el tablero ego es de 19 por 19, así que son 361 posiciones diferentes y a medida que se va consumiendo el juego pues va estando más lleno el tablero. ¿De qué va este juego? Pues básicamente es un juego que imita la estrategia militar de la época antigua. Es un juego en el que tú obtienes puntos por tener rodeada una zona con piezas de tu color, y los puntos que tú tienes son las posiciones que están en el interior de ese muro tuyo. Por lo tanto, una jugada fundamental en Go es rodear territorio. De hecho, el nombre en chino que es Wei Qi, es básicamente juego de rodear mayormente. Una de las jugadas fundamentales es ir haciendo una especie de cerco, lo más grande posible, pero otra de las jugadas fundamentales es invadir el territorio del otro. Entonces tú te puedes meter dentro del territorio del otro y quitarle puntos porque esa zona…
Alberto Aparici explica una regla clave sobre cómo se puntúan las jugadas en el juego de Go, detallando que al rodear una formación completa, esta desaparece y la piedra colocada no muere.
Habla: Alberto ApariciSignificado #17formación completa go desaparecepiedra colocada no muere gojugada legal rodear formación gocasillas vacías puntos goahogar piedras contrario tablero go…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 explica por qué en el juego de Go se suele comenzar jugando por las esquinas y luego extenderse a los lados, comparando la estrategia con la lógica de resolver puzzles.
Habla: Alberto ApariciSignificado #16go estrategia esquinas y ladospuzzles lógica esquinas y ladospartida de go adjudicación esquinas…una jugada que no se sabe muy bien a dónde llega. Os la describo muy fácilmente: como el objetivo de Go es rodear territorio, la zona donde más fácil es rodear territorio o sea, donde menos piedras has de poner para rodear territorio, es en la esquina, ¿vale? Por lo tanto, en Go se suele empezar jugando por las esquinas. La segunda zona donde más fácil es, es el lado, con lo que a partir de las esquinas te extiendes por la parte de arriba, la de la izquierda y derecha o la de abajo. Como sabe todo el mundo que hace puzzles, que se empiezan por esas esquinas y luego los lados rectos, claro, pues es una lógica muy similar en realidad, y la parte difícil es el centro; entonces, en la segunda partida tenían las esquinas ya más o menos adjudicadas y los lados, algunos sí y otros no tanto, y el lado derecho en particular. estaba bastante vacío. Y estaba Lisedol intentando ocuparlo. Había más piedras de Lisedol que de Álfago. Y en 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…
Ignacio Crespo plantea una pregunta sobre por qué el juego de Go representa un desafío computacional y cómo AlphaGo superó esa barrera.
Habla: Ignacio CrespoSignificado #5 · Palabras #16juego go desafío computacionalalphago superó barrera goposiciones posibles juego gogo más posiciones que átomosátomos universo conocidoposiciones 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 universo conocido, 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…
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 #11go como un árbol invertidovariaciones del juego goancho del árbol movimientos goprofundidad del árbol duración goestructura combinatoria juego óptimo…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 #1 · Palabras #1red 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 CrespoSignificado #9 · Palabras #3sistema 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 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 #4evaluación de partidas go alberto aparicicomprensión del juego profesional goformaciones negras blancas partida gogo juego información completatablero visibilidad total piedras capturadaspartida go vista principioprofesionales go mismo colorlenguaje del go reconstrucción partidago partidas estándar profesionalesgo variante un solo colorrendición rápida en partidas goentrenamiento jugadores ajedrezaperturas clásicas go variantesfinales a cuatro fichas goconocimiento finales y aperturas go…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 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 cuatro fichas, a tres fichas, a dos fichas; te los estudias completamente y te sabes todas las posibilidades. Si tú no tienes ese conocimiento de finales y de aperturas, normalmente una persona con ese conocimiento te gana porque ves rápidamente que no conoces esos detalles. Eso es. De hecho, ese es uno de mis puntos débiles más potentes, que es que yo nunca he tenido el tiempo y la paciencia de aprenderme las aperturas, las esquinas, los yo sé que hice y todas estas cosas. Un punto…
Alberto Aparici comenta sobre la capacidad de estimar el desarrollo de una partida de Go, basándose en una entrevista con Greppel.
Habla: Alberto ApariciSignificado #2 · Palabras #4estimación partida go greppelreglitas puntuación partida gotanteo zona propia goalfago domina el juego goárboles de evaluación alfagoia evalúa posiciones en gogo atención inmediata en partidapartida go perder centro o ladogo preocupación por la posición…bastante malo, pero quiero decir, seguramente os ganaría a vosotros si no habéis jugado nunca. A mí fijo. Pero eso no quiere decir que no sea malo, que no es la misma cosa. Sí, lo que hay, sino que nosotros somos peores. Claro, esa es la cosa. Yo quería... Sí, bueno, termina Alberto. Quería comentar una cosa relacionada con esto: esta idea de que tú llegas a algo, ves el tablero y te haces una idea de por dónde va la partida, es lo que ha dicho Greppel en la entrevista. Esta especie como de estimación de quién va ganando, cómo va la partida, hay toda una serie de reglitas para saber más o menos cuántos puntos tienes. Bueno, asumiendo que esta zona es mía, asumiendo que esta zona es de él, no sé cuántos, y te vas haciendo una idea de cómo va el tanteo. Yo no soy muy bueno en eso. Tampoco, es otro de mis puntos débiles, digamos, pero vamos, que un profesional puede decir: "Creo que va a ganar por una piedra", blancas, y tú dices: "Vale, ok, este nivel de precisión 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,…
Héctor Socas retoma un punto mencionado por Alberto Aparici sobre la importancia de evaluar el estado de una partida en el juego Go para determinar si se está mejorando.
Habla: Héctor SocasSignificado #8 · Palabras #5evaluar estado partida juego gométricas para redes neuronalesaprendizaje mejora red neuronal…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…
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 #20ajedrez 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 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 #18go 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 continúa explicando el concepto de suma cero y su relación con los equilibrios de Nash, argumentando que estos últimos no son aplicables al juego de Go debido a su naturaleza de suma cero.
Habla: Héctor SocasSignificado #19suma cero concepto muerte vidago juego suma ceroequilibrios nash go inaplicablescolaboración equilibrio nash necesario…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?, ¿no? Mors tua vitamea, vitamea, diría, perdón María. Sí, depende de la época. Claro. Quiere decir, el concepto es suma cero: tu muerte es mi vida, o sea, lo que tú pierdas es lo mismo que yo gano. Entonces, el Go es así: es de suma cero, no tiene sentido los equilibrios de Nash en el Go. ¿Me equivoco? ¿Alguien tiene...? Yo opino como tú; yo creo que para que haya un equilibrio de Nash tiene que existir la noción de colaboración, de lo contrario no aplica, ¿no? Correcto, yo lo veo así. Vale, bueno pues con esta concordia yo creo que está bien para terminar el programa en un ambiente de paz y de amistad y podemos quedar como si fuéramos amigos y a lo mejor volver más a verlo. Y a lo mejor a base de fingirlo lo…