Búsqueda · 31 momentos en 17 episodios
María RibesAlberto ApariciJuan Carlos GilIgnacio CrespoFrancis VillatoroHéctor SocasLuisa AchaerandioPushmeet Kohli · DeepMindThore Graepel · DeepMindreducción espacio búsqueda alphagoredes neuronales alphagoaguja en un pajar alphagored política imita jugadores humanosalphago reduce espacio búsqueda redes neuronalesentrenamiento red política partidas expertosmovimientos prometedores según alphagoAlphaGoJuan Carlos GilFrancis VillatoroLee SedolAlberto ApariciMonte CarloHéctor SocasJosé Miguel RoblesGastón GiribetSeñal y RuidoAlphaCeroMaríaIgnacio CrespoFan HuiIcedolDavid SilverÁrbol Monte Carlo
Reducción Espacio búsqueda AlphaGo
Con
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Juan Carlos Gil explica cómo su trabajo con AlphaGo abordó el desafío de reducir el espacio de búsqueda en el juego de Go, comparándolo con buscar una aguja en un pajar.
…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 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…
Significado #1 · Palabras #1
Alberto Aparici explica cómo Lee Sedol intentaba ocupar el lado derecho del tablero en la segunda partida contra AlphaGo, donde había más piedras de Lee Sedol.
Habla: Alberto ApariciPalabras #8defensa territorio cerca paredinvasión entre piedras y pared…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 piedras y la pared, si tiene poco espacio, va a ser difícil que haga esas formaciones con dos agujeros o más. entonces Lisedol estaba jugando en la cuarta fila. La sabiduría popular de Go, lo que te dice es que si juegas en la segunda fila es imposible que te hagan una invasión, pero a cambio no consigues apenas territorio porque tienes muy poquitas cosas entre tus…
Alberto Aparici explica cómo Lee Sedol optó por jugar en la cuarta fila del tablero durante su enfrentamiento contra AlphaGo, contrastándolo con la estrategia de AlphaGo de invadir en la tercera fila para tener más espacio.
Habla: Alberto ApariciSignificado #4 · Palabras #4alfagó invadiendo tercera filalee sedol jugando cuarta fila tableroestrategia alfagó espacio maniobrarojos en el juego go…tus piedras y la pared. Si juegas en la tercera fila es bastante probable que lo tengas, pero estás siendo conservador, así que mucha gente elige jugar en la cuarta fila o en combinaciones de la cuarta y la tercera fila. Entonces Lisedol estaba efectivamente jugando en la cuarta fila. ¿Y qué hizo Alfagó? Bueno, pues la sabiduría popular dice: si quieres invadir, ve a la tercera, que es donde vas a tener más espacio para poder maniobrar, para poder hacer tus ojos, que son esos agujeros y todas estas cosas. Puedes ir a la cuarta, pero entonces se establece una especie de relación. De igual a igual, bueno, Alfagó eligió ir a la quinta; se fue a la quinta fila. Entonces es una jugada que los humanos no supimos interpretar en ese momento. Yo cuando la he vuelto a ver, que he vuelto a repasar la partida hoy, lo primero que me ha venido a…
Alberto Aparici explica cómo AlphaGo realizó una jugada lógica en la quinta fila para avanzar hacia el centro del tablero, aprovechando piedras previamente colocadas en la esquina inferior izquierda.
Habla: Alberto ApariciSignificado #11alfago quinta fila centro tableropiedras esquina inferior izquierda alfagojugada tablero completo gopreferencia jugadores humanos goestrategia alphago tablero completojugada 37 esquina inferior izquierda…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 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…
Juan Carlos Gil explica cómo su trabajo con AlphaGo abordó el desafío de reducir el espacio de búsqueda en el juego de Go, comparándolo con buscar una aguja en un pajar.
Significado #1 · Palabras #1reducción espacio búsqueda alphagoredes neuronales alphagoaguja en un pajar alphagored política imita jugadores humanosalphago reduce espacio búsqueda redes neuronalesentrenamiento red política partidas expertosmovimientos prometedores según alphago…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 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…
Alberto Aparici y Francis Villatoro comentan el décimo aniversario del segundo juego entre AlphaGo y Lee Sedol, un momento histórico para AlphaGo. Se dirige a ellos como 'entrenadores' de AlphaGo para preguntarles cómo se prepararon para la serie y qué esperaban del resultado.
Habla: Alberto ApariciPalabras #2búsqueda en árbol monte carloalphago contra lee sedol momento históricoentrenadores de alphago preparación seriesistema alphago versión primitivaredes neuronales en alphagobúsqueda en árbol alphagofan hui campeón europeo go…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 Lee Sedol y esa serie, AlphaGo contra Lee Sedol, es, podría decirse, el momento histórico para AlphaGo. Así que quería preguntarles, ustedes fueron de alguna manera los entrenadores, digamos, de Álfago Entonces, ¿cómo se prepararon para una serie de este tipo y esperaban el resultado? Que fue realmente asombroso Sí, así que la verdad es que sí requirió muchísima preparación, ¿sabes? Al principio el sistema era muy, muy, muy primitivo y no funcionaba del todo bien, aunque me ganó en mi primer día de trabajo cuando lo probé. Y luego lo fuimos desarrollando cada vez más y más. Fue entonces cuando introdujimos estas dos redes neuronales. También implementamos la búsqueda en árbol y con el tiempo llegamos a un punto en el que consideramos que era bastante robusto, pero todavía no habíamos alcanzado el nivel del Icedol y así trajimos a Fan Hui, el entonces campeón europeo de. Go para jugar un partido de 10 partidas, un encuentro de prueba que nos diría dónde estábamos porque es realmente difícil saber qué tan buena es la iteración actual del sistema. Puedes enfrentarlo a los sistemas que ya existen pero claro nuestra intención era…
Ignacio Crespo relata cómo Fan Hui, el campeón europeo de Go, fue crucial para evaluar AlphaGo, y describe una apuesta con David Silver sobre el resultado de los enfrentamientos.
Palabras #20fan hui campeón europeo goalpha go ganó contra fanhuiapuesta con david silver alphagodisfraz de maestro go apuesta…difícil saber qué tan buena es la iteración actual del sistema. Puedes enfrentarlo a los sistemas que ya existen pero claro nuestra intención era ir mucho más allá de los sistemas actuales y por lo tanto requeríamos una manera de poder hacer pruebas. Y así Fanjui nos resultó de una ayuda verdaderamente inestimable y nosotros, sabes, AlphaGo ganó 10 a 0 contra Fanjui y eso nos dio una buena indicación de que era un jugador bastante fuerte. De hecho, en ese entonces yo hice una apuesta con David Silver; yo pensé que AlphaGo perdería al menos uno de esos juegos de prueba y David estaba completamente seguro de que no lo haría. Y como consecuencia de perder la apuesta, tuve que disfrazarme de un antiguo maestro de Go y venir a trabajar un día. Increíble. Pero claro, lo hice con mucho gusto porque también significaba que nuestro sistema era realmente bueno, mucho mejor de lo que había pensado en aquel momento. Y eso entonces nos dio la confianza para decir, ¿sabes?, quizás podamos alcanzar la cima del mundo…
Juan Carlos Gil comenta sobre el impacto histórico del encuentro entre AlphaGo y Lee Sedol, destacando cómo la inteligencia artificial pudo navegar un espacio combinatorio inmenso y transformó la ciencia.
Habla: Juan Carlos GilPalabras #11alfago contra lee sedol históricointeligencia artificial espacio combinatorioinvestigación biológica base fundamental…de la cual precisamente estamos conmemorando el aniversario hoy, tal como mencionas. Sí, más adelante te preguntaré sobre la jugada 37, pero ahora te dejo con mi colega Juan Carlos, quien también quiere hacerte algunas preguntas. Sí, gracias Alberto, así es. Sin lugar a dudas, el encuentro contra Lisedol resultó ser histórico, pero al mismo tiempo demostró claramente que la inteligencia artificial era capaz de navegar ese inmenso espacio combinatorio que usted ha descrito, una idea que finalmente transformaría por completo la ciencia. Hace 30 años yo realizaba simulaciones por computadora, personalmente, y el plegamiento de proteínas me parecía completamente intratable. Así que finalmente AlfaFold logró resolver este problema, transformando lo que había sido un gran desafío de 50 años en una nueva base fundamental para la investigación biológica. Entonces, Dr. Colley, mi pregunta es: ¿qué viene ahora con AlphaFold 3 y qué aspectos fundamentales quedan aún sin resolver en este campo? Sí, yo creo que lo que AlphaGo nos demostró es que podemos ir mucho más allá de lo que el conocimiento humano nos permite y así ser…
Ignacio Crespo responde a una pregunta sobre si esperaban que AlphaGo realizara jugadas creativas como la que se discutió anteriormente. Explica que, aunque no era algo esperado directamente, sí anticiparon que AlphaGo podría idear movimientos similares debido a las pruebas realizadas.
Palabras #13alphago jugadas creativas pruebasarquitectura dual alphago movimiento 37entrenamiento humano alphago juego…eso resultó ser muy fuerte, como legendariamente fuerte. Así que mi pregunta es: ¿esperabas que AlphaGo fuera capaz de hacer algo así? ¿Y ves este tipo de creación o de creatividad como algo diferente de la creatividad humana? ¿O son solo el mismo misterio? Sí, no lo estábamos esperando directamente, pero habíamos visto mucho juego competente en nuestras pruebas y por eso esperábamos que AlphaGo pudiera idear este tipo de movimiento. pero la verdad es que AlphaGo de hecho juega de una manera bastante humana, parece humano cuando juega y la razón es por supuesto que fue entrenado con 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…
Ignacio Crespo reflexiona sobre cómo AlphaGo seleccionó movimientos creativos en partidas de Go, destacando la combinación entre intuición y análisis exhaustivo de datos.
Habla: Ignacio CrespoSignificado #20alphago movimientos creativos gointuición análisis exhaustivo alphagoárbol de juego alphago…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 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…
Juan Carlos Gil comenta sobre el comportamiento estratégico de AlphaGo y AlphaCero en partidas de Go, explicando cómo estas IA priorizaban la victoria por encima de movimientos artísticos o la obtención de una piedra adicional.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #9 · Palabras #16alphago priorizaba la victoriaalphacero ventaja media piedraestrategia alphago ganar partida…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, 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…
Héctor Socas y Francis Villatoro discuten las diferencias entre AlphaGo y AlphaZero, destacando que AlphaGo incorporó elementos de diseño inteligente y conocimiento humano.
Habla: Héctor SocasSignificado #14 · Palabras #5alphago incorpora diseño inteligentemonte carlo contribución humana alphagoconocimiento humano en modelo alphagoárbol monte carlo alpha goalpha cero superó alpha gointeligencia artificial profundidad juegos…un humano ha decidido que hay que tener dos redes neuronales, una la de "policy", otra la de "value", que tiene que haber un árbol, o sea, que no era simplemente crear una red muy grande y ponerla a jugar; entonces, que realmente eso es un poco por donde va. al facero Claro, ese es Alpha Zero, exactamente, que vino después y el cero viene de ahí, de empezar casi que de primeros principios. Entonces, 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…
Héctor Socas menciona una herramienta de búsqueda desarrollada por José Miguel Robles, un oyente y mecenas del podcast, que permite realizar consultas en lenguaje natural.
Habla: Héctor SocasSignificado #7herramienta búsqueda josé miguel robleslenguaje natural herramienta roblesrelaciones morfosintácticas gastón…de embalsamamiento utilizados en la momificación egipcia y a mí esto me recordó un montón a algo que contamos en el episodio 402, también de un tema parecido Sí, sí, me acuerdo perfectamente, no tuve que buscarlo en nuestra web señalirruido.com Vale, vale, ok, ahora estoy más tranquilo, donde por cierto tenemos una maravillosa herramienta de búsqueda que ha desarrollado nuestro amigo y oyente y mecenas José Miguel Robles, que es maravilloso con lenguaje natural. Le podemos preguntar a la máquina cualquier cosa que queramos y pilla todas las relaciones morfosintácticas y ortosintácticas, que diría aquí para molestar a Gastón y... Hasta es verdad, nunca nos acordamos de eso. Bueno, y a todos nuestros oyentes latinoamericanos un saludo. Que bueno, eso el paper este, que parece muy interesante, ¿no? Sí, y es complementario de ese que decías tú; el del otro piso era de 2023. Y este paper, pues los autores es importante que digamos algo también. La primera, como has dicho, es Wanjue Chao, se…