Búsqueda · 27 momentos en 7 episodios
María RibesAlberto ApariciJuan Carlos GilIgnacio CrespoFrancis VillatoroHéctor SocasLuisa AchaerandioPushmeet Kohli · DeepMindThore Graepel · DeepMindalfago vence al campeón europeovictoria alpha go en serie partidasprueba preliminar alpha go jugadoresAlphaGocampeón de EuropaAlberto ApariciLee SedolFrancis VillatoroAlpha GoAlpha 0DismainAlfagoHéctor SocasAlphaCeroMonte CarloMaríaJuan Carlos GilDeepMindEgipto AntiguoCientófiloFan HuiIcedolDavid SilverIgnacio CrespoFagóGreppelGo de un solo colorpartida 27A
Victoria Alpha Go en serie partidas
Con
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Alberto Aparici describe la siguiente fase en las pruebas realizadas con AlphaGo, tras obtener una victoria contundente sobre el campeón europeo.
…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 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…
Significado #1 · Palabras #7
Héctor Socas introduce los temas a tratar en el episodio, incluyendo avances en aprendizaje profundo como la victoria de AlphaGo sobre un campeón de Go, así como otros temas diversos como el embalsamamiento egipcio y experimentos con criogenización cerebral.
Habla: Héctor SocasPalabras #6alphago derrota campeón goembalsamamiento momias egipto antiguocriogenización tejido cerebralteorías conciencia debate científico…felicidad. Quizás hay una moraleja escondida en esto y la clave de la felicidad es el justo equilibrio. Buen tema para un tratado de autoayuda. Pero no estamos aquí hoy para eso, sino para tertuliar sobre la actualidad de la ciencia. Hoy nuestro recorrido nos Lleva a los orígenes del aprendizaje profundo moderno; vamos a retrotraernos 10 años a ese gran hito de DeepMind cuando su sistema AlphaGo derrotó en una partida legendaria al gran campeón humano de Go. Pero no solo de IA vive el Cientófilo, y tenemos más temas: el embalsamamiento de las momias en el Egipto Antiguo, los experimentos sobre criogenización de tejido cerebral, lo que algunos ven la antesala de la hibernación. Continuaremos el debate sobre las teorías de la conciencia y más cosas que irán surgiendo, seguro. Pasen y pónganse cómodas; que están ustedes en la compañía de Coffee Break Señal y Ruido. Ya Saben que tenemos una página web que es señalirruido.com. En esa página pueden encontrar todos los episodios anteriores, los 550 episodios que ya hemos producido contando este más todos los audios bonus, extra; también todas las referencias de los temas que…
Alberto Aparici describe la siguiente fase en las pruebas realizadas con AlphaGo, tras obtener una victoria contundente sobre el campeón europeo.
Habla: Alberto ApariciSignificado #1 · Palabras #7alfago vence al campeón europeovictoria alpha go en serie partidasprueba preliminar alpha go jugadores…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 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…
Alberto Aparici y Francis Villatoro discuten el formato de un enfrentamiento entre AlphaGo y Lee Sedol, explicando que consistió en una serie al mejor de cinco partidas.
Habla: Alberto ApariciSignificado #3alfago ganó serie 5-0 lissedollissedol ganó partida cuarta retorno humanidad…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. Partida y la partida era a 5 juegos, o sea que iban a jugar 5 veces y el que ganara 3 partidas ganaba al final. Alfago ganó 5-0, vale, le ganó todas las partidas a Lissedol 4-1, Alberto 4-1, 4-1, sí la cuarta la ganó la cuarta es el retorno de la humanidad y recordad, la cuarta la ganó Lissedol y acojonó a Dismain porque Dismain dijo: como me gane la quinta, porque lo que hizo fue engañar a la máquina. Queda dudoso, ¿no? Lissedol hizo una jugada absolutamente idiota en plan: esto la máquina no lo va a entender y va a fallar, que es que estuvo probando muchas cosas y lo logró; la máquina completamente se perdió, no se enteró de nada, de la misa a la mitad y…
Francis Villatoro y Juan Carlos Gil discuten sobre el enfrentamiento entre Lee Sedol y AlphaGo, explicando que un humano ya habría ganado si hubiera logrado vencer a la máquina en dos de tres partidas.
Habla: Francis VillatoroSignificado #11victoria humana contra alphagolee sedol vence a fagódeepmind parchea defecto alphagoaprendizaje jugando contra la máquina…esto la máquina no lo va a entender y va a fallar, que es que estuvo probando muchas cosas y lo logró; la máquina completamente se perdió, no se enteró de nada, de la misa a la mitad y entonces pensaron los de DeepMind, como en la quinta vuelva a hacer lo. Mismo Licedol, con que gane 2 de 3, ya el humano ha ganado la máquina porque el humano ha tenido que aprender a jugar contra la máquina y lo ha logrado y la ha vencido; entonces era fundamental que en la quinta volviera a ganar al Fagó y ganó al Fagó. Claro, y DeepMind confesó que entre la cuarta y la quinta parcheó ese defecto, muy a posterior y varios años después, así se aprende. También, bueno quería llegar con todo esto al famoso segundo juego, que es donde tiene lugar la jugada 37, de la que hablamos en la entrevista. Y de hecho lo están preguntando también en el chat, lo acabo de ver entonces, la jugada 37 es básicamente una…
Alberto Aparici analiza la jugada número 37 del segundo enfrentamiento entre AlphaGo y Lee Sedol, específicamente la decisión de AlphaGo de jugar en la quinta fila.
Habla: Alberto ApariciSignificado #10alfagó quinta filajugada alpha go lee sedolinterpretación humana alfagódominio centro piedra sola…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 la cabeza cuando la he visto es: ¿Qué está intentando hacer? Porque 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…
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 #18alfago quinta fila centro tableropiedras esquina inferior izquierda alfagojugada tablero completo go…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…
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 #19 · Palabras #14juego go desafío computacionalalphago superó barrera goposiciones posibles 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…
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 ApariciSignificado #2búsqueda en árbol monte carloalphago contra lee sedol momento históricoentrenadores de alphago preparación serie…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…
Ignacio Crespo explica cómo se necesitaba un encuentro de prueba con Fan Hui, el entonces campeón europeo de Go, para evaluar la calidad del sistema AlphaGo en comparación con otros programas existentes.
Significado #8encuentro prueba campeón go fan huialpha go frente sistemas existentesevaluar calidad sistema alpha gofan hui campeón europeo goalpha go ganó contra fanhuiapuesta con david silver alphagodisfraz de maestro go apuesta…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 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…
Ignacio Crespo describe cómo Fan Hui, el campeón europeo de Go, ayudó a probar el sistema AlphaGo antes del enfrentamiento con Lee Sedol.
Significado #15fang hui prueba sistema alphagoalphago enfrentamiento lee sedollee sedol muestra confianza entrevista…Y fue entonces cuando Demis organizó el partido y nos dio una fecha límite, porque una vez que el partido está fijado, ¿sabes?, tienes que cumplir. Y así, por supuesto, trabajamos febrilmente en mejorar el sistema, verificando cuán robusto y fiable era. Fang Hui también probó el sistema. Ahora teníamos a Fang Hui en el equipo y él nos ayudó a probar el sistema. Y así, cuando llegó el día, estábamos preparados, pero no teníamos ni idea de si AlphaGo aguantaría, porque es imposible estimar la fuerza de un jugador como Lee Sedol. Pero entramos al partido con mucha confianza y también Lee Seedle, si recuerdan en su entrevista, él se mostró bastante seguro de sí mismo, lo cual fue excelente y eso creó el mejor escenario posible para el encuentro. Y luego, por supuesto, todo el drama se desató, incluyendo como no podía ser de otra manera, la famosa jugada 37 en la segunda partida, de la cual precisamente estamos conmemorando el aniversario hoy, tal como mencionas. Sí, más adelante te preguntaré sobre…
Alberto Aparici y Francis Villatoro retoman la discusión sobre el juego Go, específicamente sobre una jugada considerada un error por los comentaristas en la partida entre AlphaGo y Lee Sedol.
Habla: Alberto ApariciSignificado #12jugada 37 alpha go lee sedolerror alpha go comentaristas partidacreatividad alpha go versus humana…son capaces de extraer y hacer estas predicciones asombrosas con menos capacidad de cómputo. Y ¿cuál es el límite? ¿Cuál es el límite real, el verdadero límite de cuánto más eficientes podemos llegar a serlos? Muchas gracias, Alberto. Sí, muchísimas gracias. Volvamos, si les parece, al tema de Go por un momento. No podemos terminar esto sin preguntar sobre la mítica jugada 37 que ocurrió en la segunda partida contra Lee Sedol. Esa jugada, para nuestros oyentes, fue una que los comentaristas descartaron casi por unanimidad porque fue interpretada como un error y después de 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,…
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 #7 · Palabras #2alpha 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…
Alberto Aparici explica que existe una versión de Go llamada 'Go de un solo color', utilizada por los profesionales para entrenar su memoria.
Habla: Alberto ApariciPalabras #9evaluación 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 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…
Alberto Aparici comenta sobre la capacidad de estimar el desarrollo de una partida de Go, basándose en una entrevista con Greppel.
Habla: Alberto ApariciPalabras #17estimación partida go greppelreglitas puntuación partida gotanteo zona propia go…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…
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 #6 · Palabras #5go atención inmediata en partidapartida go perder centro o ladogo preocupación por la posiciónalphago priorizaba la victoriaalphacero ventaja media piedraestrategia alphago ganar partida…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, 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 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.
Habla: Héctor SocasPalabras #4alfago asegura su posiciónvictoria vs asegurar posiciónjugada mejora estado actual alberto…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…
Juan Carlos Gil, junto con Héctor Socas, reflexiona sobre el desarrollo de AlphaGo y su capacidad para evaluar el progreso en una partida de Go. Se plantea la pregunta de por qué AlphaFold se aplicó al plegamiento de proteínas.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #16alphago evaluación progreso partida goalfafol plegamiento proteínas criterio fundamentalimpacto humanidad alfafol problema científico…que tiene más piezas y el que tiene más o menos el centro del tablero tiene mayor densidad de piezas por el centro del tablero va ganando, salvo que veas que uno tiene el rey acorralado; hay como un par de cositas que te hacen ver quién va ganando la partida. Y claro, en Go debe ser mucho más complicado eso. Y yo creo que uno de los grandes éxitos para poder desarrollar AlphaGo fue poder desarrollar algo que te permite evaluar cuánto de bien lo estás haciendo. Pero llevando la conversación, saliendo un poco del go, que es muy interesante, pero esto es un podcast de ciencia, ¿por qué abordaron con alfafol el plegamiento de proteínas? Pues uno de los criterios fundamentales, no solo por el absurdo impacto que puede tener en la humanidad, que si queréis lo discutimos, obviamente, sino porque tenían contra qué comparar, y eso no se da en muchos problemas científicos existían decenas de miles de Proteínas cuya estructura había sido ya determinada con mucho dolor mediante técnicas que a menudo llevaban decenas de años y que estaban disponibles en una base de datos accesible, el PDB, el Protein Data Bank, donde pone la secuencia de aminoácidos y la…
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 #4árbol 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…