AlphaGo

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AlphaGo es un programa informático de inteligencia artificial desarrollado por Google DeepMind para jugar al juego de mesa Go. En octubre de 2015 se convirtió en la primera máquina de Go en ganar a un jugador profesional de Go sin emplear piedras de handicap en un tablero de 19x19.

Se enfrentó contra el jugador chino Fan Hui 2p en una serie de 5 partidas oficiales, las cuales AlphaGo ganó, seguidas por unas partidas informales que acabaron 3-2 a favor de la inteligencia artificial. En marzo de 2016 se enfrentó a uno de los mejores jugadores, Lee Sedol 9p. El 9 de marzo de 2016, AlphaGo ganó la primera partida de este enfrentamiento.[1] [2] Hasta marzo del 2016, AlphaGo esta rankeado numero dos del mundo en el ranking no oficial de Rémi Coulom, con un elo de 3611 hasta julio del 2016.[3] En reconocimiento por vencer a Lee Sedol, AlphaGo fue galardonado con un honorario 9-dan por la Asociación Coreana de Baduk.

Hardware[editar]

AlphaGo se puso a prueba en hardware con varios números de CPU s y GPU s, que se ejecuta en modo asíncrono o distribuido. Dos segundos de tiempo de pensar se da a cada movimiento. El Elo resultante se enumera a continuación[4]

Configuración y rendimiento
Configuración Hilos de
búsqueda
No. de CPU No. de GPU Ranking de Elo
Asíncrono 40 48 1 2,151
Asíncrono 40 48 2 2,738
Asíncrono 40 48 4 2,850
Asíncrono 40 48 8 2,890
Distribuido 12 428 64 2,937
Distribuido 24 764 112 3,079
Distribuido 40 1,202 176 3,140
Distribuido 64 1,920 280 3,168

Algoritmo[editar]

El algoritmo de AlphaGo utiliza una combinación de técnicas de aprendizaje de máquinas y árbol de búsqueda, combinadas con una amplia formación, tanto desde el juego humano y como del ordenador. Utiliza árbol de búsqueda Monte Carlo, guiada por una «red de valor» y una «red de políticas», ambos implementado una profunda red neuronal tecnología.[5] [4] Una cantidad limitada de detección de características pre-procesamiento-juego específico se utiliza para generar las entradas a las redes neuronales.[4]

Las redes neuronales del sistema fueron inicialmente bootstrapeadas a partir de la experiencia de juego humano. AlphaGo fue entrenado inicialmente para imitar el juego humano, tratando de igualar los movimientos de los jugadores expertos de juegos históricos registrados, utilizando una base de datos de alrededor de 30 millones de movimientos. Una vez que había alcanzado un cierto grado de habilidad, era entrenado aún más al ser llamado a desempeñar un gran número de partidos contra otras instancias de sí mismo, usando aprendizaje por refuerzo para mejorar su juego.[5]

Estilo de juego[editar]

AlphaGo ha sido descrito por el jugador de 9-dan Myungwan Kim como jugar «contra un ser humano» en sus partidos contra Fan Hui [6] El árbitro del partido Toby Manning ha descrito el estilo del programa como «conservador».[7]

Respuestas[editar]

AlphaGo ha sido aclamado como un hito en la investigación de la inteligencia artificial, como Go previamente ha sido considerado como un problema difícil en el aprendizaje de máquinas que se esperaba que este fuera del alcance de la tecnología de la época.[8] [9] Toby Manning, el arbitro de AlphaGo contra Fan Hui y Hajin Lee, y el secretario general de la Federación Internacional de Go han dicho que en el futuro, los jugadores de Go contarán con la ayuda de las computadoras para aprender lo que han hecho mal en los juegos y mejorar sus habilidades.[10]

Sistemas similares[editar]

Facebook también ha estado trabajando en su propio sistema de juego de Go, el darkforest, el cual también se basa en la combinación de máquina de aprendizaje y búsqueda de árbol.[11] Aunque es un jugador fuerte contra otro programas de computadora de Go, hasta principios de 2016, todavía no había vencido a un jugador humano profesional.[12] darkforest ha perdido contra CrazyStone y Zen y se estima que es de una similar resistencia a CrazyStone y Zen.[13]

Ejemplo de juegos[editar]

AlphaGo (negro) v. Fan Hui, el Juego 4 (8 de octubre de 2015), AlphaGo ganó por abandono.[4]

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Primeras 99 movidas (96 a 10)
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Movidas 100-165.

Enfrentamiento[editar]

El encuentro
Partida no. Fecha Negras Blancas Resultado Movimientos
1 9 de marzo de 2016 Lee Sedol AlphaGo B+abandono 186
2 10 de marzo de 2016 AlphaGo Lee Sedol N+abandono 211
3 12 de marzo de 2016 Lee Sedol AlphaGo B+abandono 176
4 13 de marzo de 2016 AlphaGo Lee Sedol B+abandono 180
5 15 de marzo de 2016 Lee Sedol AlphaGo B+abandono 280
Resultado:
AlphaGo 4 – 1 Lee Sedol

Referencias[editar]

  1. «Google’s AI beats world Go champion in first of five matches - BBC News». BBC Online. Consultado el 9 de marzo de 2016. 
  2. «1 Enfentamiento Youtbe». Consultado el 8 de marzo de 2016. 
  3. http://www.goratings.org/ goratings.org
  4. a b c d Silver, David; Huang, Aja; Maddison, Chris J.; Guez, Arthur; Sifre, Laurent; Driessche, George van den; Schrittwieser, Julian; Antonoglou, Ioannis et al.. «Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search». Nature 529 (7587): 484-489. doi:10.1038/nature16961. 
  5. a b Schraudolph, Nicol N.; Terrence, Peter Dayan; Sejnowski, J. «Temporal Difference Learning of Position Evaluation in the Game of Go». 
  6. David, Eric (1 de febrero de 2016). «Google’s AlphaGo "plays just like a human," says top ranked Go player». SiliconANGLE (en inglés estadounidense). Consultado el 3 de febrero de 2016. 
  7. Gibney, Elizabeth (27 de enero de 2016). «Google AI algorithm masters ancient game of Go». Nature News & Comment (en inglés). Consultado el 3 de febrero de 2016. 
  8. Connor, Steve (27 de enero de 2016). «A computer has beaten a professional at the world's most complex board game». The Independent (en inglés). Consultado el 28 de enero de 2016. 
  9. «Google's AI beats human champion at Go». CBC News (en inglés). 27 de enero de 2016. Consultado el 28 de enero de 2016. 
  10. Gibney, Elizabeth (2016). «Go players react to computer defeat». Nature (en inglés). doi:10.1038/nature.2016.19255. 
  11. Tian, Yuandong; Zhu, Yan (2015). «Better Computer Go Player with Neural Network and Long-term Prediction». arXiv:1511.06410v1  [cs.LG]. 
  12. HAL 90210 (28 de enero de 2016). «No Go: Facebook fails to spoil Google's big AI day». The Guardian (en inglés británico). ISSN 0261-3077. Consultado el 1 de febrero de 2016. 
  13. «Strachey Lecture - Dr Demis Hassabis on Livestream» (en inglés estadounidense). The New Livestream. Consultado el 28 de marzo de 2016. 

Véase también[editar]

Enlaces externos[editar]