Figuras de ajedrez sobre tablero de cristal

La creación de máquinas inteligentes es una de las obsesiones de la humanidad y gracias a los avances en redes neuronales estamos cada vez más cerca de conseguir la IA perfecta. Como ejemplo, Giraffe. Este motor de ajedrez ha sido capaz de enseñarse a sí mismo en 72 horas y alcanzar el nivel Maestro Internacional. Lo importante del asunto es que por primera vez una máquina es capaz de jugar al ajedrez de forma competitiva en base a la experiencia, en lugar de usar la fuerza bruta.

En 2017 se cumplirán 20 años de la derrota de Gary Kasparov frente al famoso ordenador de IBM, Deep Blue. Aunque años después se especuló con que la victoria de Deep Blue se pudo deber a un fallo técnico del mismo que le hizo hacer un movimiento al azar, éste fue un momento histórico que nos puso cara a cara con el poder de las máquinas.

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Desde entonces hasta ahora, los ordenadores se han vuelto mucho más potentes. Pero el proceso que realizan los motores de ajedrez sigue siendo el mismo: emplear la fuerza bruta para hallar todas las futuras posibles posiciones y elegir la mejor opción. Aun así, lo tienen difícil a la hora de enfrentarse a los humanos que son capaces de evaluar cada jugada y desechar los movimientos menos convenientes.

Esto está a punto de cambiar gracias a la investigación de Matthew Lai, ingeniero eléctrico e informático de la prestigiosa Escuela Imperial de Londres. Su trabajo está centrado en el aprendizaje de las máquinas y le ha llevado a crear Giraffe, una máquina de inteligencia artificial que se ha enseñado a sí misma a jugar al ajedrez mediante la evaluación de posiciones de forma similar a como lo haríamos los humanos.

La Escuela Imperial de Londres es la prestigiosa universidad británica donde Matthew Lai trabajaLa Escuela Imperial de Londres es la prestigiosa universidad británica donde Matthew Lai trabaja / Matt Buck editada con licencia CC SA 2.0

¿Cómo aprende Giraffe a jugar al ajedrez?

Las redes neuronales imitan la estructura y el funcionamiento el cerebro humano. Se trata de un conjunto de nodos (neuronas) interconectados que colaboran entre sí para realizar una tarea. El aprendizaje para realizar cualquier acción se basa en la experiencia que "refuerza" ciertas conexiones. Es decir, para la formación se emplean muchos ejemplos que son los que ponen a punto las conexiones de forma que para una entrada concreta se produzca una salida específica.

En concreto, Giraffe evaluó el tablero y las figuras en primer lugar. Luego examinó partidas reales a partir de una base de datos de partidas de ajedrez. Con esta información, comenzó a jugar contra sí misma buscando posiciones ganadoras y perdedoras basándose en su experiencia en partidas anteriores.

Esta forma de procesar la información, dota a las redes neuronales artificiales de la habilidad para detectar patrones. Por ello, funcionan bien en la detección de rostros, reconocimiento de voz o de escritura. Y, por supuesto, en el estudio y predicción de sucesos complejos como, por ejemplo, los movimientos de una partida de ajedrez.

Los primeros modelos de redes neuronales datan de los años 40, pero mucho ha llovido desde entonces. Un claro ejemplo es Giraffe que nos deja vislumbrar un futuro prometedor en lo que a inteligencia artificial se refiere.

Fuente | MIT

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