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La inteligencia artificial conquista el último tablero de los humanos

Una máquina vence por primera vez a un jugador profesional del milenario juego chino Go

El 10 de febrero de 1996, Deep Blue tumbó por primera vez a Gary Kaspárov. "La máquina vence al hombre", sentenciaban todas las crónicas cuando un año después se consumó la derrota de la materia gris del ruso frente al chip estadounidense. A partir de ese día, los expertos en inteligencia artificial se lanzaron a por el siguiente reto: "Ha sido el Santo Grial desde que se venció a Kaspárov al ajedrez. Y hemos tardado 20 años, muchísimo tiempo si piensas en el esfuerzo invertido y el crecimiento del poder de computación", explica Demis Hassabis, talento de Google Deepmind, sobre la última gran victoria del cerebro de silicio: el milenario Go, un juego de mesa de origen chino, cuyo tablero era el último reducto en el que la capacidad intelectual de los humanos mantenía a raya a la inteligencia artificial.

Ha sido el Santo Grial desde que se venció a Kaspárov al ajedrez. Y hemos tardado 20 años, muchísimo tiempo si piensas en el crecimiento del poder de computación", explica Demis Hassabis

"Todos los expertos decían que faltaba una década para vencer a los mejores jugadores profesionales", asegura Hassabis, responsable último de que el algoritmo AlphaGo haya barrido —cinco a cero, nada menos— al triple campeón de Europa Fan Hui. "Hasta a nosotros nos sorprendió lo fuerte que era AlphaGo en ese momento", reconoce. En 1994, cayeron las damas a manos de Chinook. Poco después, el ajedrez. Cepheus se ha hecho cargo del póker. Y más recientemente, Watson, que es capaz de imitar la capacidad de deducción humana en el Jeopardy —y explotar la creatividad cocinitas—, y DQN, que gana a todos los videojuegos clásicos de Atari.

Ganar al Go es mucho más difícil que al ajedrez, ya que las variables son prácticamente infinitas, lo que demanda capacidades humanas más allá del simple análisis de esta jugada y las consecuentes. La fuerza bruta de un supercomputador, tratando de analizar de forma exhaustiva todas las posibilidades, sería inviable. En el Go las fichas no están en el tablero, sino que se van colocando con plena libertad por toda su superficie con el objetivo que abarcar un territorio mayor que el del rival y, a la vez, capturar sus fichas.

Frente a los 20 o 30 movimientos que se pueden realizar en cada jugada de ajedrez, el Go ofrece hasta 250. Además, una partida completa se desarrolla en muchos más turnos que el ajedrez: 200 frente a unos 40. Por tanto, el número completo de combinaciones es inabarcable, siquiera por la supercomputación: exige soluciones selectivas, razonadas, intuitivas. Los humanos no eligen entre todas las variables, sino que escogen las que parecen más razonables tras visualizar la situación.

Kaspárov en una de sus partidas contra 'Deep Blue'. Reuters

"Se pensaba que el Go tiene algo intuitivo, que una máquina no podría adquirir la sofisticación de un humano observando una posición y entendiéndola", señala David Silver, quien ha desarrollado AlphaGo junto a Hassabis en los laboratorios de Google Deepmind. En las culturas orientales se considera este juego, que nació hace al menos 2.500 años y que practican 40 millones de personas, algo más que un pasatiempo. Hassabis, jugador de Go y maestro de ajedrez desde que tenía 13 años, lo resume así: "No se trata de ganar o perder, sino de crecer mientras juegas". Y eso hicieron con su programa.

AlphaGo ha desarrollado algo que podríamos denominar intuición, gracias al trabajo de su inteligencia artificial en varios niveles. El algoritmo se basa en una combinación de redes neuronales —mediante un aprendizaje profundo basado en visualizar posibilidades en cascada— junto a una búsqueda selectiva. La herramienta que han desarrollado es capaz de evaluar a la vez el movimiento próximo y la posición general del tablero: el paso siguiente y también la importancia estratégica de una situación.

Deep Blue fue creado para el ajedrez; AlphaGo es un cerebro que aprende de los datos, que se retroalimenta jugando contra sí mismo para perfeccionarse. Primero, le enseñaron a observar los movimientos de jugadores reales hasta que tuvo suficiente información como para ser capaz de adivinar qué iban a hacer con su siguiente ficha. Luego, esas redes neuronales se centraron en el llamado aprendizaje por refuerzo, practicando solo, para consolidar la toma de decisiones inteligente, centrándose en escoger entre las posibilidades ganadoras y obviando las demás.

Ganar al Go es mucho más difícil que al ajedrez, ya que las variables son prácticamente infinitas; la fuerza bruta de un supercomputador, tratando de analizar de forma exhaustiva todas las posibilidades, sería inviable

Hasta ahora, las máquinas desarrolladas por otros equipos apenas eran capaces de ganar a humanos aficionados. Aunque la victoria de AlphaGo ya se ha sellado con sus partidas secretas contra Fan Hui y con la publicación en la revista Nature de estos resultados, el momento Kaspárov le espera en marzo: un torneo frente al surcoreano Lee Sedol, campeón mundial y mejor jugador de la década.

Pero lo importante viene a partir de ahora. Las aplicaciones prácticas de este cerebro solucionador de problemas llegarán en cinco o 10 años, asegura Hassabis, y podrían abarcar desde el análisis de modelos climáticos hasta el diagnóstico médico. Su máquina "proporciona esperanza de que se puede lograr ahora un rendimiento de nivel humano en otros dominios de la inteligencia artificial aparentemente irresolubles", asegura un portavoz de Deepmind, quien recuerda que, desde que los ordenadores juegan mejor al ajedrez, los humanos han cambiado su forma de jugar: la inteligencia artificial ha resuelto el código interno del juego.

El escritor Yasunari Kawabata ganó el Nobel de Literatura gracias a su novela El maestro de Go, en el que se narra la derrota de un viejo campeón de este juego, que consideraba un arte que alberga el misterio y la nobleza oriental: "Se diría que el Maestro, en esta última partida, se veía importunado por el moderno racionalismo, para el cual los procedimientos minuciosos lo eran todo y del cual toda la gracia y elegancia del Go se habían esfumado como por arte de magia. Del camino del Go, la belleza de Japón y del Oriente se habían desvanecido. Todo se había vuelto ciencia y reglas". Exactamente lo que ha hecho la inteligencia artificial; pero más allá de la melancólica visión del maestro nipón hay una lectura muy positiva.

Las aplicaciones prácticas llegarán en cinco o 10 años y podrían abarcar desde el análisis de modelos climáticos hasta el diagnóstico médico

Del mismo modo que destripó el código del ajedrez y del Go, cambiando para siempre la forma de afrontarlos, quizá esta inteligencia artificial —"ciencia y reglas"— pueda hacer lo mismo con la medicina, la economía o el clima, ofreciendo respuestas y abordajes que cambien la manera de entender estos problemas... y de resolverlos. Por cierto, para los más suspicaces: Hassabis, su equipo y Google han firmado que nunca se usarán sus descubrimientos en el campo armamentístico.

Doble victoria de Google frente a Facebook

Google se hizo con la innovadora empresa Deepmind en dura pugna con Facebook, que también estaba interesada en el desarrollo de la inteligencia artificial en la que estaba destacando. Desde entonces, la empresa fundada por Demis Hassabis le ha dado grandes alegrías a sus compradores, con varios logros tan celebrados en los medios como reconocidos en las revistas científicas.

Desde hace unos meses, Facebook había entrado en la carrera por conquitar el juego de Go, en la que Google Deepmind llevaba demasiada ventaja, como se ha visto hoy. Cuando ya se sabía que la carrera estaba ganada por Deepmind (la noticia estaba embargada desde hace días), Mark Zuckerberg publicaba en su perfil los modestos logros de su división de inteligencia artificial para conseguir conquistar el Go. 

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