La evolución, aplicada a la inteligencia artificial. Programas que se adaptan generación tras generación

La inteligencia artificial (IA), que durante mucho tiempo consistió en transferir la capacidad humana a unos algoritmos, vive una pequeña revolución. Unos investigadores se inspiran en la teoría de la evolución para hacer aparecer, en programas o sistemas de control de robots, comportamientos adaptados a la tarea requerida. Simulaciones y cambios en la programación permiten conservar, generación tras generación, sólo los más aptos.

Esta selección artificial ha permitido a dos investigadores estadounidenses ver un algoritmo capaz de jugar a las damas inglesas de forma muy decorosa. Los juegos de estrategia, en los que el hombre trata de resistir a la potencia del ordenador, ofrecen un banco de pruebas para esta programación evolucionista, que apasiona a los especialistas en robótica y empieza a seducir a los empresarios.David Fogel, de la empresa Natural Selection, de La Jolla (California), y Kumar Chellapilla, de la Universidad de California San Diego, han hecho evolucionar un programa informático capaz de disputar una partida de damas inglesas de alto nivel. Tan sólo introdujeron en el ordenador las indicaciones que se dan a un jugador principiante y luego le dejaron crear diversos algoritmos (conjuntos de datos que permiten decidir el siguiente movimiento). Para ajustar estos algoritmos, procedentes de redes neuronales que imitan el funcionamiento del cerebro humano, hicieron que se enfrentasen en una lucha en la que sobrevivió el mejor.

El resultado es impresionante: tras 250 generaciones surgidas de una población inicial de 15 redes neuronales, el mejor de estos programas jugó contra todos los adversarios humanos deseosos de aceptar el desafío a través de Internet. En 80 partidas, la red neuronal se colocó en el nivel A de la clasificación estándar de los jugadores de damas, sólo por detrás de los expertos y de los maestros. Mejor aún: consiguió derrotar a un adversario experimentado. Una victoria más notable todavía porque el conjunto del proceso evolucionista sólo requirió unos cuantos días de cálculos en un ordenador doméstico (de 133 megahercios), con una potencia incomparablemente menor a la de los supercalculadores a menudo utilizados en inteligencia artificial.

Pero el programa de Fogel y Chellapilla no derrotó a Chinook, puesto a punto en la universidad de Alberta en Canadá. Desde el fallecimiento en 1995 de Marion Tinsley, considerado como el mejor jugador de todos los tiempos, no tiene rival. Sin embargo, si bien el juego de las damas inglesas tiene unas reglas más sencillas que el ajedrez, no deja de tener una complejidad sorprendente. El número de combinaciones de movimientos posibles es del orden de 500 millones de millones de millones, una cifra demasiado colosal para que un ordenador sea capaz de hallar la mejor ficha a mover.

La primera máquina que jugaba al ajedrez fue ideada por el barón Van Kampelen, un ingeniero austríaco. El jugador era un autómata con la apariencia de un turco, manipulado desde el interior por un experto en el juego. Chinook, los mejores programas informáticos de ajedrez, funcionan siguiendo el mismo espíritu, en la medida en que están dirigidos por la habilidad y la experiencia humanas programadas en el algoritmo. Basados en la inteligencia artificial tradicional, en realidad no son más que un simple calco de la habilidad humana que los creó, con unos mecanismos mentales más rápidos y un riesgo de error menor. Por lo tanto, su capacidad mejora sobre todo gracias a la sofisticación de los mecanismos que realizan una criba de las opciones. Unos mecanismos que los programadores idearon y construyeron en los algoritmos.

Es precisamente lo que Chellapilla y Fogel quieren ahora evitar. Su método consiste en dejar a unos algoritmos mediocres mejorar su capacidad únicamente a través de la experiencia. Los dos investigadores se limitan a decir a sus programas que apliquen la estrategia de un jugador modesto (un sistema de alternativas elementales que los programadores conocen por el nombre de teoría Minimax). Sus programas son capaces de aprender porque están incorporados a unas redes neuronales que funcionan como el cerebro humano. En vez de indicar paso a paso cómo lograr el resultado buscado, simplemente se proporcionan unos datos a estas redes que, a través de un proceso de aprendizaje, comparan su resultado con el buscado, para a continuación intentar acercarse a él lo más posible.

Este modo de funcionamiento es posible gracias a la estructura de las redes neuronales que están unidas entre sí por varias capas de células, formando una telaraña. Esta red es capaz de ajustar la fuerza de sus propias interconexiones, exactamente como ocurre con las de las neuronas del cerebro humano en su juventud, durante su aprendizaje. De este modo, las redes neuronales pueden adquirir todo tipo de habilidades, como reconocer las caras y las voces, las reglas de las damas o las del ajedrez. Chellapilla y Fogel les hicieron dar un paso decisivo poniéndolos a competir entre sí y seleccionando a los más dotados con el fin de mejorar su capacidad. En ello radica todo el atractivo del proceso: sin introducir ningún dato especializado, el ordenador fabricó su propio jugador de primera categoría.