Esta inteligencia artificial aprende a jugar al ajedrez solo leyendo sobre el juego
La peculiaridad de este sistema es que, en lugar de aprender experimentando, como suele hacer habitualmente la IA, fue capaz de pasar de la teoría a la práctica
El análisis del lenguaje es uno de los aspectos en los que a inteligencia artificial más está avanzando. Los algoritmos que trabajan el lenguaje natural permiten que existan asistentes inteligentes como Siri y Alexa. También evolucionan aquellos que se centran en el lenguaje escrito, tal y como demostró el algoritmo desarrollado por los investigadores de OpenAI que generó noticias completas a partir de unas pocas palabras. La última prueba de que la IA se está haciendo toda una experta en el análisis de texto es que ya consigue aprender a jugar al ajedrez solo leyendo información sobre el tema. La peculiaridad de este sistema es que en lugar de aprender practicando, como suele hacer habitualmente la inteligencia artificial, fue capaz de pasar de la teoría a la práctica.
Al analizar toda la información almacenada, en la que se incluían los comentarios de expertos sobre distintas partidas, la inteligencia artificial de SentiMATE, un algoritmo desarrollado por un equipo de investigadores de la University College London (Reino Unido), dedujo reglas, movimientos y jugadas, tal y como explica MIT Technology Review. Los comentarios que los aficionados al ajedrez hacen sobre jugadas y partidas maestras ayudan al programa a aprender a jugar de una manera nueva.
El equipo analizó 2.700 comentarios sobre partidas de ajedrez disponibles online. Eliminaron los comentarios que no se relacionaban con los movimientos y ejemplos que eran demasiado ambiguos. Con esta información, el algoritmo pudo resolver algunos de los principios básicos del ajedrez y varias estrategias clave, como el doble y el enroque. Aunque se le dio bastante bien, tampoco se puede decir que la IA sea experta utilizando este método de aprendizaje: no logró vencer a algunos bots de ajedrez convencionales. "Pero el programa demuestra la posibilidad de usar el lenguaje para ayudar a descubrir cómo jugar bien al ajedrez con menos datos de práctica y menos potencia computacional que los enfoques convencionales".
Los investigadores aseguran que las técnicas de aprendizaje utilizadas por SentiMATE podrían tener muchas otras aplicaciones prácticas más allá del ajedrez. Por ejemplo, podrían ayudar a las máquinas a analizar deportes, predecir la actividad financiera y hacer mejores recomendaciones. Según recoge MIT Technology Review, los investigadores responsables del algoritmo afirman que "el siguiente paso en el avance del procesamiento del lenguaje natural consiste en convertir la información aprendida en acciones tangibles para ayudar a resolver tareas del mundo real. Nos pareció que la estrategia de aprendizaje de los datos basados en texto podría ser una vía de investigación muy importante".
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