{"id":20229,"date":"2020-08-10T09:45:16","date_gmt":"2020-08-10T15:45:16","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=20229"},"modified":"2020-08-10T09:46:08","modified_gmt":"2020-08-10T15:46:08","slug":"la-baraja-no-esta-arreglada-el-poquer-y-los-limites-de-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/la-baraja-no-esta-arreglada-el-poquer-y-los-limites-de-la-ia\/","title":{"rendered":"La baraja no est\u00e1 arreglada: el p\u00f3quer y los l\u00edmites de la IA"},"content":{"rendered":"

Tuomas Sandholm,<\/span><\/span>\u00a0un cient\u00edfico inform\u00e1tico de la Universidad Carnegie Mellon, no es un jugador de p\u00f3quer \u2014o un gran fan\u00e1tico del p\u00f3quer, de hecho\u2014 pero est\u00e1 fascinado por el juego por la misma raz\u00f3n que el gran te\u00f3rico del juego John von Neumann antes que \u00e9l.\u00a0Von Neumann, quien muri\u00f3 en 1957, ve\u00eda al p\u00f3quer como el modelo perfecto para la toma de decisiones humana, para encontrar el equilibrio entre la habilidad y el azar que acompa\u00f1a a todas nuestras elecciones.\u00a0Vio el p\u00f3quer como el desaf\u00edo estrat\u00e9gico \u00faltimo, la combinaci\u00f3n, ya que no se limita a los elementos matem\u00e1ticos de un juego como el ajedrez, pero los \u00e1ngulos exclusivamente humanas, psicol\u00f3gicas que son m\u00e1s dif\u00edciles de modelar con precisi\u00f3n una vista a\u00f1os compartidos m\u00e1s tarde por Sandholm en su investigaci\u00f3n con\u00a0<\/span>artificial inteligencia<\/span><\/a>\u00a0.<\/span><\/p>\n

\u201cPoker is the main benchmark and challenge program for games of imperfect information,\u201d Sandholm told me on a warm spring afternoon in 2018, when we met in his offices in Pittsburgh. The game, it turns out, has become the gold standard for developing artificial intelligence.<\/p>\n

Sandholm, alto y delgado, con gafas de montura met\u00e1lica y un pulcro cabello en la frente que enmarca un rostro amistoso, est\u00e1 detr\u00e1s de la creaci\u00f3n de tres programas inform\u00e1ticos dise\u00f1ados para poner a prueba su temple contra los jugadores de p\u00f3quer humanos: Claudico, Libratus y, m\u00e1s recientemente,\u00a0<\/span>Pluribus<\/span><\/a>\u00a0.\u00a0(Cuando nos conocimos, Libratus a\u00fan era un ni\u00f1o peque\u00f1o y Pluribus a\u00fan no exist\u00eda). El objetivo no es resolver el p\u00f3quer como tal, sino crear algoritmos cuya destreza para tomar decisiones en el mundo del p\u00f3quer de informaci\u00f3n imperfecta y situaciones estoc\u00e1sticas: situaciones que se determinan al azar y no se pueden predecir, se pueden aplicar a otros \u00e1mbitos estoc\u00e1sticos, como el ej\u00e9rcito, los negocios, el gobierno, la ciberseguridad e incluso la atenci\u00f3n m\u00e9dica.<\/span><\/p>\n

Mientras que el primer programa, Claudico, fue derrotado sumariamente por jugadores de p\u00f3quer humanos – “un robot roto”, lo llam\u00f3 un observador – Libratus ha triunfado en una serie de partidos uno a uno, o mano a mano, contra algunos de los mejores jugadores online de Estados Unidos.<\/span><\/p>\n

Libratus se basa en tres m\u00f3dulos principales.\u00a0El primero implica una estrategia de plano b\u00e1sico para todo el juego, lo que le permite alcanzar un equilibrio mucho m\u00e1s r\u00e1pido que su predecesor.\u00a0Incluye un algoritmo llamado Minimizaci\u00f3n de arrepentimiento contrafactual de Monte Carlo, que eval\u00faa todas las acciones futuras para determinar cu\u00e1l causar\u00eda la menor cantidad de arrepentimiento.\u00a0El arrepentimiento, por supuesto, es una emoci\u00f3n humana.\u00a0Lamentar una computadora simplemente significa darse cuenta de que una acci\u00f3n que no se eligi\u00f3 habr\u00eda dado un mejor resultado que una que s\u00ed.\u00a0\u201cIntuitivamente, el arrepentimiento representa cu\u00e1nto lamenta la IA de no haber elegido esa acci\u00f3n en el pasado\u201d, dice Sandholm.\u00a0Cuanto mayor sea el arrepentimiento, mayor ser\u00e1 la posibilidad de elegir esa acci\u00f3n la pr\u00f3xima vez.<\/span><\/p>\n

Es una forma \u00fatil de pensar, pero incre\u00edblemente dif\u00edcil de implementar para la mente humana.\u00a0Somos notoriamente malos para anticipar nuestras emociones futuras.\u00a0\u00bfCu\u00e1nto nos arrepentiremos de haber hecho algo?\u00a0\u00bfCu\u00e1nto nos arrepentiremos de no hacer otra cosa?\u00a0Para nosotros, es un c\u00e1lculo cargado de emociones y, por lo general, no lo aplicamos de la manera correcta.\u00a0Para una computadora, se trata del c\u00e1lculo de valores.\u00a0\u00bfQu\u00e9 es lo que m\u00e1s lamenta no haber hecho, lo que habr\u00eda producido el mayor valor esperado posible?<\/span><\/p>\n

El segundo m\u00f3dulo es un solucionador de subjuegos que tiene en cuenta los errores que el oponente ha cometido hasta ahora y da cuenta de todas las manos que podr\u00eda tener.\u00a0Y finalmente, hay un auto-mejorador.\u00a0Esta es el \u00e1rea donde entran en juego los datos y el aprendizaje autom\u00e1tico.\u00a0Es peligroso intentar explotar a tu oponente; te expone al riesgo de que te exploten de nuevo, especialmente si eres un programa de computadora y tu oponente es humano.\u00a0Entonces, en lugar de intentar hacer eso, el auto-mejorador permite que las acciones del oponente informen las \u00e1reas donde el programa debe enfocarse.\u00a0\u201cEso permite que las acciones del oponente nos digan d\u00f3nde creen que han encontrado agujeros en nuestra estrategia\u201d, explic\u00f3 Sandholm.\u00a0Esto permite que el algoritmo desarrolle un modelo de estrategia para reparar esos agujeros.<\/span><\/p>\n

Es una adaptaci\u00f3n muy parecida a la humana, si lo piensas.\u00a0No voy a intentar superarte de frente.\u00a0En cambio, voy a ver c\u00f3mo est\u00e1s tratando de superarme y responder en consecuencia.\u00a0Sun-Tzu seguramente lo aprobar\u00eda.\u00a0Observa c\u00f3mo te perciben, no c\u00f3mo te percibes a ti mismo, porque al final, est\u00e1s jugando contra aquellos que est\u00e1n percibiendo y su opini\u00f3n, correcta o no, es la \u00fanica que importa cuando elaboras tu estrategia.\u00a0De la noche a la ma\u00f1ana, el algoritmo corrige su enfoque general de acuerdo con el an\u00e1lisis resultante.<\/span><\/p>\n

Hay una \u00faltima cosa que Libratus puede hacer: jugar en situaciones con probabilidades desconocidas.\u00a0Hay un concepto en la teor\u00eda de juegos conocido como la mano temblorosa: hay ramas del \u00e1rbol del juego a las que, bajo una estrategia \u00f3ptima, uno te\u00f3ricamente nunca deber\u00eda llegar;\u00a0pero con cierta probabilidad, la mano de tu oponente demasiado humano tiembla, realiza una acci\u00f3n incorrecta y de repente est\u00e1s en una parte del juego totalmente sin cartografiar.\u00a0Antes, eso significar\u00eda un desastre para la computadora: una parte no mapeada del \u00e1rbol significa que el programa ya no sabe c\u00f3mo responder.\u00a0Ahora, hay un plan de contingencia.<\/span><\/p>\n

Por supuesto, ning\u00fan algoritmo es perfecto.\u00a0Cuando Libratus juega al p\u00f3quer, esencialmente est\u00e1 trabajando en un entorno de suma cero.\u00a0Gana, el oponente pierde.\u00a0El oponente gana, pierde.\u00a0Pero aunque algunas interacciones de la vida real son realmente de suma cero (me viene a la mente la guerra cibern\u00e9tica), muchas otras no son tan sencillas: mi victoria no significa necesariamente su p\u00e9rdida.\u00a0El pastel no es fijo, y nuestras interacciones pueden ser de suma m\u00e1s positiva que no.<\/span><\/p>\n

Es m\u00e1s, las aplicaciones de la vida real tienen que lidiar con algo que un algoritmo de p\u00f3quer no tiene: los pesos que se asignan a los diferentes elementos de una decisi\u00f3n.\u00a0En el p\u00f3quer, este es un proceso simple para maximizar el valor.\u00a0Pero, \u00bfqu\u00e9 es el valor en el \u00e1mbito humano?\u00a0Sandholm tuvo que lidiar con esto antes, cuando ayud\u00f3 a crear el primer intercambio de ri\u00f1\u00f3n del mundo.\u00a0\u00bfQuiere ser m\u00e1s eficiente, dando la mayor cantidad de ri\u00f1ones lo m\u00e1s r\u00e1pido posible, o m\u00e1s justo, lo que puede tener un costo para la eficiencia?\u00a0\u00bfQuiere que se salven tantas vidas como sea posible, o algunas tienen prioridad a costa de llegar a m\u00e1s?\u00a0\u00bfExiste alguna preferencia por la duraci\u00f3n de la espera hasta el trasplante?\u00a0\u00bfTienen preferencia los ni\u00f1os?\u00a0Y as\u00ed sucesivamente.\u00a0Es esencial, dice Sandholm, separar los medios y los fines.\u00a0Para descubrir los fines, un humano tiene que decidir cu\u00e1l es el objetivo.<\/span><\/p>\n

\u201cEn \u00faltima instancia, el mundo se volver\u00e1 mucho m\u00e1s seguro con la ayuda de algoritmos como Libratus\u201d, me dijo Sandholm.\u00a0No estaba segura de lo que quer\u00eda decir.\u00a0Lo \u00faltimo que la mayor\u00eda de la gente har\u00eda es llamar al p\u00f3quer, con su competencia, sus ganadores y perdedores, su b\u00fasqueda para obtener la m\u00e1xima ventaja sobre su oponente, un refugio de seguridad.<\/span><\/p>\n

“La l\u00f3gica es buena, y la IA es mucho mejor en el razonamiento estrat\u00e9gico de lo que los humanos pueden ser”, explic\u00f3.\u00a0\u201cEs eliminar la irracionalidad, la emocionalidad.\u00a0Y es m\u00e1s justo.\u00a0Si tiene una IA de su lado, puede elevar a los no expertos al nivel de expertos.\u00a0Los negociadores ingenuos tendr\u00e1n de repente una mejor arma.\u00a0Podemos empezar a cerrar la brecha digital \u201d.<\/span><\/p>\n

Era una nota optimista para terminar: un juego competitivo de suma cero que produc\u00eda un mundo m\u00e1s justo y racional en \u00faltima instancia.<\/span><\/p>\n

Quer\u00eda aprender m\u00e1s, para ver si era realmente posible que las matem\u00e1ticas y los algoritmos pudieran finalmente ser el futuro de interacciones m\u00e1s humanas y psicol\u00f3gicas.\u00a0Y as\u00ed, m\u00e1s tarde ese d\u00eda, acompa\u00f1\u00e9 a Nick Nystrom, el cient\u00edfico jefe del Centro de Supercomputaci\u00f3n de Pittsburgh, el lugar que ejecuta todos los programas de IA de p\u00f3quer de Sandholm, al centro de procesamiento real que hace posible empresas como Libratus.<\/span><\/p>\n

Un viaje de media hora nos encontr\u00f3 en un estacionamiento junto a un gran edificio de vidrio.\u00a0Esperaba algo m\u00e1s futurista, no el mismo cuadrado, cuadrados de cristal corporativos que he visto innumerables veces antes.\u00a0El interior, sin embargo, era m\u00e1s prometedor.\u00a0Primero el control de seguridad.\u00a0Luego, el viaje en el ascensor, hacia abajo, no hacia arriba, hasta aproximadamente tres pisos bajo tierra, donde nos encontramos en un laberinto de pasillos con lectores de tarjetas en cada momento para asegurarnos de que no se deslice sin ser detectado.\u00a0Un panel de luz roja formaba la barrera final, que conduc\u00eda a una peque\u00f1a franja de espacio entre dos juegos de puertas.\u00a0Pod\u00eda escuchar un fuerte zumbido que ven\u00eda del otro lado.<\/span><\/p>\n

“D\u00e9jame decirte lo que vas a ver antes de que entremos”, me dijo Nystrom.\u00a0“Una vez que entremos, ser\u00e1 demasiado fuerte para escuchar”.<\/span><\/p>\n

Estaba a punto de presenciar el coraz\u00f3n del centro de supercomputaci\u00f3n: 27 contenedores grandes, en filas ordenadas, cada uno con varios procesadores con velocidades y capacidades demasiado grandes para que mi mente pueda comprender.\u00a0En el interior, la temperatura es por turnos \u00e1rtica y tropical, las llamadas filas “fr\u00edas” que se alternan con “calientes”: los ventiladores operan las 24 horas del d\u00eda para enfriar los procesadores mientras se mueven a trav\u00e9s de millones de giga, mega, tera, peta y otros. escalas crecientes de bytes de datos.\u00a0En las filas frescas, las luces de apariencia rob\u00f3tica parpadean en verde y azul en una progresi\u00f3n ordenada.\u00a0En las filas calientes, un revoltijo de cables multicolores se entrecruza en madejas enredadas.<\/span><\/p>\n

En las esquinas hab\u00eda m\u00e1quinas que hab\u00edan sobrevivido a su apogeo.\u00a0Estaba Sherlock, un viejo modelo de Cray, que me conmovi\u00f3 el coraz\u00f3n.\u00a0Hab\u00eda una triste computadora sin nombre, cuyo anonimato fue parcialmente compensado por las latas de sopa de Warhol que adornaban su jaula (un homenaje a los or\u00edgenes de Warhol en Pittsburgh).<\/span><\/p>\n

\u00bfY d\u00f3nde vive Libratus ?, le pregunt\u00e9.\u00a0\u00bfCu\u00e1l de estas computadoras es Bridges, la computadora que ejecuta la IA que Sandholm y yo hab\u00edamos estado discutiendo?<\/span><\/p>\n

Bridges, result\u00f3, no es una sola computadora.\u00a0Es un sistema con un poder de procesamiento m\u00e1s all\u00e1 de la comprensi\u00f3n.\u00a0Se necesitan m\u00e1s de dos petabytes y medio para ejecutar Libratus.\u00a0Un solo petabyte es un mill\u00f3n de gigabytes: podr\u00eda ver m\u00e1s de 13 a\u00f1os de video HD, almacenar 10 mil millones de fotos, catalogar el contenido de toda la Biblioteca del Congreso palabra por palabra.\u00a0Eso es una gran cantidad de potencia inform\u00e1tica.\u00a0Y eso es solo para triunfar en el heads-up, en circunstancias limitadas.<\/span><\/p>\n

Sin embargo, a pesar de la impresionante potencia inform\u00e1tica a su disposici\u00f3n, Libratus sigue estando muy limitado.\u00a0S\u00ed, venci\u00f3 a sus oponentes donde Claudico fall\u00f3.\u00a0Pero a los profesionales del p\u00f3quer no se les permiti\u00f3 usar muchas de las herramientas de su oficio, incluido el software de an\u00e1lisis de oponentes del que dependen en los juegos en l\u00ednea reales.\u00a0Y los humanos se cansan.\u00a0Libratus puede agitarse para un marat\u00f3n de dos semanas, donde la mente humana vacila.<\/span><\/p>\n

Pero todav\u00eda hay mucho que no puede hacer: jugar con m\u00e1s oponentes, jugar en vivo o ganar cada vez.\u00a0Hay m\u00e1s humanidad en el p\u00f3quer de la que Libratus ha conquistado hasta ahora.\u00a0\u201cExiste la creencia de que se trata de estad\u00edsticas y correlaciones.\u00a0Y en realidad no lo creemos \u201d, explic\u00f3 Nystrom cuando dejamos atr\u00e1s Bridges.\u00a0“De vez en cuando las correlaciones son buenas, pero en general, tambi\u00e9n pueden ser realmente enga\u00f1osas”.<\/span><\/p>\n

Dos a\u00f1os despu\u00e9s,<\/span><\/span>\u00a0el laboratorio de Sandholm producir\u00e1 Pluribus.\u00a0Pluribus podr\u00e1 jugar contra cinco jugadores y se ejecutar\u00e1 en una sola computadora.\u00a0Gran parte del borde humano se habr\u00e1 evaporado en muy poco tiempo.\u00a0Los algoritmos han mejorado, al igual que las computadoras.\u00a0La IA, al parecer, ha ganado a pasos agigantados.<\/span><\/p>\n

Entonces, \u00bfeso significa que, en \u00faltima instancia, lo algor\u00edtmico puede vencer al humano, que la computaci\u00f3n puede desenredar la red de la interacci\u00f3n humana al discernir “las peque\u00f1as t\u00e1cticas del enga\u00f1o, de preguntarse qu\u00e9 va a pensar el otro hombre que quiero hacer? , \u201dComo dijo von Neumann?<\/span><\/p>\n

Mucho antes de hablar con Sandholm, conoc\u00ed a Kevin Slavin, una especie de erudito cuyas carreras pasadas incluyen la fundaci\u00f3n de una compa\u00f1\u00eda de dise\u00f1o de juegos y un espacio de arte interactivo y el lanzamiento del grupo Playful Systems en el Media Lab del MIT.\u00a0Slavin tiene una visi\u00f3n decididamente diferente a la de los creadores de Pluribus.\u00a0\u201cPor un lado, [von Neumann] era un genio\u201d, reflexiona Kevin Slavin.\u00a0“Pero la presunci\u00f3n de ello”.<\/span><\/p>\n

Slavin est\u00e1 firmemente del lado del jugador, que reconoce la incertidumbre por lo que es y, por lo tanto, es capaz de tomar riesgos calculados cuando es necesario, al mismo tiempo que manipula la confianza en el resultado.\u00a0Lo m\u00e1ximo que puede hacer es ponerse en el camino de la suerte, pero pensar que puede adivinar con certeza el resultado real es una presunci\u00f3n que el verdadero jugador de p\u00f3quer renuncia.\u00a0Para Slavin, la maravilla de las computadoras es “que pueden generar esta aleatoriedad fabulosa y compleja”.\u00a0\u00bfSu opini\u00f3n sobre los ataques algor\u00edtmicos al azar?\u00a0\u201cEste es su momento\u201d, dijo.\u00a0\u201cPero es exactamente lo contrario de lo realmente hermoso de una computadora, que es que puede hacer algo que en realidad es impredecible.\u00a0Eso, para m\u00ed, es la magia “.<\/span><\/p>\n

Sin embargo, \u00bfrealmente lograr\u00e1n que lo impredecible sea predecible?\u00a0Eso es lo que quiero saber.\u00a0Porque todo lo que he visto me dice que el \u00e9xito absoluto es imposible.\u00a0La cubierta no est\u00e1 ama\u00f1ada.<\/span><\/p>\n

\u201cEs una incre\u00edble cantidad de trabajo llegar all\u00ed.\u00a0\u00bfQu\u00e9 obtienes al final?\u00a0Digamos que tienen \u00e9xito.\u00a0Entonces vivimos en un mundo donde no hay Dios, agencia o suerte \u201d, respondi\u00f3 Slavin.<\/span><\/p>\n

“No quiero vivir all\u00ed”, agreg\u00f3. “Simplemente no quiero vivir all\u00ed”.<\/span><\/p>\n

Por suerte, parece que por ahora no tendr\u00e1 que hacerlo.\u00a0Hay m\u00e1s cosas en la vida de las que todav\u00eda est\u00e1n escritas en los algoritmos.\u00a0No tenemos un software confiable de detecci\u00f3n de mentiras, ya sea en la cara, la piel o el cerebro.\u00a0En una prueba reciente de fanfarronear en el p\u00f3quer, el reconocimiento facial por computadora fall\u00f3 estrepitosamente.\u00a0Podemos sentirnos inc\u00f3modos, pero no podemos entender las razones de ese malestar: mentir, fatiga, estr\u00e9s, todos se ven muy parecidos.\u00a0Y los humanos, por supuesto, tambi\u00e9n pueden imitar el estr\u00e9s donde no existe, lo que complica a\u00fan m\u00e1s el panorama.<\/span><\/p>\n

Pluribus puede resultar poderoso, pero el desaf\u00edo de von Neumann sigue en pie: la verdadera naturaleza de los juegos, la m\u00e1s humana de los humanos, est\u00e1 por conquistar.<\/span><\/p>\n

Fuente:<\/p>\n

<p; tab-interval=”36pt”>Konnikova, M. (2020, 6 agosto). The Deck Is Not Rigged: Poker and the Limits of AI<\/i>. Singularity Hub. https:\/\/singularityhub.com\/2020\/08\/07\/the-deck-is-not-rigged-poker-and-the-limits-of-ai\/<\/p;><\/p>\n

Este art\u00edculo se public\u00f3 originalmente en\u00a0<\/span><\/em>Undark<\/span><\/a>\u00a0.\u00a0<\/span>Lea el\u00a0<\/span>art\u00edculo original<\/span><\/a>\u00a0.<\/span><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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