{"id":26781,"date":"2022-04-04T10:07:16","date_gmt":"2022-04-04T16:07:16","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=26781"},"modified":"2022-04-04T10:07:16","modified_gmt":"2022-04-04T16:07:16","slug":"una-ia-hibrida-acaba-de-vencer-a-ocho-campeones-mundiales-en-el-bridge-y-explica-como-lo-hizo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/una-ia-hibrida-acaba-de-vencer-a-ocho-campeones-mundiales-en-el-bridge-y-explica-como-lo-hizo\/","title":{"rendered":"Una IA h\u00edbrida acaba de vencer a ocho campeones mundiales en el bridge y explica c\u00f3mo lo hizo"},"content":{"rendered":"

La jugadora campeona de bridge Sharon Osberg\u00a0escribi\u00f3 una vez<\/a>\u00a0: \u201cJugar al bridge es como administrar un negocio.\u00a0Se trata de la caza, la persecuci\u00f3n, los matices, el enga\u00f1o, la recompensa, el peligro, la cooperaci\u00f3n y, en un buen d\u00eda, la victoria\u201d.<\/span><\/p>\n

Si bien no es de extra\u00f1ar que el ajedrez cayera en manos de las supercomputadoras de procesamiento de n\u00fameros hace mucho tiempo, esperar\u00eda que los humanos mantuvieran una ventaja m\u00e1s inexpugnable en el bridge, un juego de informaci\u00f3n incompleta, cooperaci\u00f3n y comunicaci\u00f3n astuta.\u00a0Durante milenios, nuestros cerebros han evolucionado para leer colas faciales sutiles y lenguaje corporal.\u00a0Hemos reunido sociedades en expansi\u00f3n que dependen de la competencia y la cooperaci\u00f3n de millones.\u00a0\u00bfSeguramente tales habilidades est\u00e1n fuera del alcance de las m\u00e1quinas?<\/span><\/p>\n

Por ahora si.\u00a0Pero tal vez no para siempre.\u00a0En los \u00faltimos a\u00f1os, la IA m\u00e1s avanzada ha comenzado a invadir algunos de los territorios que m\u00e1s orgullosamente poseemos;\u00a0la capacidad de navegar en un mundo incierto donde la informaci\u00f3n es limitada, el juego tiene matices infinitos y nadie tiene \u00e9xito solo.<\/span><\/p>\n

La semana pasada, la startup francesa\u00a0NukkAI<\/a>\u00a0dio otro paso cuando su IA de juego de bridge NooK super\u00f3 a ocho campeones mundiales de bridge en una competencia celebrada en Par\u00eds.<\/span><\/p>\n

El juego se simplific\u00f3 y NooK no se enfrent\u00f3 exactamente a los jugadores humanos, m\u00e1s sobre eso a continuaci\u00f3n, pero el rendimiento del algoritmo fue, por lo dem\u00e1s, espectacular.\u00a0En particular, NooK es una especie de algoritmo h\u00edbrido que combina IA simb\u00f3lica (o basada en reglas) con el enfoque de aprendizaje profundo dominante en la actualidad.\u00a0Adem\u00e1s, en contraste con sus pares de aprendizaje puramente profundo, NooK es m\u00e1s transparente y puede explicar sus acciones.<\/span><\/p>\n

“Lo que hemos visto representa un avance fundamentalmente importante en el estado de los sistemas de inteligencia artificial”, dijo a\u00a0The Guardian<\/em><\/a>\u00a0Stephen Muggleton, profesor de aprendizaje autom\u00e1tico en el Imperial College London\u00a0.\u00a0<\/em>En otras palabras, no est\u00e1 mal para una computadora fr\u00eda y calculadora.<\/span><\/p>\n

Caja Negra, Caja Blanca<\/strong><\/span><\/h3>\n

Para jugar al bridge, quiz\u00e1s el juego de cartas o de mesa m\u00e1s desafiante jam\u00e1s abordado por la IA, el equipo de NukkAI combin\u00f3 el aprendizaje de refuerzo profundo con la IA simb\u00f3lica, un enfoque utilizado por Deep Blue de IBM para derrotar a Garry Kasparov en el ajedrez en los a\u00f1os 90.<\/span><\/p>\n

Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo profundo se componen de una red de neuronas artificiales interconectadas.\u00a0Para aprender un juego, un algoritmo se juega a s\u00ed mismo miles de millones de veces, eval\u00faa su rendimiento despu\u00e9s de cada ronda y mejora gradualmente ajustando y volviendo a sintonizar sus conexiones neuronales hasta que finalmente domina el juego.<\/span><\/p>\n

La IA simb\u00f3lica, por otro lado, se basa en reglas.\u00a0Los ingenieros de software codifican las reglas que la IA necesita saber para tener \u00e9xito.\u00a0Estos pueden ser, por ejemplo, que un alfil puede moverse en diagonal cualquier cantidad de casillas en un tablero de ajedrez, o que si un oponente sigue una estrategia particular, emplear alguna contraestrategia aumenta las posibilidades de ganar.\u00a0Este enfoque est\u00e1 bien para lo finito, pero a medida que aumenta el espacio de todos los movimientos posibles en los juegos complejos, se vuelve insostenible.<\/span><\/p>\n

Es por eso que la derrota en 2016 del campe\u00f3n mundial de Go, Lee Sedol, por AlphaGo de DeepMind fue un gran problema.\u00a0En ese momento, los expertos no esperaban que la IA venciera a los mejores jugadores de Go durante una d\u00e9cada.\u00a0AlphaGo mostr\u00f3 el sorprendente poder del aprendizaje profundo en comparaci\u00f3n con la “buena IA tradicional”.<\/span><\/p>\n

Pero el aprendizaje profundo tiene sus inconvenientes.\u00a0Una de ellas es que es una \u201ccaja negra\u201d.\u00a0Es misterioso c\u00f3mo los miles de millones de nodos en una red neuronal logran cualquier tarea determinada.<\/span><\/p>\n

El movimiento 37 de AlphaGo<\/a>\u00a0contra Lee Sedol fue una elecci\u00f3n que ning\u00fan ser humano har\u00eda: calcul\u00f3 las probabilidades de que un profesional hubiera elegido ese movimiento en 1 en 10,000, pero hizo el movimiento de todos modos y gan\u00f3.\u00a0A\u00fan as\u00ed, el algoritmo no pudo explicar\u00a0qu\u00e9<\/em>\u00a0en su entrenamiento inform\u00f3 su confianza.\u00a0Esta opacidad es un problema cuando las apuestas son m\u00e1s altas que en un juego de mesa.\u00a0Para confiar en los autom\u00f3viles aut\u00f3nomos o en los algoritmos m\u00e9dicos que toman decisiones y diagn\u00f3sticos de vida o muerte, debemos comprender su l\u00f3gica.<\/span><\/p>\n

Una soluci\u00f3n potencial, defendida por investigadores como NukkAI, combinar\u00eda el aprendizaje profundo y la IA simb\u00f3lica, explotando las fortalezas de cada uno en lo que se denomina un enfoque “neurosimb\u00f3lico”.<\/span><\/p>\n

NooK, por ejemplo, primero aprende las reglas del juego y luego mejora sus habilidades jugando.\u00a0La combinaci\u00f3n refina el “cerebro” probabil\u00edstico del algoritmo,\u00a0dijo Muggleton a\u00a0The Telegraph<\/em><\/a>\u00a0, llev\u00e1ndolo m\u00e1s all\u00e1 de las estad\u00edsticas.\u00a0\u00a0<\/em>NooK, dijo, utiliza “el conocimiento previo de la misma manera que aumentamos nuestro propio aprendizaje con informaci\u00f3n de libros y experiencias previas”.\u00a0Como resultado, el algoritmo puede explicar las decisiones: es una IA de “caja blanca”.<\/span><\/p>\n

Es por eso que el bridge, un juego de comunicaci\u00f3n y estrategia que se resiste a ser conquistado por la IA, es una gran prueba para el enfoque.\u00a0\u201cEn el bridge, no puedes jugar si no explicas\u201d, dijo a\u00a0The Guardian la<\/em>\u00a0cofundadora de NukkAI, V\u00e9ronique Ventos .<\/span><\/p>\n

Hay algoritmos para jugar al bridge, pero no se comparan con los mejores humanos.\u00a0En la competencia de NukkAI en Par\u00eds hace poco m\u00e1s de una semana, la situaci\u00f3n parece haber cambiado.<\/span><\/p>\n

Diversi\u00f3n y juegos<\/strong><\/span><\/h3>\n

El\u00a0Desaf\u00edo NukkAI<\/a>\u00a0enfrent\u00f3 a NooK contra ocho campeones mundiales de bridge.<\/span><\/p>\n

Cada campe\u00f3n\u00a0jug\u00f3 diez juegos de diez juegos<\/a>\u00a0, mientras que NooK jug\u00f3 80 juegos de diez juegos u 800 tratos directos.\u00a0En lugar de jugar entre s\u00ed, los humanos y la IA jugaron las mismas manos contra los mismos oponentes, un par de bots de puente (no construidos por NukkAI) llamados Wbridge5.<\/span><\/p>\n

Un\u00a0juego de bridge<\/a>\u00a0comienza cuando los jugadores hacen una oferta sobre cu\u00e1ntos trucos, o rondas de juego, creen que pueden ganar.\u00a0La puja m\u00e1s alta se llama contrato, y quien establece el contrato es el declarante.\u00a0El compa\u00f1ero del declarante, o el muerto, pone su mano sobre la mesa boca arriba y sale del juego.\u00a0El declarante ahora juega ambas manos contra sus oponentes e intenta ganar suficientes bazas para cumplir con su oferta.<\/span><\/p>\n

El Desaf\u00edo NukkAI elimin\u00f3 las ofertas para simplificar el juego, y tanto los humanos como NooK asumieron el papel de declarante en cada juego, con la pareja de bots del puente como oponentes (o defensores).\u00a0La diferencia entre la puntuaci\u00f3n de NooK y la puntuaci\u00f3n de cada jugador humano se promedi\u00f3 en cada conjunto.\u00a0NooK venci\u00f3 a sus rivales en el 67, o el 83 por ciento, de los 80 sets jugados.<\/span><\/p>\n

\u201cEs bastante desesperado para los humanos\u201d, dijo<\/a>\u00a0el campe\u00f3n franc\u00e9s Thomas Bessis\u00a0.\u00a0\u201cHay momentos en los que no entendemos por qu\u00e9 la IA est\u00e1 jugando mejor que nosotros, pero lo es.\u00a0Es muy frustrante\u201d.<\/span><\/p>\n