¿La IA es autodidacta?

Lo más llamativo de Alpha Source es su capacidad de autoaprendizaje. Su aprendizaje comienza desde "cero" y se basa exclusivamente en sus propios juegos. No requiere ninguna guía de la historia del ajedrez ni ninguna inspiración de la experiencia humana.

Para este nuevo software, la aportación humana se limitó a un tablero de ajedrez y un conjunto de piezas de ajedrez, sin ningún dato humano. "Afa Source" sólo utiliza una red neuronal, que está entrenada para predecir los propios movimientos del programa y el resultado del juego, lo que permite a "Afa Source" progresar en cada juego.

De hecho, uno de los mayores retos de la inteligencia artificial es desarrollar un algoritmo que pueda aprender conceptos complejos desde cero y alcanzar niveles sobrehumanos.

Sin embargo, para ganar esta guerra entre humanos y máquinas, el equipo de científicos utilizó tanto el aprendizaje supervisado (basado en los movimientos de ajedrez de millones de jugadores profesionales humanos) como el aprendizaje reforzado basado en el juego personal. El proceso de entrenamiento del antiguo "Alpha Dog" duró varios meses, utilizando muchas máquinas y 48 TPU (chips especializados necesarios para el entrenamiento de redes neuronales).

Esta vez, según el equipo de investigación, el nuevo programa "Alfa Source" utiliza sólo una máquina y cuatro TPU.

Hay otro avance sorprendente en el campo de la inteligencia artificial (IA). Según un artículo reciente publicado en la revista británica Nature, una nueva versión del programa informático AlphaGo puede aprender a jugar Go por sí solo a partir de una pizarra en blanco, sin ninguna aportación de puntuaciones de ajedrez humanas.

Este nuevo programa se llama "AlphaGo Zero" y su récord invicto de 100-0 dañó gravemente la antigua versión de "AlphaGo" que una vez escribió la historia.

Datos de referencia

IA, ¿autoestudio? . People's Daily Online [citado el 4-4-2018]