Allá por el año 2016, DeepMind, empresa de Google especializada en Inteligencia Artificial (AI), logró con uno de sus algoritmos, el AlphaGo, vencer por el marcador de 4 a 1, a uno de los expertos del juego de estrategia Go, muy popular en Corea del Sur donde es considerado como un arte desde hace más de 2500 años. Lee Se-dol, jugador profesional de Go y quizás uno de los más respetados en el ámbito del milenario juego informó a la agencia de noticias Yonhap que oficializaba su retiro de Go a nivel profesional presentado su dimisión a la asociación coreana que regula y fiscaliza el juego y sus competidores, alegando que, con la llegada de la inteligencia artificial en Go, se dió cuenta que no llegará nunca a ser el número uno del juego pues existe una entidad que no puede ser derrotada.
Lee explicó en sus declaraciones que su victoria en el 2016 probablemente se debió a un error de código de AlphaGo, luego de usar durante la partida, un movimiento que no podía ser “contrarrestado de forma directa y el aprovechó esa oportunidad forzando al algoritmo a rendirse.
En diciembre del 2018, se dió a conocer una noticia que contaba que el mismo algoritmo de IA había derrotado a los mejores programas de ajedrez, Go y Shogi (ajedrez japonés) habiendo mejorado sus técnicas con autoaprendizaje, es decir, aprendiendo desde su propia experiencia, sin tomar en cuenta el conocimiento adquirido y desarrollado por los expertos en estos juegos durante toda la historia. La mayoría de los algoritmos de juegos aprenden basándose en partidas previamente jugadas por humanos, y en este caso, según se informó en aquel momento, ya no era necesario. El mítico programa de IBM, Deep Blue, se hizo popular en el año 1997 luego de derrotar a uno de los más grandes jugadores de ajedrez de la historia, el multi-campeón Gary Kasparov.
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Quizás lo más interesante de esta historia es que estos desarrollos de IA parecen no tener límites a la hora de continuar su desarrollo. En el caso de AlphaGo, el algoritmo que derrotó a Lee Se-dol, (el experto de Go de 36 años que luego de 1000 triunfos oficiales ha anunciado su retiro), aprendió a jugar educado y entrenado gracias a un cúmulo de más de 100 mil partidas previamente jugadas por humanos de las cuales se alimentó perfeccionando su táctica y estratégia. Una versión mejorada de este algoritmo, llamado AlphaGo Zero, aprendió sólo a partir de las reglas del juego y creando su base de datos de tácticas y estrategias a partir de juegos realizados contra sí mismo. Cabe destacar que AlphaGo Zero derrotó sin titubeos en todas las partidas jugadas a AlphaGo (el algoritmo que había derrotado a Lee).
Para lograr su cometido, el jugador deberá rodear las piezas de su oponente para luego retirarlas del tablero y así ocupar la mayor parte de la superficie de éste. La dificultad del juego reside en que, con sus 19 por 19 casilleros, la combinación de movimientos es tan vasta que podría dar una cantidad infinita de movimientos, lo que dificulta la comprensión de las máquinas.
Lograr que un algoritmo pueda aprender de otras partidas e identificar los movimientos, y plantear estrategias en un juego real es un logro casi de ciencia ficción para sus creadores y que el algoritmo aprenda por sí mismo es casi el “Santo grial” para los expertos en IA y aprendizaje profundo.
El jugador surcoreano Lee Se-Dol / Kim Min-Hee-Pool/Getty Images
Lee Se-dol deja el Go después de 24 años de carrera y una larga lista de triunfos. Según la agencia Yonhap, si bien Lee dejará el juego de manera profesional, seguirá colaborando en el desarrollo de la tecnología que lo empujó a su salida. En diciembre, Lee se enfrentará en un partido contra HanDol, un programa de IA de Corea del Sur que ya ha derrotado a los cinco mejores jugadores de Go del país. El ex profesional de Go comenzará con ventaja de dos fichas pero según él, “incluso con ventaja de dos piedras, siento que perderé el primer partido contra HanDol, y aunque ya estoy retirado, haré lo mejor que pueda”.
The Verge, CCN Business, Gizmodo, BBC, agencias
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