La reciente victoria de AlphaGo, el modelo de machine learning creado por Google para jugar al Go, frente a Lee Sedol, el mejor jugador del mundo, por 4 partidas a 1 (en la imagen, el tablero al final de la cuarta partida, la única que ganó el jugador humano), permite hacer algunas reflexiones interesantes sobre las perspectivas de la evolución y del desarrollo de este tipo de disciplinas que implican el progresivo desarrollo de las habilidades de las máquinas en tareas antes reservadas a los seres humanos.
La primera cuestión es bastante evidente: vencer a los mejores humanos haciendo cualquier cosa, como ya vimos anteriormente en los casos del ajedrez, del Jeopardy o de los juegos clásicos de Atari, es indudablemente divertido, proporciona una visibilidad a la disciplina de la que normalmente no goza, y contribuye decididamente a ponerla en la agenda del futuro para muchísimas cosas. Tras la noticia de la victoria de AlphaGo, todos tenemos bastante más claro que en el futuro tendremos robots que nos ganan a cualquier deporte o tarea imaginable, que fabrican, conducen, reparten o juegan… pero eso no lo es todo. En realidad, empezamos a tener claro que también tendremos inteligencias autónomas que tomarán decisiones empresariales, que fijarán los tipos de interés del Banco Central Europeo, que determinarán la presión impositiva o el importe de las pensiones, o que se convertirán en nuestra pareja ideal para la práctica del sexo (y no, no todo a la vez, por mucho que se os ocurran formas creativas de combinarlo :-)
Pero por otro lado, hay otra cuestión evidente: para ese escenario, los desarrollos no tendrán que dedicarse a vencer a los humanos, sino a trabajar con ellos. La idea del reemplazo resulta demasiado agresiva y difícilmente aceptable para una sociedad que va a tener que redefinirse de manera drástica y a una velocidad sin precedentes: que es algo que va a ocurrir ya es algo que cada vez más personas que analizan más allá del reduccionismo de cuatro clichés empiezan a aceptar, pero el cómo ocurre y lo que viene después es lo que todavía no está nada claro – y tardará en estarlo. Modelos sociales, distribución de la riqueza, papel de las personas, desarrollo de las sociedades humanas… muchos temas, y mucho que hacer. Y una verdad indudable: el progreso tecnológico ni se va a detener, ni va a esperar ni por nada ni por nadie.
Segunda cuestión: la victoria de AlphaGo conlleva un importante avance e impulso para el machine learning, justo al revés de lo que ocurrió con el parón que la disciplina sufrió en los años ’70, el llamado AI Winter que siguió a su primera oleada de popularidad. Ahora no solo hablamos de un premio de un millón de dólares dedicados a fomentar la enseñanza de las ciencias (STEM) y la tecnología, sino además, de una fortísima oleada de popularidad, de personas orientando su carrera profesional al tema, y de empresas pagando por ello. Si algo puede acelerar el desarrollo de la inteligencia artificial y el machine learning son este tipo de cosas, aunque sean simplemente la guinda de un pastel que cuesta muchísimo trabajo duro y muchísimo esfuerzo conseguir. Pero esa aceleración del ciclo es algo que, sin duda, vamos a presenciar más pronto que tarde, y definitivamente mucho antes de lo que pensaban algunos de los más optimistas.
Tercero, la serie de partidas jugadas por AlphaGo tanto contra Fan Hui como contra Lee Sedol dejan un importantísimo poso de experiencia. Todas y cada una de las jugadas están siendo analizadas hasta el límite, y algunas de las consecuencias que se desprenden son enormemente interesantes. La primera es que la máquina es infinitamente mejor aprovechando la experiencia. Del mismo modo que cada vehículo autónomo que circula un metro por cualquier carretera contribuye automáticamente con su experiencia al aprendizaje de todos los vehículos autónomos del mundo, la realimentación del machine learning de AlphaGo con las últimas partidas proporciona un aprendizaje y un modelo (un «jugador») cada vez más potente. Algunos de los movimientos jugados por AlphaGo han sido no simplemente definidos como intrínsecamente «bellos«, sino que, además, definen jugadas que tendrían únicamente una entre diez mil posibilidades de ser llevados a cabo por un jugador humano, movimientos que ningún humano podría comprender – y mucho menos anticipar. La combinación de deep learning con reinforcement learning, poner a la máquina a competir contra sí misma y a derivar nuevas jugadas a partir de movimientos originales que posteriormente son realimentados en el sistema, demuestra funcionar de una manera espléndidamente brillante.
Tangencialmente, ya en el terreno de las hipótesis y las sugerencias, hay otras no menos interesantes conclusiones: dado que la victoria de Lee Sedol se produjo en la cuarta partida, cuando ya no existía posibilidad de que llegase a ganar la serie de cinco, ¿podríamos llegar a hablar de una inteligencia artificial con capacidad de ser emocionalmente inteligente? Es decir, ¿podríamos esperar que una máquina fuese suficientemente inteligente como para, pudiendo ganar, dejar conscientemente de hacerlo porque prefiere permitir que el humano marque, por así decirlo, «el gol del honor» y salve su orgullo? ¿Qué posibles implicaciones podrían llegar a tener este tipo de mecanismos ya no para el desarrollo de la inteligencia artificial, sino para la futura convivencia entre hombres y máquinas? ¿Puede una máquina llegar a ser condescendiente? ¿Sería interesante que lo fuese?
Hace algún tiempo, escribí un artículo para Forbes recomendando a directivos que bajo ningún concepto twitteasen estando bajo la influencia del alcohol: ahora resulta que un algoritmo es perfectamente capaz de determinar precisamente eso, cuándo un tweet ha sido escrito por un usuario que estaba bebido. Pensemos en las posibilidades, por ejemplo, a la hora de evitar muertes relacionadas con el consumo de alcohol y la conducción: ¿cómo deberán las máquinas gestionar ese tipo de cuestiones? ¿Puede una máquina llegar a relacionarse con un humano de manera… humana? Podemos encontrarnos muchos casos de juegos o tareas que una máquina puede hacer en las que el objetivo no es necesariamente «ganar» o «hacerlo mejor que nadie», sino otro. Claramente, ganar no lo es todo. Y si la mentalidad no es necesariamente ganar, sino mejorar los niveles de cooperación entre humanos y máquinas, podríamos llegar a utilizar esa combinación para intentar resolver algunas de las cuestiones y problemas más difíciles del mundo.
Mientras tanto, sigamos jugando a algo que hace ya mucho tiempo que dejó de ser un juego. ¿Alguien se anima a una partida de poker?
ACTUALIZACIÓN (22/01/2016): Como comenté en su momento al final de esta entrada, la escuela de Computer Sciences de Carnegie Mellon desarrolla una inteligencia artificial capaz de ganar al poker. La máquina está ganando el desafío consistente en jugar 120,000 manos de poker a cuatro de los mejores jugadores profesionales del mundo, desafío retransmitido en vivo por un casino que comenzó el pasado 11 de enero y en el que, por el momento, la máquina acumula una ventaja de 693,531 dólares después de 56.732 manos. Los comentarios de los jugadores apuntan a que el programa aprende consistentemente día a día, a que es como una versión reforzada de ellos mismos, y a que las vulnerabilidades que van pudiendo encontrar en cada momento son aprendidas por la máquina y desaparecen al poco tiempo.
This article is also available in English in my Medium page, “Now a machine can beat a human at Go, what next?»
Muy interesante, como es habitual, pero solo me queda una duda – en realidad,bastantes mas, pero resalto una – ¿No sería mucho mas interesante crear un software y un hardware adaptable al ser humano, en conexión con él en busca del androide eficiente, en vez de organismos artificiales autónomos? La fusión hombre maquina,parece un futuro mucho mas interesante y prometedor que esto ¿No? Saludos.
A principios de los años 90 un profesor nos contaba como había aplicado otra técnica de inteligencia artificial, algoritmos genéticos, a la bolsa y a la generación de microinstrucciones de código máquina. Nos refirió cosas parecidas, la belleza de movimientos e ideas que parecía mentira que se le hubieran ocurrido a una máquina.
De momento seguimos implementando técnicas de inteligencia artificial con base temporal en el siglo XX.
La siguiente revolución vendrá cuando una máquina invente algo que merezca llamarse técnica de inteligencia artificial, como los algoritmos genéticos, como el aprendizaje automático… ¿Será en este siglo? ¿En esta mitad de siglo?
Y cuando la invención venga de un humano con implantes cerebrales que le mejore la inteligencia… ¿lo consideraremos un avance humano? ¿lo veremos en este siglo?
No seamos miopes, todo ésto ocurrirá algún día, la cuestión es en cuántas generaciones ocurrirá.
Hola. Sabe qué tipo concreto de algoritmo se ha usado? Redes neuronales, Support Vector Machine, Random Forestal,… Gracias.
Combina dos deep neural networks con Monte Carlo tree search. Una red neuronal elige la siguiente jugada junto con otra que evalúa quién ganará la partida usándose 1.202 CPUs y 176 GPUs con varias redundancias por si algo fallaba.
jajaja, La maquina dejándose ganar por el hombre, me recordó mi forma de actuar hace ya muchos años con mis hijos, dejándome de vez en cuando comer en el parchís. Me temo que aun no haya llegado a esa finura la IA.
En otro orden de cosas no entiendo muy bien como es que todas las grandes empresas de software como IBM y Google se aprestan a hacer programas invencibles para inocentes juegos de mesa, como el ajedréz o el Go, pero no para cosas realmente importantes, como jugar en Bolsa, o actuar en el mercado de Divisas.
O los hay y están ya comprando y vendiendo pero lo mantienen en absoluto secreto, …
Los trading robots ya hacen más del 75% de las operaciones en bolsa (http://www.eldiario.es/economia/algoritmos-manejan-provoquen-catastrofe-financiera_0_488551270.html) e incluso tienes cursos de cómo crear el tuyo (https://www.udemy.com/build-your-trading-robot/)
Respecto a la obsesión por los juegos:
1) El Go es tan complejo que si se quisiera resolver por fuerza bruta harían falta más cálculos que átomos en el universo, algo imposible. Así que era el santo grial de la inteligencia artificial en juegos y se ha conseguido. También es un símbolo que la sociedad puede entender: Ajedrez (Kasparov 1997) ➔ Jeopardy (Brad Rutter y Ken Jennings, 2011) ➔ Go (Lee Se-Dol, 2016)
2) ¿No son las empresas una especie de juego en el que se gana dinero? ¿No es la lucha contra el cáncer un enemigo a batir a través de una estrategia adecuada en cada caso? Si creas una IA que aprende a jugar quizá puedas aplicarlo a otros «juegos».
3) El Go es un juego de «información perfecta». Los dos jugadores saben todo lo que podrían desear conocer sobre lo sucedido en la partida desde el principio hasta su siguiente movimiento. Lo próximo serán juegos imperfectos. Algo más complicado.
Los trading robots ya hacen más del 75% de las operaciones en bolsa
Lo se, son programas para un PC, pero también se que han arruinado a montones de jugadores. Lo que no sé, es que exista un superordenador, una «Deep Blue», que juegue bolsa, a la compra de materias primas, o al mercado de divisas.. Aunque no me extrañaría que la hubiera y la empresa propietaria lo mantuviera en secreto.
Muy interesante reflexi’on, Enrique. Este sin duda es uno de esos temas donde nadie puede hacer valoraciones o afirmaciones objetivas sin miedo a equivocarse, y adem’as es que todas las opciones son posibles.
Lo que parece ser m’as complicado siempre en esta historia, es c’omo hacer que finalmente un robot pueda improvisar, pueda adaptarse a los otros, pueda aprender o pueda convivir. Lo m’as dif’icil al final es cobrar vida, o al menos parecerlo.
Est’a claro que no es lo mismo ganar a un juego que demostrar otras virtudes m’as loables y humanas en una competici’on o en cualquier otro sitio, a fin de cuentas, para ganar s’olo hay que conocer las reglas del juego y automatizar una estrategia. Para dejar marcar el gol del honor o para vivir una vida real, hay que tener en cuenta muchas m’as variables. Todo un reto para los amantes de las inteligencias artificiales y para el cine de Hollywood…
Enrique, ya sabes lo que opino acerca de la singularidad y el transhumanismo, así que para que vamos a insistir. :)
Pero es que además, son demasiadas cosas las que habría que aclarar sobre las limitaciones de la IA en todas sus facetas, para dar una verdadera dimensión a esa especulación.
Tal vez, la más importante, es que no tiene ninguna utilidad una maquina tan versátil como la inteligencia humana. Salvo por la misma idea del pigmalión.
De hecho probablemente, el primer error es asimilar la inteligencia de un ser humano con la de un sistema basado en el cómputo. Porque no tienen nada que ver. Es pura conjetura.
El único problema para llamar inteligencia comparable a la humana a AlphaGo es que todavía no puede ganar a un niño de 5 años al parchís. Ni nunca podrá. Asumiendo que pueda entender lo que es el «Parchís».
Es una inteligencia «autista» y absolutamente limitada a una tarea.
Pero si Calígula pudo hacer Cónsul a su caballo, por qué alguien no podría hacer lo mismo con su Ipad.
Ni el caballo, ni el Ipad, van a notar la diferencia.
Pero a todos los niños les gustan los amigos de hojalata, eso sí. E influir en otras personas mediante el control mental. :) (Antes era E.T.)
Forma parte del imaginario y la capacidad fabular mitos de los seres humanos. Por eso los niños acaban por madurar sus emociones, y las convierten en una inteligencia fértil.
(Otros sin embargo, acaban recolectando la mierda filosofal de un perrito, pero con la misma ilusión. Qué se le va a hacer)
–
http://rationalwiki.org/wiki/Singularity
https://en.wikipedia.org/wiki/Singularitarianism
Me ha gustado mucho este artículo, y va absolutamente en la línea de otros que ya has escrito, y que son muy buenos también.
De esta confrontación creo que hay que darle una mirada más detallada a la victoria de Sedol. Creo que su victoria en la cuarta ronda muestra que la capacidad humana es sorprendente, ya que según lo que he leído, en las partidas anteriores trató de ir probando los límites y comportamientos de AlphaGo, logrando vencerlo.
Seguramente Sedol, al haber jugado contra este tipo de inteligencia, ha ganado una experiencia nueva y que lo sitúa más arriba de lo que estaba antes de enfrentar a AlphaGo.
Después de enterarme de la victoria de AlphaGo, dominando el juego y haciéndolo de una manera distinta a como lo juegan humanos, me surge la pregunta de cómo sería una partida contra Sedol, si él supiera cómo funcionan los mecanismos y/o reglas que configuran y dan forma a las bases de esta inteligencia artificial.
De lo que no hay duda, es de que estamos y estaremos interactuando más temprano que tarde con este tipo de desarrollos en nuestro día a día.
Saludos.
pues que va a venir? el mismo destino del ajedrez, desde que un vulgar ordenador gana a cualquier humano de sobra, como que cerraron todos los clubs de ajedrez y los pocos que quedan sin mucho entusiasmo … esperemos que el ordenador tarde vencer en el Go para mantener el interes
¿Clubs de ajedrez?
Probablemente ahora sea el momento con más personas jugando al ajedrez de la historia. Busca «chess» en Google Play o en la App Store, sólo el primer resultado tiene +100 millones de descargas. Ya no hace falta pertenecer a un club de ajedrez, sólo una pantalla y pulsar Instalar gratis.
Si miras en Google Trends verás cómo el interés por el Go y cómo se juega se ha triplicado en los últimos días. Sería interesante ver estadísticas de descargas de Go en Android/iOS porque deben de ser significativas.
Hace años nos juntamos unos amigos a trastear con nuestros viejos Macintosh cuando se nos ocurrió una idea: enfrentar un viejo Mac Plus de 1987 con un moderno ordenador, ambos con sus respectivos juegos de ajedrez. Los humanos tan solo transmitíamos las jugadas de uno al otro. ¿El resultado? Salvando la enorme diferencia de velocidad entre ellos, ganó el Mac Plus…
Qué manía tengo con pensar siempre que estos eventos sólo son macro campañas publicitarias, donde el derrotado se embolsa una astronómica cifra por precisamente eso: por perder.
Tenemos el cerebro de un cromagnon, una organización política medieval y una tecnología de dioses.
No hay que ser muy perspicaz para darse cuenta de las enormes ineficiencias e incoherencias de nuestros sistemas de organización política, económica y de sostenibilidad ambiental.
¿Estaremos dispuestos a optimizarlos aun cuando no podamos comprender las razones enteramente, al igual que sucede con las jugadas de AlphaGO?
¿Redifinirá la inteligencia artificial nuestros egoistas objetivos personales o grupales, muchas veces negativos para el conjunto, por otros a nivel de especie o incluso planetarios?.
¿Nos enseñará en definitiva a ser más humanos o simplemente será una esclava de nuestras pasiones y ambiciones que acelererá un más que probable trágico destino?.
«….una tecnología de dioses…» ja ja ja, te parecerá que el cutrerio de las 5 puertas lógicas, que es todo lo que tiene un ordenador es demasiado pero no es asi … todavia no sabemos nada de las leyes fundamentales de la naturaleza como por ejemplo de la funcion clorofílica no se sabe nada y si anda por medio la física cuantica o no, o cualquier electron de cualquier átomo que se mueve en todos sentidos al mismo tiempo, arriba abajo derecha izquierda, y aun la electronica de cromañon que tenemos de nada de eso sabe etc etc eso si que son procesos y no lo que han inventado hasta ahora los todavia unos monillos puestos en pie y por mucho tiempo que seguira asi, sin salir de lo básico
Me refiero con ello a la capacidad de creación y destrucción, no a que lo tengamos todo hecho. Creí que se entendería. Saludos.
Es muy interesante el avance, pero me seguirá pareciendo que a la IA realmente le queda mucho camino hasta que se consiga un buen traductor automático.
El de Google, a pesar de los millones de Google y de los millones de personas que lo usan a diario y ayudan a mejorar las traducciones sigue siendo una castaña. Y eso que ha mejorado mucho. Hace unos años era infumable, ahora va por el rango de castaña.
¿No os parece más interesante dedicar recursos a esto que puede ayudar a muchas personas que a un software que gane al go, al ajedrez o a cualquier otro juego? ¿Es realmente tan difícil de desarrollar cuando se lleva haciendo traducciones desde el principio de los tiempos? ¿No indica eso una limitación bastante grande de la IA en su estado actual?
Estas de suerte, parece que lo que pides es inminente:
http://m.genbeta.com/herramientas/asi-es-como-el-deep-learning-podria-mejorar-los-resultados-del-traductor-de-google
Si pensamos en lo que somos hoy como especie, algo infantiles, agresivos, solidarios y por qué no decirlo: creyentes hasta el estereotipo; no estamos lejos de que en pocas generaciones seamos víctimas de nuestro propio invento ya que olvidaríamos los orígenes de las Maquinas Inteligentes. Es por ello que el hombre debe conservar la directriz sobre estas máquinas porque asuntos como la compasión, la caridad y la hermandad hasta ahora humanos tienen un límite cuando su existencia como ser está en peligro. La posición del hombre delante de la máquina no es ni debe ser de competencia, es mi opinión, es simplemente el inicio de la publicidad, considero que las máquinas inteligentes debemos darles muchos atributos para amar la vida en todo sentido por encima de toda la existencia. Si puede ser sensible y dejar ganar podría brindar un acto de amor como en la famosa película de Steven Spielberg(?) y brindar su existencia por la vida de otro ser.
Hombre las máquinas no van al super a consumir, no necesita ver a la Pantoja en Tele5, no va a ser terrorismo por «defender» una religion un pais … no celebra la navidad, osea no encaja, las 5 puertas lógicas no da para mucho ni se puede programar para que se alegre si pierde o se apene si gana o viceversa por ahi no van las 5 puertas lógicas, es una tonteria como dejar a un coche disfrutar del pasto y la pradera
«Dejarse ganar»… pues no cabe duda que ya es posible pensar en que también pueden coger adicción al poder… mira por donde la ciencia ficción empieza a tener cada vez más aire de ciencia que de ficción? Lo dicho otras veces… tenemos fecha de caducidad como especie! Ah… y tranquilos los creyentes, que eso también es posible!
Enrique, estoy de acuerdo contigo en muchas cosas del artículo. Pero aunque sea bonito, por el momento hay mucha fantasía en tus palabras. El sistema de inteligencia artificial más avanzado no deja de ser un algoritmo. Los algoritmos procesan, no piensan. Y en cuanto al tema de que las máquinas gestionen mejor la experiencia, sólo es cierto a medias. Un pequeño error en las entradas para el entrenamiento y se puede ir toda la experiencia al carajo. Al final el machine learning es sólo una metáfora, como casi todos los términos que se usan en inteligencia artificial. Esa experiencia que mencionas es una estructura de datos, incluso podría ser una matriz. Un conjunto de ceros y unos.