Cómo enseñar a una computadora a ganarle a los Space Invaders

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Image caption Demis Hassabis cree que la inteligencia artifical tiene un potencial enorme para solucionar algunos de los problemas más grandes de la humanidad.

Para Demis Hassabis, aficionado al ajedrez y gurú de la inteligencia artificial, el momento en 1997 en que la computadora Deep Blue le ganó al campeón del mundo de ajedrez Garry Kasparov marcó un antes y un después.

"Lo que siempre me pareció divertido sobre Deep Blue es que pueda jugar al ejedrez a nivel de campeonato humano pero que no pueda jugar, por ejemplo, al tres en raya".

Hassabis es el fundador de DeepMind, una empresa de inteligencia artificial que Google adquirió a principios de este año por unos US$640 millones.

Este gurú de la inteligencia artificial trabaja en la creación de la próxima generación de computadoras inteligentes, que saben "pensar".

Según Hassabis hay dos maneras de alcanzar ese objetivo.

"Una es preprogramar las soluciones directamente en la máquina, de manera que la máquina ejecuta esa solución directamente", explicó.

"La otra opción es incorporale a la máquina la capacidad de aprender. En ese caso los algoritmos de la inteligencia artificial aprenden por sí mismos directamente a partir de experiencia y datos", dijo.

De torpe a superhumano

"Utilizamos videojuegos para poner a prueba a la inteligencia artificial porque estos juegos fueron diseñados para ser desafiantes para los humanos", explicó Hassabis.

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Image caption Imagen del videojuego clásico Space Invaders.

Según el experto jugar a un videojuego involucra interpretar información perceptiva bastante compleja.

Hassabis le mostró a la BBC un ejemplo utilizando el clásico de Atari Space Invaders, de los años 70 y 80.

El objetivo de este juego histórico es eliminar oleadas de alienígenas con un cañón láser, para obtener la mayor cantidad de puntos posible.

Con un video en su computadora portátil, Hassabis le mostró a la BBC cómo la inteligencia artificial jugó a Space Invaders por primera vez.

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Haga clic en el video para ver cómo la computadora mejora su juego.

La máquina controla los movimientos y los disparos del cañón, pero en cuestión de escasos segundos pierde la partida al acabar con las tres vidas que tenía.

"Esencialmente, juega fatal, como era de esperar", comenta Hassabis.

Pero todo cambia a las pocas horas.

"Por la noche dejamos que la inteligencia artifical se quede jugando en una computadora normal, durante unas ocho horas, y por la mañana al llegar tiene un nivel superhumano".

"Es decir, ahora la máquina puede jugar a Space Invaders mejor que cualquier ser humano".

"Todos los disparos que hace dan en el blanco, aprendió que la nave madre en la parte superior de la pantalla es la que da más puntos así que hace disparos muy certeros para darle y además puede adelantarse a la jugada".

"Modeló el espacio del juego tan bien que puede predecir hacia dónde van a ir los alienígenas y a medida que se mueven más rápido hacer disparos predictivos".

Potencial transformador

Una vez que las computadoras dejen de replicar soluciones y empiecen a pensar por sí mismas podrían arrojar mucha luz sobre el mundo en el que vivimos, repleto de datos.

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Image caption Durante la próxima década, según Hassabis, veremos más robots pensantes que realizarán tareas en la casa.

Este "aprendizaje" de las computadoras ya tiene aplicaciones prácticas en nuestro día a día, como por ejemplo la opción en nuestras computadoras de buscar algo específico en nuestra biblioteca de fotos.

Si buscamos por ejemplo la palabra "París", el ordenador va a dar proveer una serie de fotos de acuerdo al contenido que la computadora cree que debería aparecer ahí, es decir, no porque se hayan guardado bajo ese nombre sino en base a lo que debería haber dentro de la foto.

Según Hassabis en los próximos 5 o 10 años empezaremos a ver más robots en las casas que ayuden a limpiar o a hacer determinadas tareas, incluso a cuidar de los ancianos, también vehículos autónomos que no necesitan un conductor y que podrían revolucionar totalmente el sistema de transporte.

"Lo que para mí es más emocionante es cómo puede cambiar la ciencia", dice Hassabis.

Según el experto, la ciencia de la macroeconomía, el cambio climático, las enfermedades y hasta la energía, depende de una cantidad masiva de datos que deben ser procesados.

"Es demasiado como para que lo entienda totalmente un grupo de seres humanos, incluso científicos humanos muy inteligentes, seguramente estamos dejando cosas atrás".

"Así que yo creo que necesitamos ayuda como la de la tecnología de la inteligencia artificial para ayudarnos a entender y a utilizar mejor todos estos datos para el bien de nuestra sociedad".

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