El juego de Go parecía un trámite para la inteligencia artificial, que logró vencer a todos los grandes maestros, pero un jugador logró vencer a la máquina. Kellin Pelrine, cuya calificación de elo está justo por debajo de la mejor calificación amateur, explotó una laguna para poner a su oponente en una situación peligrosa y ganar el juego.
Gracias a AlphaGo, la inteligencia artificial tenía ventaja sobre los humanos en el juego del go
La historia entre la inteligencia y el juego del go sigue siendo muy reciente. Tras varios intentos fallidos, la empresa británica DeepMind especializada en IA y ahora perteneciente a Google logró desarrollar un programa informático llamado AlphaGo en 2014. Logró vencer en octubre de 2015 al jugador profesional francés Fan Hui, luego en marzo de 2016 a uno de los mejores jugadores del mundo en ese momento, el coreano Lee Sedol.
Este último, que se retirará tres años después, llegó a decir que la IA fue uno de los motivos que le llevaron a despedirse del juego del go. ” Ya no estoy en la cima, incluso si me convierto en el número uno. Hay una entidad que ya no puede ser derrotada afirmó el deprimido jugador tras su derrota ante la máquina. En 2017, AlphaGo volvió a ganar contra el mejor jugador del mundo, confirmando su supremacía sobre los humanos. Inmediatamente después de esta victoria, los desarrolladores decidieron poner fin al desarrollo del software.
Mientras tanto, varias empresas y desarrolladores han desarrollado su propia IA, inspirada en la destreza de AlphaGo. Este es el caso de KataGo, otro modelo de IA diseñado por David Wu y también capaz de vencer a los jugadores profesionales de go. Si esta herramienta, al igual que AlphaGo, era invencible, un jugador aficionado estadounidense, cuyo ranking es ciertamente bueno, pero no tan excelente como el de los jugadores profesionales, logró ejecutar este programa informático.
Kellin Pelrine logró falsificar la máquina para ganar
Kellin Pelrine se había enfrentado a KataGo antes. Ya había sido golpeado muchas veces por el programa de computadora, pero seguía convencido de que era posible vencerlo. Con el apoyo de la empresa Far AI, el jugador pudo entrenar contra una IA comparable a la de KataGo. Ha completado así más de un millón de partidas contra la máquina para encontrar sus fallos.
Después de varios meses de trabajo, Kellin Pelrine desarrolló un plan de ataque que ejecutó contra KataGo. Su estrategia fue rodear lentamente grupos de piezas opuestas. Para distraer a la IA, ejecutaría su plan cada dos golpes. El primer movimiento permitiéndole rodear las piezas del oponente, el segundo movimiento apuntando a colocar una pieza en otra parte del tablero que no tenía nada que ver con el área donde estaba jugando anteriormente. Así, de 15 juegos, el jugador estadounidense ganó 14.
Sorprendentemente, Kellin Pelrine también aplicó su estrategia contra otra inteligencia artificial, Leela Zero. Y de la misma manera, prevaleció sobre la máquina. Si esta estrategia parece excepcional, en realidad no es del todo baladí según las declaraciones de Pelrine al Tiempos financieros. Este plan de ataque sigue siendo bastante fácil de aprender para jugadores aficionados con un buen nivel y para todos los jugadores profesionales. Tenga en cuenta que para este último, la estrategia utilizada por Pelrine es muy fácil de notar y eludir y, por lo tanto, solo funciona en IA.
Según el análisis de Stuart Russel, informático de UC Berkeley para el Tiempos financieros“ El éxito del jugador muestra una debilidad fundamental de la IA moderna. Los sistemas sólo entienden situaciones para las que están bien entrenados, pero suelen fallar a la hora de analizar una situación concreta y nunca han visto “. Claramente, la estrategia es tan poco utilizada por los jugadores que no está presente en los datos de entrenamiento utilizados para perfeccionar estas IA.
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