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Un jugador humano derrot\u00f3 por completo a un sistema de IA de primer nivel en el juego de mesa Go, en una inversi\u00f3n sorpresiva de la victoria de la computadora en 2016 que se consider\u00f3 un hito en el auge de la inteligencia artificial.<\/p>\n
Kellin Pelrine, un jugador estadounidense que est\u00e1 un nivel por debajo de la clasificaci\u00f3n amateur superior, venci\u00f3 a la m\u00e1quina aprovechando una falla previamente desconocida que hab\u00eda sido identificada por otra computadora. Pero el enfrentamiento mano a mano en el que gan\u00f3 14 de 15 juegos se llev\u00f3 a cabo sin apoyo inform\u00e1tico directo.<\/p>\n
El triunfo, del que no se ha informado anteriormente, destac\u00f3 una debilidad en los mejores programas inform\u00e1ticos Go que comparten la mayor\u00eda de los sistemas de inteligencia artificial ampliamente utilizados en la actualidad, incluido el chatbot ChatGPT creado por OpenAI con sede en San Francisco. <\/p>\n
Las t\u00e1cticas que pusieron a un humano de nuevo en la cima del tablero de Go fueron sugeridas por un programa de computadora que hab\u00eda probado los sistemas de IA en busca de debilidades. El plan sugerido fue entregado sin piedad por Pelrine.<\/p>\n
\u201cFue sorprendentemente f\u00e1cil para nosotros explotar este sistema\u201d, dijo Adam Gleave, director ejecutivo de FAR AI, la firma de investigaci\u00f3n de California que dise\u00f1\u00f3 el programa. El software jug\u00f3 m\u00e1s de 1 mill\u00f3n de juegos contra KataGo, uno de los principales sistemas de juego de Go, para encontrar un “punto ciego” que un jugador humano pudiera aprovechar, agreg\u00f3.<\/p>\n
La estrategia ganadora revelada por el software \u201cno es del todo trivial, pero no es superdif\u00edcil\u201d de aprender para un ser humano y podr\u00eda ser utilizada por un jugador de nivel intermedio para vencer a las m\u00e1quinas, dijo Pelrine. Tambi\u00e9n us\u00f3 el m\u00e9todo para ganar contra otro sistema Go superior, Leela Zero.<\/p>\n \t\t\t\tKellin Pelrine, el humano que asest\u00f3 una derrota decisiva al mejor sistema de IA por jugar el juego de mesa Go \u00a9 Kellin Pelrine El victoria decisiva<\/a>aunque con la ayuda de t\u00e1cticas sugeridas por una computadora, llega siete a\u00f1os despu\u00e9s de que la IA pareciera haber tomado una ventaja incuestionable sobre los humanos en lo que a menudo se considera el m\u00e1s complejo de todos los juegos de mesa.<\/p>\n AlphaGo, un sistema ideado por la empresa de investigaci\u00f3n DeepMind, propiedad de Google, derrot\u00f3 al campe\u00f3n mundial de Go Lee Sedol por cuatro juegos a uno en 2016. Sedol atribuy\u00f3 su jubilaci\u00f3n de ir<\/a> tres a\u00f1os despu\u00e9s del surgimiento de AI, diciendo que era \u201cuna entidad que no puede ser derrotada\u201d. AlphaGo no est\u00e1 disponible p\u00fablicamente, pero los sistemas contra los que prevaleci\u00f3 Pelrine se consideran a la par.<\/p>\n En un juego de Go, dos jugadores colocan alternativamente piedras blancas y negras en un tablero marcado con una cuadr\u00edcula de 19×19, buscando rodear las piedras de su oponente y encerrar la mayor cantidad de espacio. La gran cantidad de combinaciones significa que es imposible que una computadora eval\u00fae todos los posibles movimientos futuros.<\/p>\n Las t\u00e1cticas utilizadas por Pelrine consist\u00edan en unir lentamente un gran “bucle” de piedras para rodear a uno de los grupos de su oponente, mientras distra\u00eda a la IA con movimientos en otras esquinas del tablero. El bot que juega al Go no not\u00f3 su vulnerabilidad, incluso cuando el cerco estaba casi completo, dijo Pelrine. <\/p>\n \u201cComo humano, ser\u00eda bastante f\u00e1cil de detectar\u201d, agreg\u00f3.<\/p>\n El descubrimiento de una debilidad en algunas de las m\u00e1quinas de juego Go m\u00e1s avanzadas apunta a una falla fundamental en los sistemas de aprendizaje profundo que sustentan la IA m\u00e1s avanzada de la actualidad, dijo Stuart Russell, profesor de inform\u00e1tica en la Universidad de California, Berkeley. <\/p>\n
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