El quilo, con “q” es el líquido formado en el duodeno (intestino delgado) por bilis, jugo pancreático y lípidos emulsionados resultado de la digestión de los alimentos ingeridos. En el podcast Quilo de Ciencia, realizado por el profesor Jorge Laborda, intentamos “digerir” para el oyente los kilos de ciencia que se generan cada semana y que se publican en las revistas especializadas de mayor impacto científico. Los temas son, por consiguiente variados, pero esperamos que siempre resulten interesantes, amenos, y, en todo caso, nunca indigestos.
La inteligencia artificial no resulta ser ya superior a la humana, sino superior a sí misma. Durante el año 2017, las máquinas han superado a los humanos en tareas de inteligencia que, hasta el momento, estaban muy lejos de sus capacidades. Nuevos y revolucionarios algoritmos han conferido a las máquinas una capacidad de aprendizaje inusitada, muy superior a la humana, e independiente, además, del conocimiento anterior adquirido por los humanos. Sí, así es, las máquinas a partir de ahora pueden aprender ellas solas sin necesidad de ayuda humana y pueden aprender mejor y más rápido que cualquier humano y superarles en tareas complejas.
Para empezar, en enero de 2017, el programa Libratus, desarrollado por Noam Brown de la Universidad Carnegie Mellon, ha ganado sin paliativos a cuatro jugadores de Póker, en la variedad Texax Hold’em, considerados entre los 15 mejores del mundo. La victoria de Libratus no ha sido cuestión de suerte, a pesar de jugar a un juego en el que el azar interviene de forma importante, ya que se jugaron 120.000 manos, un número más que suficiente como para establecer su superioridad de forma sólida y avalada por análisis estadísticos. ¿Cómo lo consiguió?
Hasta el año pasado, las máquinas de inteligencia artificial aprendían mediante el análisis del comportamiento humano. Sin embargo, los diseñadores de Libratus generaron un algoritmo de inteligencia artificial conceptualmente revolucionario, con el cual la máquina aprendía sola, independientemente de la información y la experiencia humanas. La manera de aprender consistía en hacer jugar a la máquina partidas contra sí misma. Las partidas inicialmente demostraban una gran torpeza e ingenuidad, pero tras decenas de miles o incluso millones de repeticiones (las máquinas pueden jugar partidas a velocidades inimaginables por la imaginación humana), finalmente la máquina desarrollaba una estrategia ganadora.
Más sorprendente, si cabe, ha sido lo sucedido con la última mejora, realizada en octubre de 2017, de AlphaGo, un artilugio desarrollado por la empresa Google que se había convertido ya en el campeón mundial del juego de Go unos meses antes. El Go es un juego de inteligencia considerado más complejo aún que el ajedrez. La versión anterior de AlphaGo había ganado por 3 partidas a 0 al campeón humano, tras ser entrenada durante varios meses mediante el análisis de partidas realizadas por jugadores humanos.
Sin embargo, el nuevo AlphaGo, llamado AlphaGo Zero por sus creadores, adoptó la estrategia de aprendizaje independiente, sin supervisión humana, jugando contra sí mismo. Tras solo cuarenta días de entrenamiento, en los que jugó 4,9 millones de partidas, (una cada alrededor de 7 décimas de segundo), el nuevo AlphaGo fue enfrentado al vigente campeón del mundo, es decir, el viejo AlphaGo. El enfrentamiento resultó ser una muy desigual batalla de inteligencia. El nuevo AlphaGo ganó al antiguo por un marcador de 100 partidas a 0. Sin paliativos. La inteligencia artificial no resulta ser ya superior a la humana, sino superior a sí misma.
Bienvenidos pues a la era de la post-inteligencia humana, era que bien podríamos llamar el “Máquinaceno”.Referencia: L’IA réinvente des strategies de jeu. Science Et Vie 1203, noviembre 2017. AI versus AI: Self-Taught AlphaGo Zero Vanquishes Its Predecessor. Scientific American, October 2017.
Más información en el Blog de Jorge Laborda
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Quilo de Ciencia Volumen I. Jorge Laborda
Quilo de Ciencia Volumen II. Jorge Laborda
Quilo de Ciencia Volumen III. Jorge Laborda
Quilo de Ciencia Volumen IV. Jorge Laborda
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Quilo de Ciencia Volumen VI. Jorge Laborda
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