Los Sistemas Expertos que han logrado derrotar a humanos

Tuesday, May 22, 2018

Los Sistemas Expertos que han logrado derrotar a humanos


Escrito por Sergio Sancho Azcoitia, Security Research en ElevenPath

No es la primera vez que en este blog os hablamos sobre "sistemas expertos" y sobre los avances que supusieron durante los comienzos de la inteligencia artificial. Según el matemático Alan Turing en algún momento de la historia las maquinas obtendrían inteligencia siendo capaces de simular comportamientos y razonamientos similares a los de un humano. Hoy en día la predicción de Turing no parece tan lejana ya que los avances en el sector de la inteligencia artificial durante los últimos años han sido destacables. A continuación os hablaremos sobre algunos de los Sistemas Expertos que han sido capaces de derrotar a humanos y han logrado dar a conocer la Inteligencia Artificial durante los últimos años.

Robot jugando al ajedrez.
Figura 1: Robot jugando al ajedrez.

Comenzaremos hablándoos de Deep Blue, el sistema experto desarrollado por IBM que logró derrotar al campeón de ajedrez  Garri Kasparov en 1997. Desde siempre, el juego del ajedrez ha sido asociado al intelecto y a la inteligencia de sus jugadores, sin embargo el juego en sí depende en gran parte de la probabilidad y de la estadística a la hora de analizar cada movimiento. Este experimento comenzó el 1996, durante un torneo en el que Deep Blue (el ordenador de IBM) fue derrotado por Kasparov en las dos partidas que jugó. Esto resultó un duro golpe para IBM que siguió trabajando para desarrollar una versión mejorada de su ordenador a la que llamó Deeper Blue y que en 1997 fue capaz de derrotar al campeón en tres ocasiones seguidas. Este acontecimiento generó un gran revuelo haciendo que el campo de la Inteligencia Artificial se diese a conocer en todo el mundo.

Tras Deep Blue, muchas otras compañías se interesaron en el mundo de la Inteligencia Artificial, como es el caso de Google, el cual en 2005 presentó al mundo a AlphaGo, un sistema experto cuya función es ganar partidas de Go, un juego de origen chino cuya complejidad es superior a la del ajedrez. A pesar de su complejidad y la dificultad de reducir el juego a un problema de combinatoria AlphaGo derrotó al campeón de Europa Fan Hui en las 5 partidas que jugaron. El secreto de AlphaGo reside en el Deep Learning de Google, un sistema avanzado de algoritmos de aprendizaje automático  que hacen que el programa sea capaz de aprender a partir de los datos que recopila sobre una materia concreta, en este caso sobre el juego del Go. Está previsto que AlphaGo siga enfrentándose a algunos de los jugadores más experimentados durante los próximos años.

El juego del GO.
Figura 2: El juego del GO.


Continuamos con otro de los sistemas expertos desarrollados por IBM, en este caso se trata de Watson, un motor de computación cognitiva que fue capaz de ganar a participantes humanos en un concurso de preguntas y respuestas llamado Jeopardy. Con Watson, IBM volvió a demostrar al mundo que sus sistemas expertos son capaces de superar a los humanos en muchos ámbitos. Watson es un sistema experto muy avanzado, que tiene más utilidades. De hecho, ganar el concurso , solo fue una demostración de su potencial. Actualmente este sistema experto es utilizado para hacer recomendaciones de productos en algunas plataformas de compra online o en el campo de la medicina ayudando en el diagnóstico de enfermedades.

Por ultim, os hablaremos de uno de los sistemas expertos más recientes y que, gracias a sus algoritmos de Deep Learning, es capaz de jugar a juegos que requieren bastante información, como en el caso del Go, el Ajedrez o el Poker (juego por el que se ha hecho famoso). El sistema experto en cuestión se llama DeepStack y es el resultado de un estudio finalizado en diciembre de 2016 y publicado en marzo de 2017. DeepStack ha sido capaz de aprender a jugar al póquer tomando decisiones en menos de 5 segundos (funciona en cualquier portátil con una GPU de Nvidia) y es capaz de simular la intuición humana en cada mano de la partida. Durante su proceso de aprendizaje el programa jugó más de 44.000 manos de póquer y actualmente ha sido capaz de derrotar a más de 11 jugadores profesionales. 

Fichas de póquer
Figura 3: Fichas de póquer.


Es muy posible que las direcciones que ha tomado la inteligencia artificial durante los últimos años difieran de lo que esperaban sus creadores. Sin embargo, los avances en este sector no han hecho más que empezar. Poco a poco la Inteligencia Artificial se va abriendo paso para incorporarse en tareas cotidianas como la realización de compras. Hoy en día el uso de asistentes de voz como Siri, Cortana o Google Now no nos resulta nada extraño. Sin embargo, hace años esto podría parecernos ciencia ficción. La Inteligencia Artificial todavía es un campo joven que tiene mucho que ofrecer. Proyectos como los anteriormente mencionados ayudan a dar visibilidad a este sector que cada vez va ganando más adeptos.


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