Giraffe aprende a jugar ajedrez en 72 horas

Gracias a su inteligencia artificial analiza cada movimiento con una precisión superior a todas las máquinas actuales de ajedrez.

ajedrez

Se dice que no cualquier aprende ajedrez, pero si se es una máquina como un robot, es cuestión de poco tiempo para hacerlo, ya ha pasado antes y todo empezó hace 20 años cuando una computadora de IBM le ganó al campeón mundial Gary Kasparov y ahora pueden ganar a los humanos incluso desde un smartphone.

Cuando se usan máquinas estas analizan todos los cambios que pueden hacerse en los movimientos para predecir el siguiente, algo que las personas no pueden hacer, lo que las pone en ventaja. Pero Deep Blue analizó 200 millones de posiciones por segundo mientras que el campeón solo podía analizar cinco.

Con la tecnología actual, se ha simplificado el proceso y gracias a un trabajo hecho por Matthew Lai del Imperial College London, una máquina con inteligencia artificial llamada Giraffe cambia el juego, ya que la misma se autoenseñó a jugar  a analizar las posiciones al estilo humano y para eso solo le bastó 72 horas.

Esta máquina puede darse un tu a tu con los jugadores a nivel maestría del FIDE, del cual forman parte solo el 2.2% de sus miembros. Esto se logra gracias a un red neuronal, al procesar la información de forma similar a como lo hace el cerebro humano, en donde cuatro capas de nodos se conectan y se selecciona un número de elementos de tres formas diferentes al ver el tablero. En el primero se analiza el estado global del juego, como el número y tipo de piezas de cada lado,  cuál se va a mover. En el segundo, se centra en las características centrales, como su ubicación de cada una respecto al resto y al final, hace u mapa de los cuadrados en donde cada pieza ataca y se defiende.

En este caso los datos se obtuvieron de juegos reales en donde se analizaron las posiciones, sobre todo las mas comunes, que son las que suelen aparecer en los juegos de las personas, por lo que la base de datos es muy grande y requiere un análisis complejo para descartar loas que no ocurren, ya que de lo contrario, no podría reconocer los patrones que se dan en el juego, de esta forma descarta movimientos prácticamente jamas hechos.

Considerar seleccionar entre cinco millones de posiciones en una base de datos de un juego de ajedrez por computadora  es algo difícil, por lo que el investigador creó un movimiento al azar legal, para cada posición, antes de entrenar a la máquina, quedando al final 175 millones de movimientos, por lo que en vez de ponerse de forma manual a analizar cada uno, programó a Giraffe para que ésta lo haga, jugando contra simisma con la meta de mejorar sus predicicones en sus juegos y evaluando sus futuras posiciones y determinando si de esta forma gana, pierde o empata y así sabe cuales son las mejores y peores posiciones.

Giraffe fue puesto a prueba frente a una base de datos llamada “Strategic Test Suite”,  que consiste e 1,500 posiciones que se escogen al azar  para probar  su habilidad en reconocer diferentes ideas estratégicas. en su resultado sumó más de 15 0000. Se le usó durante diferentes etapas para probar su entrenamiento. Al comienzo sumó 6 mil puntos, luego 9 mil 700 después de 72 horas, lo cual equivale a los resultados de los mejores ingenieros en ajedrez a nivel mundial.

De esta forma, la máquina predice el mejor movimiento en un 46% de las veces y guarda los mejores tres movimientos el 70% del tiempo para no preocuparse en los futuros. Aunque no es perfecta, es un gran avance si bien una de sus grandes desventajas es que su red neuronal es un 10% mas lenta al compararse con los otros tipos de información que se procesan, pero esto no le resta competividad, ya que analiza hasta los movimientos menos posibles y entiende conceptos posicionales que por lo general aplican las personas pero no otras máquinas.

Al paso en que evolucionan las máquinas, no dudamos que la sigan mejorando, aunque por ahora la meta más cercana es competir frente al juego chino Go“, en donde por ahora, ninguna computadora ha podido ganar a los humanos.

Con información de Technology Review.

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