Lee Sedol durante su enfrentamiento con el algoritmo Alpha Go
Lee Sedol durante su enfrentamiento con el algoritmo Alpha Go
Juegos

Física cuántica: ¿el ‘truco’ para ganar a la inteligencia artificial al Go?

Un equipo de científicos chinos ha redefinido el clásico juego para crear un entorno mucho más complejo para la máquina

La relación de la inteligencia artificial y los juegos puede resumirse en dos palabras: gato y ratón. Desde queen 1997 Deep Blue venció a Kasparov al ajedrez, ratón primigenio, una larga lista de roedores han ido presentando su candidatura a convertirse en el juego definitivo que pruebe o desmienta la superioridad intelectual de la máquina: Jeopardy, Starcraft, Póker... El Go, otro clásico aspirante, derrotado en 2016, acaba de volver al ring decidido a complicarle la vida al gato con la ayuda de un equipo de científicos de la Shanghai Jiao Tong University.

Los responsables del nuevo desafío han ideado una modalidad inspirada en la física cuántica de este milenario juego de mesa. En ella, los jugadores hacen sus movimientos con dos fichas entrelazadas en lugar de una. "La física cuántica puede dar al juego el rasgo no determinista -propio de los juegos de azar- que no existe en la versión clásica”, explican en el estudio resultante. Además, en este Go remozado se juega en condiciones de “información imperfecta”; es decir, los jugadores solo pueden conocer una parte del estado del juego, mientras que el resto se mantiene en secreto, como las cartas en el póquer.

En el Go clásico dos jugadores se enfrentan por lograr el dominio del tablero y rodear a su contrincante mediante la ubicación estratégica de fichas negras y blancas, llamadas piedras, sobre las intersecciones de un tablero de 18 por 18 cuadrados. Si un jugador ocupa las cuatro intersecciones que rodean una ficha del contrincante, la captura. Al final del juego, que llega cuando los dos jugadores pasan su turno por no ver más movimientos posibles, gana aquel que haya rodeado más intersecciones vacías con sus piedras. Esta dinámica, aparentemente sencilla, permite largas sucesiones de jugadas y genera un sinfín de escenarios que, al menos hasta 2016, convirtieron al Go en un reto con el potencial de superar las capacidades de la máquina y permanecer en la menguante lista de cosas que los humanos aún hacemos mejor.

La versión cuántica es una vuelta de tuerca que amplía exponencialmente los posibles estados del juego incorporando fichas entrelazadas a la partida y enfrentando al algoritmo con alguien de su tamaño: otra máquina.

La clave de esta nueva y enrevesada modalidad de juego es que la posición de las piedras entrelazadas en el tablero no es definitiva. En el momento en que el contrincante coloque una pieza en un vértice adyacente a cualquiera de las dos que están entrelazadas, una de ellas desaparecerá y la otra permanece en el tablero. De este modo, el jugador no sabe si ha tenido éxito en su acción hasta que la haya completado. En caso de que la ficha junto a la que se ha ubicado desaparezca al “colapsar” el entrelazamiento, habrá perdido el tiempo. Del mismo modo, la piedra desenmascarada que se queda en el tablero solo podrá rodear al enemigo a partir de ese momento. Digamos que cada jugador coloca un par de piedras entrelazadas separadas de las de su contrincante. En ese momento, el tablero podría tener cuatro configuraciones distintas en función de cuál permanezca sobre él.

¿Quién decide se queda y quién se va? La permanencia o no de las fichas se obtiene creando un verdadero proceso de entrelazamiento cuántico. Los científicos emplearon pares de fotones entrelazados para extraer una serie aleatoria de medidas de 0 o 1 que se asignó a las piedras emparejadas.

De dónde venimos

Al Go se le consideró un digno sucesor del ya superado ajedrez por dos razones principales. Por un lado, el mayor número de posiciones posibles sobre su tablero complica las tareas de búsqueda de potenciales movimientos. Por otro, el aspecto de una victoria en ajedrez -capturar al rey- está más delimitado que en el Go, donde cualquier configuración del tablero en la que ninguno de los jugadores vean más beneficios por conquistar, da lugar al recuento final.

Así las cosas, no es de extrañar que, durante décadas, la máquina fuera incapaz de vencer a un humano, fuera este jugador profesional o amateur. La caza del Go saltó a los periódicos del mundo en 2015, cuando Fan Hui se enfrentó a Alpha Go, el algoritmo desarrollado por Deep Mind, en un primer asalto del que la máquina salió victoriosa. En 2016, esta inteligencia artificial se consagró como superior -en lo que a Go respecta- tras ganar al que fuera campeón mundial, Lee Sedol.

Después llegaría Alpha Go Zero. Y después, Alpha Zero. El original aprendió a jugar en el transcurso de miles de partidas contra jugadores de distintos niveles. La segunda generación aprendió jugando contra sí misma. Y la tercera, también autodidacta, se enseñó además cómo jugar al ajedrez y el shogi.

¿A dónde vamos?

No es descabellado preguntarse para qué quiere la humanidad un Go cuántico. Según los científicos chinos que lo han inventado, la finalidad es básicamente elevar el listón de la máquina. “Nuestros resultados establecen un paradigma de invención de nuevos juegos con características y recursos cuánticos y ofrecen una plataforma versátil, tanto para el aprendizaje automático clásico como para el cuántico”, explican.

Alpha Zero, por ejemplo, trae para Deepmind victorias colaterales a las que se dan en el tablero. Un algoritmo capaz de asimilar las reglas de tres juegos distintos es un significativo avance hacia la creación de sistemas de aprendizaje de propósito general y adaptables a situaciones cambiantes. Poner a las máquinas a perseguir estas nuevas metas puede tener dos resultados: que el algoritmo se sofistique hasta lograr alcanzarlas o que el ratón cace al gato y encontremos por fin el límite de la inteligencia artificial.

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