DeepMind, la división de inteligencia artificial de Google, abrió al público la plataforma de laberintos que usa para muchos de sus experimentos de aprendizaje de máquinas. Todo el código fuente del entorno de entrenamiento estará disponible a través de GitHub para que otros investigadores puedan usarlo, informó Bloomberg.

DeepMind Lab (antes Labyrinth) estará en el repositorio de códigos abiertos para que cualquiera lo descargue y lo personalice y pueda entrenar sistemas de inteligencia artificial propios. También se podrán crear nuevos niveles de juegos para DeepMind Lab y subirlos a GitHub.  

Según el medio, la decisión de Google de abrir su entorno de entrenamiento AI al público demuestra que la compañía quiere ser más abierta en cuanto a su investigación de aprendizaje de máquinas. Esta oportunidad le permitirá a otros investigadores ssaber si  sus propios sistemas se pueden replicar y podrán medir el desempeño de sus propios agentes AI con las mismas pruebas que usa DeepMind.

Otra compañía que hace poco abrió sus entornos al público es OpenAI, dirigida por Elon Musk (CEO y fundador de Tesla y SpaceX) y los inversionistas Peter Thiel y Sam Altman. Ellos crearon su propia plataforma de entrenamiento AI, llamada OpenAI Gym que está abierta al público desde abril de este año.

Hoy OpenAI Gym anunció que abriría una interfaz llamada Universe que le permite a un agente AI usar un computador de la misma forma que un humano: mirando pixeles en la pantalla y operando un teclado y un ratón virtual, explicó la compañía en un comunicado.

Uno de los cofundadores de DeepMind, Shane Legg, negó en una entrevista que la decisión de la compañía se deba a la competencia con OpenAI o a las críticas de que Google es muy reservado con sus ejecuciones de AI.

DeepMind es reconocido por haber creado un agente de AI que fue capaz de vencer al mejor jugador humano del mundo en el juego de estrategia Go. Este logro es considerado el mayor avance de la AI porque Go tiene tantos posibles movimientos que no puede ser manejado con cálculos ‘brutos’, así que el sistema de AI, llamado AlphaGo, tiene que usar métodos similares a la intuición humana para jugarlo con éxito.

Aunque AlphaGo no está entrenado con la plataforma Lab, la compañía ha usado el entorno Lab para varios de sus esfuerzos por crear un sistema que domine la percepción, la memoria, planeación y navegación. Mira en estos videos algunos de estos experimentos.

Imagen: DeepMind. 

Antes de ayer fue el primer partido entre el maestro Lee Se-dol y AlphaGo, el programa creado por Google y DeepMind. En esa nota explicamos detalladamente las funciones del programa y por qué es tan importante para el avance de la inteligencia artificial.

Ayer por la noche, en el Four Season de Seúl, Se-dol se volvió a enfrentar contra el increíble programa AlphaGo y los resultados fueron muy similares. Durante la primera partida, el maestro se resignó después de tres horas y media. Esta vez, el enfrentamiento se fue a tiempo extra, cuando Se-dol se levantó de la mesa.

“Estoy sin palabras”, dijo Lee en la conferencia de prensa que se realizó después del partido. “Fue una clara derrota. Desde el comienzo, nunca sentí que iba ganando”, agregó.

Como les contamos ayer, este encuentro tiene implicaciones muy serias para el avance de la computación y la inteligencia artificial. Con la implementación de redes neuronales y árboles de decisión, AlphaGo está dando pequeñas muestras de su potencial. Google, propietaria de DeepMind, la empresa que creó el sistema, dice que las implementaciones en salud y en solución de grandes problemas serán mucho más fáciles con este tipo de programas.

La repercusión de este encuentro en los medios ha sido impresionante. Según Engadget, el ‘live stream’ de ayer tuvo 90.000 espectadores y varios canales en Corea y China le sacaron un espacio en su programación. Demis Hassabis, fundador de DeepMind, dijo en Twitter que el primer partido fue visto por más de 100 millones de personas. También generó más de 3.000 artículos de prensa solo en Corea.

Just been told 60m viewers watched the first match online just in China! 100m+ worldwide inc. TV, 3300 news articles just in Korea. Amazing!

— Demis Hassabis (@demishassabis) March 10, 2016

A continuación, pueden ver la segunda partida entre el meastro Lee Se-dol y AlphaGo, la máquina creada por DeepMind en Inglaterra. Como están las cosas, el coreano tiene que ganar el siguiente encuentro para tener alguna posibilidad de llevar la partida al quinto ‘round’. Hoy será un día de descanso para remontar la batalla entre máquina y hombre el sábado. Si se da un triunfo de Se-dol, se jugaría la cuarta ronda el domingo y la final sería el martes.

Imagen: captura de pantalla.

Ayer fue otro gran logro para la inteligencia artificial y un paso más a que los robots nos dominen por completo. AlphaGo, un programa desarrollado por DeepMind (una empresa propiedad de Google), logró derrotar en la primera ronda a Lee Se-dol, el mejor jugador del mundo en ‘Go’ (o Baduk), un ancestral juego chino que muchos conocedores dicen que es igual de complicado al ajedrez.

El juego enfrenta a dos jugadores en un tablero de 19 por 19 cuadrados. Y a diferencia del ajedrez, se usan piedras; un jugador usa las blancas y otro las negras. El objetivo final es tener el mayor número de piedras en el tablero. Pero hay una pequeña maña: es posible eliminar las fichas el contrincante al rodearlas.

El enfrentamiento entre humano y máquina ha causado terremotos en el mundo tecnológico porque ‘Go’ tiene una posibilidad mayor de juegos que el ajedrez. El número de juegos posibles en ‘Go es de 10 a la 761, mientras que en ajedrez es de 10 a 120, lo que elimina una de las grandes ventajas que tienen las máquinas sobre el ser humano: la capacidad de tener en cuenta más posibilidades. AlphaGo, con su capacidad de cómputo, simplemente no podía tener en cuenta todas las posibilidades y escoger la mejor movida.

En cambio, los ingenieros de DeepMind optaron por una solución mucho más compleja. Según Ars Technica, el programa usa una mezcla de red neuronal y un tradicional árbol de decisión. La publicación asegura que DeepMind le ‘enseñó’ al programa a jugar ‘Go’ analizando las partidas de los mejores jugadores del mundo, para después enfrentarlo ante él mismo. Después de millones de iteraciones de este proceso, el programa tenía el suficiente conocimiento para poder competir contra el mítico Se-dol.

Según BloombergBusiness, la gran ventaja de las redes neuronales es que permiten aprender de la experiencia, en vez de tomar decisiones gracias a una serie de líneas de código.

Retomando la competencia entre el coreano y el computador, cabe mencionar que están jugando por un premio de 1 millón de dólares. Obviamente, si Lee gana, se quedará con el dinero, pero si la máquina triunfa –ya se llevó el primero de cinco juegos– donará el premio a una fundación.

“Quedé muy sorprendido”, dijo Lee después de perder la primera partida. “No esperaba perder, pero tampoco esperaba que AlphaGo hiciera una partida perfecta”, agregó. El jugador profesional se rindió después de jugar por tres horas y media, admitiendo que no se arrepiente de haber aceptado el reto. En sus declaraciones, agregó que disfrutó la competencia, pero que hizo algunos errores en sus movidas iniciales, algo que espera corregir en el próximo ’round’. Lee aseguró que quedó totalmente sorprendido por la fortaleza de las jugadas iniciales de AlphaGo y de algunas movidas inesperadas.

“Tengo mucho respeto por el señor Lee y sus increíbles talentos”, dijo el fundador de DeepMind, Demis Hassabis. El líder del equipo que desarrolló AlphaGo, David Silver, en declaraciones a The Verge que fue “un sorprendente juego de ‘Go’ que realmente empujó a AlphaGo a sus límites”.

we started working on #AlphaGo less than 2 years ago, hard to believe we are here. Congrats to the team for such an amazing achievement!

— Demis Hassabis (@demishassabis) March 9, 2016

A diferencia del enfrentamiento entre Deep Blue (la máquina de IBM) y el maestro Garry Gasparov, AlphaGo no usó el poder de cómputo sino que pudo aprender a medida que fue pasando el tiempo. Después de derrotar a otro jugador de ‘Go’, Hassabis aseguró que “tiene mucha afinidad por el sistema que han construido, especialmente por la forma en cómo lo hicieron”. El fundador agregó que “ha aprendido y lo hemos entrenado de alguna manera, lo que le ha permitido jugar como un ser humano. Hemos visto cómo aprende algunas cosas y es asombroso ver la capacidad de aprendizaje que tiene”.

DeepMind, aparte de desarrollar programas como AlphaGo, está muy interesada en temas de salud. Ars Technica asegura que hace poco la compañía empezó a trabajar con la NHS (el servicio de salud nacional de Inglaterra) para detectar los casos graves de lesiones en los riñones. “La salud es uno de los temas principales que estamos explorando”, explicó Hassabis en Bloomberg. “El sistema y las técnicas que estamos usando en AlphaGo deberían ser útiles en cualquier lado y con cualquier problema que tenga una cantidad inmensa de datos, los cuales se puedan estructurar y entender mejor”, mencionó.

Después del reto de Gasparov, Go era la siguiente frontera de la inteligencia artificial en este campo. Es más, Bloomberg menciona que hay más combinaciones posibles en el tablero que átomos en el mundo que conocemos. Por lo tanto, analizar todas las posibilidades y usar la técnica de Monte Carlo para tomar la mejor decisión simplemente no era posible y por eso tocó implementar una red neuronal.

Esto pone a Google como uno de los líderes en materia de inteligencia artificial. Después de reorganizarse en Alphabet, parece que el conglomerado está un poco más enfocado en los diferentes proyectos. Este triunfo de DeepMind parece ser una muestra de esto.

Si les interesa este tipo de enfrentamientos entre materia gris y chips, a continuación pueden ver el video de la primera partida entre AlphaGo y Lee Se-dol. Hoy será el segundo enfrentamiento que pueden ver en vivo a través del canal de DeepMind en YouTube, a las 11 de la noche. El resto de la serie se jugará a la misma hora el sábado, domingo y martes.

Imágenes: captura de pantalla, DeepMind.