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Actualidad científica

  • 21/09/2017 - Evolución humana

    ¿Cuántos neandertales había?

    La arqueología y la genética han dado respuestas muy diferentes a esa pregunta. Un nuevo estudio las reconcilia y descubre la historia de aquella antigua gente, en la que rozaron alguna vez, mucho antes de la definitiva, la extinción.

  • 20/09/2017 - BIOLOGÍA REPRODUCTIVA

    Macrófagos testiculares, guardianes de la fertilidad masculina

    Responsables de eliminar los patógenos de nuestro organismo, estas células moderan también la respuesta inmunitaria para evitar la destrucción de los espermatozoides.

  • 19/09/2017 - Zoología

    ¿Ha extinguido Irma especies?

    Junto  a las pérdidas humanas y económicas, el huracán Irma ha tenido también graves consecuencias para la naturaleza.

  • 18/09/2017 - Materiales cuánticos

    Calor topológico

    Un trabajo analiza por primera vez el comportamiento de los aislantes topológicos en presencia de focos térmicos. Sorprendentemente, la aparición de un flujo de calor no parece arruinar la robustez de estos materiales.

  • 17/09/2017 - Sismología

    Una misteriosa sacudida detectada tras la prueba nuclear norcoreana desconcierta a los sismólogos

    Una segunda liberación de energía sísmica, observada solo unos minutos después de la detonación del 3 de septiembre, sigue confundiendo a los investigadores.

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  • Septiembre 2017Nº 492
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La inteligencia humana contra la inteligencia artificial

El excampeón del mundo de ajedrez Garri Kaspárov reflexiona sobre su célebre enfrentamiento con Deep Blue.

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DEEP THINKING
WHERE MACHINE INTELLIGENCE ENDS AND HUMAN CREATIVITY BEGINS
Garri Kaspárov
PublicAffairs, 2017

Hace casi veinte años tuve la suerte de jugar unas partidas amistosas de ajedrez rápido contra Garri Kaspárov, campeón del mundo de ajedrez entre los años 1985 y 2000. Fue toda una experiencia: su espíritu competitivo y su genio creativo eran palpables. Hacía poco que había fundado Elixir Studios, una compañía especializada en juegos e inteligencia artificial (IA), y mi ambición era hacer investigación de primera línea en el campo. La IA estaba en mi cabeza ese día: Kaspárov había jugado contra el superordenador de IBM Deep Blue unos años antes. Ahora, el mismo Kaspárov relata aquella titánica batalla en Deep thinking.

El encuentro de 1997 supuso un punto de inflexión para la IA. A pesar de que Kaspárov perdió (por 2,5 frente a 3,5 en un total de seis partidas), me impresionaron más las facultades del cerebro humano que las de la máquina. Kaspárov fue capaz de competir contra un leviatán computacional usando las habilidades que caracterizan de modo indistinguible a los humanos. Deep Blue estaba programado con una serie de reglas fijas diseñadas por grandes maestros de ajedrez, acompañadas de un algoritmo de búsqueda por fuerza bruta. Había sido creado para hacer una sola cosa y era incapaz de acometer juegos mucho más sencillos, como el tres en raya, sin ser programado de nuevo. Me pareció que ese tipo de «inteligencia» carecía de varios ingredientes fundamentales, como la facultad de generalización, adaptabilidad o aprendizaje.

Tal y como nos revela en Deep thinking, Kaspárov llegó a conclusiones similares. El libro constituye la primera historia detallada del encuentro y ofrece profundas reflexiones sobre el papel de la tecnología. El título hace referencia a lo que Kaspárov cree que las máquinas no son capaces de hacer: pueden calcular, pero no innovar o crear. No pueden pensar en el sentido más profundo del término. Para llegar a tales conclusiones, Kaspárov presenta una historia de la IA profusa en detalles y analiza la permanente obsesión de esta disciplina con el ajedrez.

Durante décadas, eminentes teóricos de la computación creyeron que, dado el estatus tradicional del ajedrez como actividad intelectual, una computadora competente en este ámbito también lo sería en otros característicos de los humanos. El tiempo ha demostrado que no ha sido así. En parte, ello guarda relación con las diferencias entre humanos y máquinas: las computadoras pueden realizar con facilidad cálculos que las personas consideramos increíblemente difíciles, pero fracasan de manera estrepitosa en tareas que nos resultan sencillas y de sentido común [véase «Hacia una inteligencia artificial más humana», por Alison Gopnik, en este mismo número]. Este aspecto también se encuentra relacionado con la dinámica de la disciplina en los años ochenta y noventa: la búsqueda de resultados rápidos arrastró a los investigadores a optar por soluciones particulares y cortas de miras, basadas en la descomunal capacidad de cálculo de las máquinas.

Ese énfasis en la fuerza bruta demostró algunas ventajas, explica Kaspárov. Quizá no nos brindase máquinas inteligentes de propósito general, pero sí programas de ajedrez muy potentes que pronto se encontraron disponibles para todo el mundo. Hoy cualquiera puede jugar una partida contra un algoritmo capaz de vencer al mejor de los maestros, lo que ha permitido que aficionados de todo el mundo reciban un entrenamiento de primer nivel. Antes de Deep Blue, los más pesimistas predijeron que la derrota del campeón mundial a manos de un ordenador supondría la muerte del juego. Hoy, según cifras de la Federación Mundial de Ajedrez, este deporte cuenta con más practicantes que nunca.

Los programas de ajedrez también han ayudado a crear nuevas variantes del juego. En 1998, el propio Kaspárov introdujo el «ajedrez avanzado», en el que equipos formados por computadoras y personas funden la potencia de cálculo de las máquinas con la capacidad humana para identificar pautas generales. La aceptación de Kaspárov de la tecnología que lo derrotó demuestra cómo las computadoras inspiran la creatividad humana, en lugar de hacerla innecesaria.

En Deep thinking Kaspárov explora el renacimiento del aprendizaje automático, un subdominio de la IA que busca algoritmos capaces de aprender a partir de datos [véase «Aprendizaje profundo», por Joshua Bengio; Investigación y Ciencia, agosto de 2016]. Resalta las diferencias entre Deep Blue y AlphaGo, una máquina creada por mi compañía, DeepMind, para jugar al complejo juego del go y que el año pasado venció a Lee Sedol, ampliamente considerado como el mejor jugador de la pasada década. Mientras que Deep Blue era un autómata que seguía instrucciones orquestadas por un grupo de ingenieros y maestros de ajedrez, AlphaGo jugó contra sí mismo numerosas veces, lo que le permitió aprender de sus errores y desarrollar nuevas estrategias. Varios de sus movimientos en el encuentro contra Lee no se habían visto antes en partidas entre humanos. En este sentido, destacó en particular el movimiento 37 de la segunda partida, que acabó con siglos de sabiduría tradicional al jugar en la quinta línea en una fase temprana del juego.

Dado que los algoritmos de aprendizaje pueden generalizarse, AlphaGo posee el potencial de ir más allá del juego para el que fue creado. Kaspárov se deleita con este potencial y analiza aplicaciones en traducción automática o diagnóstico médico. La IA no reemplazará a los humanos, sostiene, sino que nos iluminará y enriquecerá al igual que pasó con el ajedrez hace veinte años. Su punto de vista cobra especial valor si tenemos en cuenta que proviene de alguien que cuenta con todas las razones para estar resentido con los progresos de la IA.

Su análisis sobre el encuentro con Deep Blue resulta fascinante. Es bien conocido que, después de una de las partidas, Kaspárov salió hecho una furia y dio una rueda de prensa en la que se quejó del secretismo de IBM sobre el equipo de Deep Blue y sus métodos, insinuando que la compañía podía haber hecho trampas. En Deep thinking el excampeón nos ofrece una visión única de sus estados de ánimo durante el encuentro. Hasta cierto punto se reafirma su punto de vista anterior, argumentando que, aunque IBM probablemente no hiciera trampas, sí violó el espíritu de la competición ocultando información relevante. También aporta comentarios detallados de varios momentos clave; por ejemplo, cuando desmonta el mito de que el extraño movimiento 44 de Deep Blue en la primera partida le dejó desconcertado de manera irremediable.

Kaspárov incluye detalles suficientes para encandilar a los aficionados al ajedrez, al tiempo que emplea una apasionante narrativa capaz de atraer la atención del lector alejado del este deporte. Deep thinking ofrece un equilibrio poco común entre análisis y narrativa, con comentarios sobre el progreso tecnológico y con un punto de vista único de uno de los encuentros más importantes de la historia del ajedrez.

 

Artículo original publicado en Nature, vol. 544, págs. 413-414, 27 de abril de 2017.
Traducido con el permiso de Macmillan Publishers Ltd. © 2017

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