Mucho se ha dicho sobre el desarrollo de la Inteligencia artificial, destacando la capacidad de la máquina para reproducir, incluso mejorar, el trabajo de una persona. En este caso, resalte cómo un humano vence a un dispositivo… jugando al Go.
Lo hizo Kellin Pelrine, un jugador estadounidense, como explica Ars Technica, citando al Financial Times. “La victoria (…) puso de manifiesto una debilidad en el mejor software Go que comparten la mayoría de los sistemas de Inteligencia Artificial que se utilizan hoy en día, incluido el chatbot ChatGPT”, indica el portal.
Go es un juego de estrategia de origen chino. creado hace más de 2.500 años. La dinámica consiste en colocar, por turnos, piedras blancas y negras en las intersecciones del tablero: gana el que controle más del 50% del área del tablero.
Hay un precedente negativo para la humanidad en el juego contra las máquinas. Sucedió en 2016, contra AlphaGo, un sistema creado por la empresa DeepMind, propiedad de Google. La IA derrotó al campeón mundial de Go, Lee Sedol, cuatro juegos a uno.
Sedol se retiró tres años después, diciendo que “Era una entidad que no puede ser derrotada”.
¿Cómo venció Kellin Pelrine a la Inteligencia Artificial en Go?
En el caso de Pelrine, jugó contra una Inteligencia Artificial similar a AlphaGo, creado por la firma FAR AI. Su estrategia, revelaría más tarde, consistió en “unir lentamente un gran bucle de piedras para rodear a uno de los grupos de su oponente, mientras distrae a la IA con movimientos a otros rincones del tablero”.
“El robot Go no se dio cuenta de su vulnerabilidad, incluso cuando el cerco estaba casi completo. Como ser humano, sería bastante fácil de detectar”. señaló Pelrine.
Pero no seamos demasiado felices: lo más probable es que a base de entrenamiento, la máquina aprende a evitar la jugada y luego es mucho más difícil vencerla.
Adam Gleave, director ejecutivo de FAR AI, lo explicó más tarde.
“Una razón probable es que la táctica explotada por Pelrine rara vez se usa, lo que significa que los sistemas de IA no habían sido entrenados en suficientes juegos similares para darse cuenta de que eran vulnerables”, dijo Gleave, citado por Ars Technica.
¿Volverá a ocurrir algo similar en el futuro?
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