Computadora de Google venció por segunda vez al campeón mundial de go

Un programa informático concebido por Google derrotó nuevamente este jueves al campeón del mundo del juego del go, en el segundo día de un enfrentamiento a cinco partidas entre el hombre y la máquina que se disputa en Seúl.

Al día siguiente de su primera victoria contra el gran maestro surcoreano de la disciplina, Lee Se-Dol, el superordenador AlphaGo demostró en cuatro horas y media que su triunfo sorpresa del miércoles no se debía solo a la suerte.

DeepMind, la filial de Google que desarrolló este programa, comparó el juego del go, inventado hace unos 3.000 años en China, con "el Everest de la inteligencia artificial".

En 1997, el ordenador Deep Blue de IBM causó sensación al imponerse al entonces campeón del mundo de ajedrez Garry Kasparov.

Pero el reto parecía más complicado en el juego del go, en el que dos adversarios tratan de ocupar el mayor espacio posible en un tablero cuadriculado colocando alternativamente bolas negras y blancas.

El tamaño del tablero (19x19 líneas) ofrece un número incalculable de configuraciones posibles -se dice que más que átomos en el universo.

Lo que significa que para ganar al más alto nivel se necesitan intuición y creatividad, dos ámbitos en los que se creía que el hombre era forzosamente superior a la máquina.

El programa AlphaGo se hizo famoso al ganar en octubre (5-0) un primer torneo de cinco partidas contra el campeón de Europa de go, Fan Hui.

Pero muchos especialistas creían que Lee Se-Dol sería un adversario mucho más duro para la máquina.

Al final, el campeón surcoreano sufrió un nuevo revés con los golpes "extraordinariamente inhabituales" del ordenador, según el comentarista y jugador profesional, Kim Seong-Ryong.

"Si interrogan a los 1.300 jugadores profesionales que cuentan en Corea del Sur, Japón y China, ninguno habría elegido estos golpes", dijo durante eses encuentro difundido en directo por las televisiones de esos tres países.

El programa de Google utiliza en particular el "aprendizaje profundo" (Deep Learning), un método de aprendizaje automático concebido en base a capas de "neuronas" artificiales que imitan las del cerebro humano.

Esta técnica, combinada con el aumento de la potencia de cálculo de los ordenadores y la disponibilidad de enormes bases de datos en las que entrenar a las máquinas, permitió avances importantes.

AlphaGo utiliza algoritmos que le permiten aprender de su experiencia.

AFP