La intuición, ¿cosa de humanos? Así logran los robots decidir cuando no tienen ni idea

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Que los robots hayan sido capaces de vencer al humano en un combate mental, no es algo nuevo. Lo que sí resulta insólito es descubrir una inteligencia artificial que haya superado a los mejores jugadores humanos en póquer, un juego que, a diferencia del ajedrez, la máquina no puede ver las piezas con las que batalla el rival.

Así ha ocurrido con DeepStack, el programa de inteligencia artificial desarrollado por un grupo de investigadores procedentes de Canadá y República Checa, que ha logrado vencer en cerca de 45.000 manos de la versión de póquer ‘Texas hold’em heads-up’ – aquella en la que dos jugadores apuestan tantas fichas como tengan-.

En comparación con el ajedrez o las damas, en el póquer los jugadores no conocen las cartas con las que juega el rival, por lo que es común generar confusión lanzando faroles. Tal y como ocurre en otras situaciones de incertidumbre, para decidir qué carta cambiar, los jugadores humanos suelen guiarse por su intuición.

Claro está, DeepStack no cuenta con esa intuición. ¿O sí? Como señalan los científicos en Technology Review, el programa ha conseguido adivinar los gestos de sus rivales humanos observando los patrones de apuesta que solían aplicar en lugar de analizar sus lenguajes corporales. “Esta aproximación se puede considerar como la intuición de DeepStack”, afirman.

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Aunque éstos no son los primeros científicos en intentar otorgarle a una inteligencia artificial la característica tan humana que es la intuición. En 2015 investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) lograron crear un modelo informático capaz de reconocer patrones para aprender tal y como hacen las personas.

El secreto, en ambos casos, consistió en poner en práctica una técnica de aprendizaje de inteligencia artificial que poco o nada tiene que ver con el llamado ‘deep learning’ – aprendizaje profundo en español y la técnica de aprendizaje más conocida-.

La clave de la intuición en los robots: las redes bayesianas

Para conseguir que una máquina aprenda tal y como lo hace un ser humano conviene saber la técnica que emplea nuestro cerebro. Y esa técnica, según señalan los ingenieros del MIT en su investigación, se basa en la visión de un único ejemplo y la extracción de las partes que lo componen.

Lo contrario de lo que realizan los algoritmos de aprendizaje profundo. A pesar de que gracias a éstos un buen número de programas y robots son capaces hoy día de reconocer las caras de nuestros amigos en Facebook o traducir una página escrito en otro idioma con un golpe de clic, se requiere grandes cantidades de información para que el algoritmo aprenda a distinguir un rostro o un idioma.

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De ahí que, en lugar de confiar en el ‘deep learning’, los investigadores del MIT hayan confiado en la probabilidad bayesiana para que su algoritmo fuera capaz de aprender con tan sólo un ejemplo. Como explicaba en La Vanguardia Joshua Tenenbaum, “aún estamos lejos de construir máquinas tan inteligentes como un niño humano, pero ésta es la primera vez que tenemos una máquina capaz de leer y utilizar una clase amplia de conceptos del mundo real de un modo que es difícil de distinguir de lo que hace una persona”.

Aunque la probabilidad bayesiana no sólo ha servido para otorgar una manera más rápida de aprender. La inteligencia artificial la emplea de igual forma para ayudar a que una máquina tome una decisión cuando no cuenta con mucha información.

Según explica a JUGUETRÓNICA Fernando Perez Nava, investigador del departamento de Estadística, Investigación Operativa y Computación de la Universidad de La Laguna, las redes bayesianas – la herramienta de probabilidad bayesiana utilizada en estos casos- consiguen modelar situaciones en las cuales hay incertidumbre, como por ejemplo el póquer.

“En el juego del póquer hay incertidumbre por la forma en la que se reparten las cartas y porque no sabes lo que va a hacer el otro jugador”, argumenta.

La principal diferencia entre una técnica y otra reside en el uso de la estadística. “En el ‘deep learning’ no hay probabilidades; simplemente es una estructura cerebral que simula una figura cerebral y que se entrena con esa técnica”, y por tanto, no resultan excluyentes. De hecho, un informe reciente de la consultora Deloitte recomienda poner en práctica varias técnicas de inteligencia artificial para lograr una completa Inteligencia de Máquina.

¿Una fama inmerecida?

A pesar del gran número de aplicaciones que posee la técnica del ‘deep learning’, varios son los investigadores en señalar las limitaciones que tiene. “El deep learning ha recibido mucha atención y de forma merecida”, explica en Wired Tuomas Sandholm, profesor de ciencias informáticas de la Universidad Carnegie Mellon. “Pero el deep learning no te ofrece garantías”.

Entre las limitaciones caben citar el hecho de desconocer cómo la máquina ha logrado aprender, – actuando como una caja negra-, o la imposibilidad de añadir conocimiento. Así lo explican los ingenieros Daniel Rodríguez y Javier Dolado, de la Universidad de Alcalá y la Universidad del País Vasco, en Reyes Bayesianas en la Ingeniería del Software: “Sólo se puede usando bases de datos, y si se incrementa el número de registros de la base de datos hay que entrenar de nuevo la red”.

Según señalan en Wired, empresas como Uber y Twitter han adquirido ‘startups’ especializadas en el uso de la probabilidad bayesiana con el fin de superar tales limitaciones. Una herramienta aplicable en una multitud de campos, como “el diagnóstico de enfermedades, la predicción de cosechas, en temas de robótica o en juegos”, señala Pérez Nava.

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2 comentarios

  • Los avances en robótica son cada vez más sorpredentes, legará el día que lleguen a ser realmente seres excepcionales e inteligentes gracias a todas las investigaciones y descubrimientos. Un mundo realmente fascinante.

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