Gambito de Robot
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DeepMind presenta MuZero, IA capaz de aprender a jugar ajedrez sin conocer sus reglas
En marzo de 2016, AlphaGo, inteligencia artificial desarrollada por DeepMind, derrotó por 4-1 al maestro de Go, Lee Sedol. La victoria de AlphaGo frente a Lee marcó la primera vez en la historia en que un programa de inteligencia artificial vencía en Go a un jugador de alto rango.
¿Pasó algo?
Hoy, DeepMind vuelve a ser noticia presentando a MuZero, que llevó este desafío un paso más adelante, logrando transformarse en experta en Go, ajedrez e incluso videojuegos sin que nadie le enseñase las reglas.
¿Por qué es importante?
Los problemas del mundo real suelen ser complicados y difíciles de modelar, a diferencia de un juego de damas o poker, en donde las reglas son limitadas y conocidas. MuZero se enfoca en aprender las reglas que son realmente relevantes para solucionar un problema, en vez de modelar un sistema completo.
Parafraseando a DeepMind en la presentación de MuZero, "saber que un paraguas te mantendrá seco, es más importante que modelar la forma en que caen las gotas de lluvia".
La habilidad de MuZero de aprender su propia forma de resolver un problema y aplicar este aprendizaje de forma exitosa, significa un gran avance en la búsqueda de algoritmos de propósito general, que terminarán ayudándonos y haciendo nuestra vida más fácil de formas que aún no imaginamos.
Salvadrone Dall·E
Siguiendo con el futuro de la tecnología, esta vez traemos una mezcla de inteligencia artificial y arte (o por lo menos intento de arte).
¿Pasó algo?
Open AI, la compañía de investigación fundada por Elon Musk, presentó a Dall.E, un programa capaz de crear imágenes a partir de texto. Para hacerlo, utiliza 12 mil millones de parámetros, y una base de datos de imágenes emparejadas con palabras.
La foto de arriba, por ejemplo, muestra el resultado de generar "un sillón con forma de palta" (¿serán tan caros cómo un kilo de palta? 🤔)
¿Por qué es importante?
La inteligencia artificial sigue avanzando a pasos agigantados. Desde OpenAI reconocen que este tipo de modelos (denominados "generativos") pueden tener aplicaciones en materias con un impacto directo en la sociedad.
A su vez, también monitorean cómo hacer que el desarrollo de esta tecnología no involucre dilemas éticos o morales a futuro. Plantean que para implementar a gran escala este tipo de soluciones, la población tiene que estar tranquila con los efectos secundarios que podrían ocurrir.
