Thread by @joselcs

1/ En 1985, el joven campeón mundial de ajedrez, @Kasparov63, se enfrenta contra 32 sistemas de inteligencia artificial en una partida simultánea. Esta partida forma parte de un viaje que nos lleva hasta hoy.
Abro hilo 👇

2/ No hubo sorpresas. Kasparov ganó todas las partidas. Un Gran Maestro de ajedrez entrena a diario con máquinas. Sabe lo que son capaces de hacer.

3/ Una década después, Kasparov, todavía campeón mundial, es retado por Deep Blue de IBM.
Según escribió posteriormente su pensamiento era: "Ganaré a la máquina, pase lo que pase. Es solo una máquina. Las máquinas son estupidas."

4/ Sorpresa!!! Kasparov pierde la primera partida contra Deep Blue, pero remontar y gana 4-2. Al año siguiente juegan la revancha y esta vez sí, Kasparov pierde 3,5-2,5.
"Pude sentir, pude oler, un nuevo tipo de inteligencia al otro lado de la mesa".

5/ Fue un hito, sin duda. Pero después de shock inicial se matizó el logro. Realmente no es inteligencia, decían, es solo fuerza bruta calculando posibles jugadas.

6/ En 2011 IBM vuelve a la carga, esta vez con Watson. Participando en una edición especial del concurso televisivo @Jeopardy. Otra vez el humano contra la máquina.

7/ El lenguaje es algo que nos caracteriza como especie inteligente, y Jeopardy está lleno de matices y juegos de palabras. La fuerza bruta no iba a bastar contra los dos mejores concursantes hasta la fecha.

8/ @IBMWatson comete algún curioso error, como responder Toronto en una sección sobre ciudades de EEUU, pero gana abrumadoramente. Este es el resultado final.

9/ El Go es un juego de mesa milenario chino. La dinámica es muy sencilla, pero las posibilidades son tantas que dicen que los grandes maestros juegan por intuición.
El Go, la intuición, son los nuevos retos.

10/ En marzo de 2016, AlphaGo de Google @DeepMindAI, reta a Lee Sedol, uno de los mejores jugadores de Go.
De nuevo el sentimiento era generalizado, AlphaGo no tenía ninguna oportunidad.

11/ AlphaGo gana 4-1. Pero hay una jugada mágica. La 37 de la 3ª partida. Los comentaristas la interpretan como un error de la máquina. AlphaGo gana esa partida. Simplemente fue una jugada que una persona no habría hecho.
netflix.com/es/title/80190…

12/ Podemos decir que AlphaGo empieza a desarrollar un estilo de juego nuevo. Un estilo que no está copiando de partidas previas entre personas.

13/ Casi 350 años después de la muerte de Rembrandt, Microsoft consigue recrear una nueva pintura de su escuela. En esta ocasión la creatividad es el reto.
nextrembrandt.com

14/ Este software no es Rembrandt. Incluso es muy discutible que podamos decir que es creativo. Pero es capaz de crear una nueva pintura mejor que la mayoría de nosotros.

15/ Todos estos casos requieren de gran cantidad de datos y un considerable tiempo de entrenamiento previo.
Ahora el reto es poder aprender de la propia experiencia.

16/ DeepMind, de nuevo, desarrolla un modelo para jugar a 7 juegos de la Atari 2600 sin un entrenamiento previo en cada uno de esos juegos. Aprenderá de sus propias partidas.

17/ Después de unas 4 horas jugando a romper el muro, es capaz de desarrollar la estrategia de crear un túnel en un lado para minimizar el riesgo de perder la bola.

18/ La técnica usada, reinforcement learning, no requiere de una gran cantidad de datos previos. Es capaz de generarlos mientras aprende.

19/ Pasamos a 2017 y esta vez con @OpenAI. Este sistema es capaz de ver una tarea en realidad virtual y entrenar hasta que es capaz de reproducirla. En ese momento es capaz de reproducirla en el mundo real.

20/ Introducimos la realidad virtual en el desarrollo de la IA. Para un sistema de IA, si la simulación es buena, no hay diferencia entre el mundo real y el virtual. Así que sus posibilidades de entrenamiento se disparan.

21/ A final de 2017 aparece una nueva versión de AlphaGo. En esta ocasión utiliza el aprendizaje por refuerzo en lugar de estar entrenada por partidas de personas. AlphaGo Zero solo sabe las reglas del Go.

22/ A los 3 días (en lugar de los meses de la versión previa) es capaz de ganar al AlphaGo que ganó a Lee Sedol por 100 partidas a 0. Y usando una décima parte de la capacidad de computación.

23/ El DeepBlue que ganó a Kasparov habría perdido al 3 en raya con un niño. Pero AlphaGo Zero es capaz de adquirir un nivel de juego imbatible con cualquier juego de mesa.

24/ La mayoría de las situaciones con las que nos encontramos las personas no son como un juego de mesa. Ni hay unas reglas definidas, ni hay un estado de la situación final bueno o malo de forma binaria.

25/ En cambio, en la física, la química o la biología si es posible definir unas reglas y establecer un “tablero de juego”. El potencial de desarrollo es muy grande.

26/ ¿Y si una IA pudiera crear otras IAs?
Ese proyecto se llama AutoML y es de Google Brain. Podría hacer dar un salto aún mayor en la aplicación de la IA en distintas tareas.

27/ No olvidemos que por muy impresionantes que sean, todos estos casos son Inteligencia Artificial específica. No hay indicios que nos acerquen a una inteligencia general.

28/ La Inteligencia Artificial no es inteligente. Sin embargo, es capaz de realizar tareas para las que las personas necesitamos inteligencia. Posiblemente es suficiente para una revolución.

29/ Cerrando. En diciembre de 2015 se realiza una encuesta con 350 de los mayores expertos en IA sobre cuando se mejorará el rendimiento humano en distintas actividades.
arxiv.org/abs/1705.08807

30/ Los expertos en IA predicen que se logrará ganar al Go en 12 años, en 2027. Como hemos visto, ocurre unos meses después, en marzo de 2016.
Simplemente, no podemos ser conscientes del ritmo de cambio en el que estamos.
//FIN