La Inteligencia Artificial y el nicho de inscripciones de la Edad antigua

DeepMind es otra de esas empresas que sigo con creciente entusiasmo desde que Alphabet la compró en el 2014. En efecto, esta empresa con sede británica nos ha proporcionado hitos y sorpresas como derrotar al campeón mundial de GO en 2016, el anciano y complejo juego de estrategia chino

Ahora en un articulo científico publicado en Nature, DeepMind presenta una especie de Google search que permite descifrar, datar y la localización más probable de las inscripciones de la antigua Grecia, un nicho en principio focalizado en historiadores y lingüistas, pero que demuestra las (casi) infinitas posibilidades de los programas de Inteligencia Artificial, en especial los de machine learning  

La mayoria de estas inscripciones de la antigua Grecia nos ha llegado deterioradas o con una parte del texto ausente, ya sea por el soporte donde fueron grabadas (muchos en metal y piedra ) ya sea por los avatares de 3000 años de historia 

El programa de DeepMind denominado Ithaca (si, como la isla de Ulises) no es que suplante a los historiadores, pero según esta empresa les permite incrementar su ratio de aciertos en casi un 300%, lo que quire decir que los historiadores suelen acertar que partes del texto falta o datar un documento un 25% de las veces y con esta herrramienta en software abierto lo harían un 72%

Ithaca por si solo, puedes probar una versión web aqui,  es capaz de descifrar los trozos de texto que faltan en una inscripción un 62% de las veces, señalar su origen geográfico un 71%  y predecir su edad con un margen de error de apenas 30 años (piensa en el rango de años que estamos hablando) 

Desde luego que NO es la piedra roseta de los textos griegos pero si es un avance considerable respecto a los sistemas que hasta ahora se empleaban hace apenas 3 años como Pythia 

Nuevamente vemos como la Inteligencia Artificial NO busca, al menos inicialmente, sustituir al ser humano pero si complementarle allí donde le cuesta mucho (esfuerzo, tiempo, dinero!), como en este nicho aparentemente poco rentable pero de extraordinaria importancia para saber quienes somos, cuando empezamos a saber y quizá que sabíamos y ahora no  

IA y la mirada sin prejuicios: ¿el fin de los misterios?

Hay algo demasiado atractivo en la IA que la convierte en algo más que una rama (palpitante) de la tecnología, en una de las (escasas) esperanzas que la humanidad tiene de resolver los pocos pero graves misterios que aun quedan    

Hace exactamente 15 meses vimos (y celebramos) como un programa creado por la inglesa DeepMind batía a uno de los mejores jugadores del mundo de Go, que a su vez es uno de los juegos más complejos que se han inventado jamas 

El hito era una demostración de fuerza del estado de la IA pero a su vez tuvo consecuencias sobre el propio juego, como le paso al ajedrez con la mítica Deep Blue de IBM  al ganar al no menos mítico Kasparov

A partir de ahora ya no se trata de averiguar si algún humano puede ganar a AlphaGo, sino de forzar los limites del juego con equipos mixtos hombre-maquina o incluso equipos formados por varios expertos en el juego que se enfrenten al programa, algo que la propia Google va a hacer el próximo mayo en una cumbre sobre el futuro del Go

Lo más fascinante de la superioridad de la IA, en el ejemplo de AlphaGo, es que el programa se enfrenta al juego con una mirada libre de prejuicios (todo lo que se sabe ya del juego) lo que le confiere una gran capacidad de hacer movimientos creativos o que nadie se atreve a hacer

Si extrapolamos estas conclusiones sobre AlphaGo a toda la IA, podemos entender que está en mejores condiciones que nosotros de acercarse a la resolución de problemas que llevamos mucho tiempo sin resolver del todo, tales como enfermedades, catástrofes naturales, accidentes, incluso problemas sociales, los cuales todavía tendemos a analizar con herramientas sesgadas por la ideología

Pero ¿un (hipotético) mundo con la mayoría de los problemas graves resueltos o al menos solventados en niveles muy aceptables, sera una utopia o una distopía? ¿alcanzaremos un estado de nirvana donde las energía humana se volcara en la autosatisfacción o más bien generará tensiones ante la falta de retos de la raza humana? 

Quizá el avance en la resolución de los misterios de estos primeros 50.000 años nos eleve a un nivel donde aparecerán nuevos misterios más complejos aún, y necesitaremos nuevas formas de pensar y un periodo de dimensión desconocido para desarrollar nuevas Inteligencias Artificiales 

¿Que es ganar? Alphago vs Lee Sedol

Desde que el miercoles de la semana pasada Alphago, el programa de AI de DeepMind, comenzó su match con uno de los masters mundiales del GO, el coreano Lee Sedol, se generó una expectación paradójica por que nadie realmente tenia claro que significaba que ganará el algoritmo (como en Enero pasado) o el humano que representa el campeón coreano

Cuando se plantea una partida en un juego se produce de manera natural una división entre los que apoyan  a cada uno de los dos rivales, pero en este caso ¿que ganamos si ganaba Alphago o Lee Sedol? 

Como sabréis muchos ya el resultado final ha sido que Alphago ganó las tres primeras partidas seguidas y que el ultimo dia en la partida numero cuatro, Lee Sedol ganó por fin una partida al programa de AI

La superioridad de Alphago en las tres primeras partidas parecía la confirmación de la previa de Enero cuando el programa batió 5 -0 al campeón europeo de Go, pero la victoria de Lee Sedol en la última partida demostró que el algoritmo tenia todavia (algo) que aprender

En una partida entre humanos a 5 juegos, el que gana 3 de ellos ya deja sin sentido la victoria del otro, pero en el caso de un programa de AI supone la mejor aportación que puede hacer un humano al desarrollo de programas cada vez más semejantes a como pensamos

Si Alphago hubiera arrasado en las 5 partidas seria una señal más que evidente de que la AI ha dado un salto de una década en un par de años, lo que parece (bastante) esperanzador y amenazante a la vez

Si hubiera ganado Lee Sedol la mayoría de las partidas hubiera demostrado que la AI ha avanzado pero no a los ritmos exponenciales que creen algunos, y que la creatividad humana todavía es dificilmente replicable

El resultado final supone una victoria para todos pues el objetivo de Alphago no es convertirse en el Deep Blue del Go, sino aprender de los mejores, de modo que cuantas más veces pierde más aprende de la estrategia del oponente 

Eso es la conclusión más emocionante que saque de estos 5 dias de juego, que los desarrolladores del programa estaban contentos de que hubieran perdido esa partida ya que eso les permite margenes de mejora!...

En esta partida de Go no hay humanos vs maquinas en pos de una superioridad, hay una linea de evolución que nos lleva a aprovechar al maximo la inteligencia existente ya sea en algoritmos o en nuestros cerebros

De lo increíble a lo extraordinario: Inteligencia Artificial ya domina el GO

La victoria de una computadora sobre una persona en un juego es algo que forma parte de esa nueva normalidad en la que vivimos, pero que se introdujo en el flujo de acontecimientos de nuestra vidas hace (apenas) 19 años cuando el (ya) mítico Deepblue de IBM batió al arrogante Kasparov, quien apenas 8 años antes había ganado a otra computadora de IBM

Aunque fue un salto tecnológico muy grande, la mayoría de la gente se dio cuenta de verdad de hasta donde estaba llegando la Inteligencia Artificial (AI), cuando el Watson de IBM ganó dos campeonatos del televisivo concurso Jeopardy

Bueno de eso hace (casi) 5 años, y aunque la aparición y (mejora continua) de los asistentes digitales de Google (now), el Siri de Apple o el Cortana de Microsoft nos iban dando pistas, ha sido DeepMind, la empresa de Alphabet, la que nos acaba de indicar el verdadero nivel de la AI, al desarrollar un programa que ha ganado al campeón europeo de Go 

Go es un juego milenario chino - de tablero y fichas- que se diferencia del ajedrez en que el número de movimientos es infinitamente mayor, de hecho tiene más posibilidades de movimientos que átomos hay en la tierra, lo que hace imposible adoptar el sistema de fuerza bruta con estructura en árbol que empleó en su dia Deepblue, ya que literalmente no hay capacidad de procesamiento (aún) que lo soporte  

El salto cualitativo que AlphaGo, el programa de AI de Deepmind, empleó para ganar 5 partidas consecutivas al indiscutido master europeo Fan Hui, fue emplear 12 redes neuronales, una de las cuales hace de policía del juego, sugiriendo el siguiente movimiento y otra valora quien va a ganar el juego (algo que no es nada sencillo de determinar)

Es la primera vez que un programa gana a un campeón del Go, algo que no es nada extraño ya que este juego no se basa tanto en calculo de próximas jugadas, como en la intuición personal del jugador, o sea una cualidad que hasta ahora pensábamos que solo la teníamos los seres humanos

Siguiente paso? aqui esta la verdadera noticia, el reto es probar si estos programas de uso general, que tienen ya una probada capacidad para aprender por si mismos, son capaces de ser aplicados a los grandes retos de la humanidad (enfermedades, cambio climatico, desastres naturales y así hasta el infinito)

A partir de ahora AlphaGo entra en mi particular conjunto de hitos que empleo en mis conferencias ya que las computadoras están demostrando que pueden hacer saltos relacionales lógicos, o si lo prefieres que cada vez se parecen más a nosotros y además no se cansan....