Los juegos se volvieron de alguna forma el gimnasio de entrenamientos para desarrollar algoritmos que luego puedan ser usados con fines completamente distintos, como conducir un vehículo autónomo o desarrollar un nuevo medicamento.
Son muchos los matemáticos que aseguran que las computadoras ya vencieron definitivamente a los seres humanos en casi cualquier juego o desafío que se reduzca a un conjunto de reglas definidas, finitas y concretas. Las damas, el ajedrez y hasta el milenario go tiene como campeones mundiales a la inteligencia artificial.
Pero la cosa no se queda ahí. Desde hace un tiempo a esta parte las máquinas también fueron capaces de derrotar al humano en juegos más complejos como el póker y hasta algún que otro videojuego de ingenio y acción.
“Todos estos hitos fueron celebrados con llamativos titulares en los medios, pero el propósito de estos proyectos no fue derrotar a los humanos, sino entrenar los sistemas de inteligencia artificial en un terreno idóneo y sin riesgos como es el de los juegos”, detalla un artículo publicado en El País de Madrid.
Es decir, que los juegos se volvieron de alguna forma el gimnasio de entrenamientos para desarrollar algoritmos que luego puedan ser usados con fines completamente distintos, como conducir un vehículo autónomo o desarrollar un nuevo medicamento.
Ahora bien, ¿por qué comenzar a entrenar un algoritmo jugando juegos de mesa o cuál es la razón detrás de esta decisión tecnológica? Es porque básicamente, a través de estos mecanismos, las máquinas pueden aprender a imitar algunas cualidades típicamente humanas. Por ejemplo, los sistemas de inteligencia artificial AlphaGo y AlphaZero lograron vencer con éxito a los humanos en partidas de póker o ajedrez precisamente por incorporar lo que los expertos definen como una especie de intuición.
Por ejemplo, cuando el algoritmo juega ajedrez, puede elegir entre 20 septillones de partidas diferentes, un número con 41 ceros. Pero estos sistemas observan a sus competidores humanos y los copian para centrarse en las opciones de jugadas más posibles. Es decir, el algoritmo se nutre de los movimientos de su contrincante y cada uno es una pista más para acercarlo a la victoria.
Pero los algoritmos siguen teniendo sus limitaciones y no pueden, por ejemplo, ganar en juegos de mundo abierto, sin objetivo final o reglas estrictas. En definitiva, no son sistemas creativos. Tampoco tienen la capacidad de generalizar -ya que lo volvería poco fiable-, ni de reaccionar ante la impredecibilidad o los sesgos de sus rivales como un tic o un estilo de juego específico de un jugador.
Un experto consultado por el diario madrileño lo define así: “Una persona aprende a jugar al póker bastante bien después de unas miles de partidas, a un algoritmo le puede llevar billones de manos contra sí mismo. La capacidad de los humanos para adaptarse tan rápido es algo que la inteligencia artificial aún lucha por conseguir”.
Mientras tanto y en medio de los juegos, la inteligencia artificial sigue trabajando en alcanzar su principal objetivo: resolver aquellos problemas que el hombre no es capaz de resolver.
