Investigadores de Google DeepMind descubren el poder de la diversidad de la Inteligencia Artificial al abordar los desafíos del ajedrez Presentando AZ_db, el siguiente salto en la resolución computacional de problemas
Google DeepMind researchers discover the power of Artificial Intelligence diversity in tackling the challenges of chess. Introducing AZ_db, the next leap in computational problem-solving.
La Inteligencia Artificial ha extendido sus dominios a casi todos los campos, y encontramos sus aplicaciones en casi todas las esferas de la vida. En varias tareas computacionales, los sistemas de IA incluso han superado a los humanos, marcando avances significativos en el desarrollo tecnológico. Pero los sistemas de IA, al igual que los humanos, también cometen errores y fallas, especialmente cuando se enfrentan a un escenario desconocido. Esto sucede porque la IA depende de la cantidad de datos y cálculos disponibles. En consecuencia, la investigación en curso se esfuerza por mitigar estas limitaciones, mejorando la adaptabilidad y robustez de la IA en diversas situaciones.
No obstante, los sistemas de IA pueden vencer a jugadores profesionales en juegos complicados y desafiantes como el ajedrez, el póker, etc. Estos sistemas de IA utilizan Aprendizaje por Reforzamiento, que les permite aprender a partir de ensayo y error y adquirir más conocimientos. Pero a pesar de que estos sistemas de IA de ajedrez son robustos y poderosos, aún necesitan alcanzar el nivel óptimo. Son propensos a ataques adversarios y también pueden alucinar.
Para abordar este problema, los investigadores de Google DeepMind han desarrollado un nuevo trabajo, Diversificando la IA: Hacia un Ajedrez Creativo con AlphaZero. Realizaron una extensa investigación para explorar cómo la inteligencia artificial puede aprovechar los mecanismos creativos de resolución de problemas observados en la inteligencia humana. Idearon una forma de entrenar a un grupo de diferentes agentes de IA de alta calidad. Cada jugador está representado por una variable latente. Cada agente se basa en AlphaZero (AZ), pero se unen utilizando una estructura especial (latente) que les ayuda a trabajar en equipo. AlphaZero puede jugar juegos lógicos como el ajedrez y el shogi desde cero. AlphaZero puede jugarlos incluso si no tiene conocimientos previos. También puede realizar movimientos creativos y vencer a profesionales humanos.
Para resolver problemas de ajedrez, los investigadores enfrentaron al Agente AZdb basado en AlphaZero contra un grupo AZ más uniforme. Descubrieron que AZdb superó al grupo AZ resolviendo los puzzles más difíciles, incluyendo las posiciones desafiantes de Penrose, a un ritmo dos veces más rápido. Un aspecto central de su estudio fue determinar si esta amalgama de sistemas de IA podría generar una mayor cantidad de ideas innovadoras como entidad colectiva en comparación con la producción de un solo sistema de IA.
- 5 Pasos Cruciales para Desarrollar una Rutina de Codificación Efectiva
- Cómo hacer 100 publicaciones en Instagram en 1 minuto (con ChatGPT ...
- Una guía para principiantes sobre el ajuste fino de LLM
Los investigadores enfatizaron que la IA puede mejorar su precisión a partir de mecanismos creativos de resolución de problemas. Los investigadores intentaron enfocarse en la capacidad de la IA para resolver problemas de manera creativa. Definieron este término como buscar una solución original y previamente desconocida a un problema.
El estudio demostró que los enfoques diversos de AZdb para jugar al ajedrez condujeron a una mejora en las habilidades de resolución de puzzles como colectivo, superando el rendimiento de un equipo más uniforme. El análisis de sus partidas de ajedrez reveló que los participantes de AZdb mostraron especialización en diversas aperturas.
Los investigadores concluyeron que a pesar de que este sistema de IA tiene un buen rendimiento, aún existe una brecha entre la inteligencia humana y la inteligencia artificial. Aun así, los investigadores esperan que este trabajo pueda servir como base para futuras investigaciones.
