Google ha conseguido crear una Inteligencia Artificial que gana al go, incluso ante los mejores jugadores del mundo.

El go es un juego de tablero en el que los jugadores van colocando piezas uno detrás de otro, con el objetivo de controlar la mayor parte del tablero posible.

Aunque has podido escuchar que el go es el “ajedrez chino”, en realidad es un juego muy diferente; las reglas son más simples, pero al mismo tiempo esto pone más posibilidades al alcance de los jugadores, y las estrategias ganadoras pueden ser muy complicadas.

AlphaGo, la Inteligencia Artificial que gana al go

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Por eso, aunque llevamos décadas viendo ordenadores enfrentarse a jugadores de ajedrez, e incluso ganando, hasta ahora no se había conseguido lo mismo con el go. Veinte años después, Google puede presumir de haber conseguido ese logro la primera con AlphaGo, su Inteligencia Artificial para el Go.

AlphaGo no ha ganado a cualquiera, sino al campeón europeo de la modalidad, Fan Hui, como detalla el estudio científico que ha publicado DeepMind, la división de Google que ha desarrollado su código.

Cómo funciona

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Una IA como la que puede ganar a un jugador de ajedrez no sería capaz de sobrevivir con unas reglas como las del go, y por eso DeepMind se ha basado en el aprendizaje profundo, el entrenamiento de redes neuronales a partir de una gran cantidad de datos.

Básicamente el sistema aprende jugando contra si mismo, con un sistema de 13 capas que coge movimientos sacados de los mejores jugadores de go del mundo; a base de prueba y error el sistema aprende los mejores movimientos para cada ocasión.

Curiosamente, Google no es la única que ha intentado conquistar el go. El día antes de la publicación de su estudio, Facebook también publicó un estudio similar, aunque en su caso no consiguieron vencer a ningún jugador.

El segundo Deep Blue

El próximo Marzo AlphaGo intentará repetir victoria, esta vez contra el mejor jugador de Go del mundo, el surcoreano Lee Sedol. Sería el equivalente de la victoria de Deep Blue sobre Kasparov en 1996, y en DeepMind están muy emocionados por conseguirlo.