{"id":156825,"date":"2023-11-15T19:02:36","date_gmt":"2023-11-15T19:02:36","guid":{"rendered":"http:\/\/rbnews247.com\/v1\/tecnologia\/estudiante-de-juegos-el-algoritmo-que-gana-al-ajedrez-y-al-poquer-tecnologia\/"},"modified":"2023-11-15T19:02:36","modified_gmt":"2023-11-15T19:02:36","slug":"estudiante-de-juegos-el-algoritmo-que-gana-al-ajedrez-y-al-poquer-tecnologia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rbnews247.com\/v1\/tecnologia\/estudiante-de-juegos-el-algoritmo-que-gana-al-ajedrez-y-al-poquer-tecnologia\/","title":{"rendered":"&#8217;Estudiante de juegos', el algoritmo que gana al ajedrez y al p\u00f3quer |  Tecnolog\u00eda"},"content":{"rendered":"<p> [ad_1]<br \/>\n<br \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/cloudfront-eu-central-1.images.arcpublishing.com\/prisa\/5ISOVZZATNF55BHXHZ4NNKIOJQ.jpg\" \/><\/p>\n<div data-dtm-region=\"articulo_cuerpo\">\n<p class=\"\">Un nuevo algoritmo llamado <i>Estudiante de Juegos<\/i> (en ingles, <i>estudiante de juegos<\/i>) es capaz de ganar a distintos juegos de mesa, como el ajedrez, el <a href=\"https:\/\/elpais.com\/elpais\/2016\/01\/26\/ciencia\/1453766578_683799.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Ir<\/a>el p\u00f3quer Texas Hold&#8217;em y <i>Scotland Yard, <\/i>un juego de estrategia.  El programa de inteligencia artificial combina la b\u00fasqueda guiada, el aprendizaje autom\u00e1tico y el razonamiento te\u00f3rico del juego, seg\u00fan explican los investigadores que lo han desarrollado en la investigaci\u00f3n que se publica este mi\u00e9rcoles<a href=\"https:\/\/www.science.org\/doi\/10.1126\/sciadv.adg3256?adobe_mc=MCMID%3D36075491394942142404299625605181854891%7CMCORGID%3D242B6472541199F70A4C98A6%2540AdobeOrg%7CTS%3D1700041370\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> en la revista <i>Avances cient\u00edficos<\/i><\/a><i>. <\/i>Hasta ahora, el algoritmo AlphaZero solo pod\u00eda resolver juegos con informaci\u00f3n perfecta, como el ajedrez y el Go, y los que todos los jugadores tienen acceso a la misma informaci\u00f3n.  Sin embargo, no era capaz de ganar al p\u00f3quer al ser un juego con informaci\u00f3n imperfecta donde no se conocen las cartas de los contrincantes.<\/p>\n<p class=\"\">La investigaci\u00f3n se llev\u00f3 a cabo mientras los expertos trabajaban en <a href=\"https:\/\/elpais.com\/ciencia\/2023-11-14\/la-inteligencia-artificial-de-google-predice-el-tiempo-que-hara-en-el-planeta-en-solo-un-minuto.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Google DeepMind<\/a>, la divisi\u00f3n de investigaci\u00f3n de inteligencia artificial de Google.  Sin embargo, varios miembros del equipo abandonaron Google en enero de 2022 y la compa\u00f1\u00eda se despidi\u00f3 despu\u00e9s de la mayor\u00eda del equipo restante en<a href=\"https:\/\/elpais.com\/economia\/2023-01-29\/las-tecnologicas-despiden-pero-no-escatiman-gastos-en-inteligencia-artificial.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> enero de 2023<\/a>.<\/p>\n<p class=\"\">La herramienta es capaz de ganar en juegos perfectos e imperfectos con un conocimiento m\u00ednimo. <i>\u201c<\/i>Nuestro algoritmo es capaz de razonar bas\u00e1ndose en las reglas de los juegos.  Por ejemplo, aprende a jugar a todos ellos (ajedrez, p\u00f3quer, Go o <i>Scotland Yard<\/i>) solo con las normas, sin que se le d\u00e9 m\u00e1s informaci\u00f3n\u201d, explica Finbarr Timbers, investigador de Midjourney y autor del estudio.  \u201cCon ellas determina qu\u00e9 acciones pueden realizar y si ha ganado o perdido\u201d, contin\u00faa.<\/p>\n<aside class=\"a_ei\">\n<header class=\"a_ei_h _db\">M\u00e1s informaci\u00f3n<\/header>\n<\/aside>\n<p class=\"\">Para saber las jugadas que debe realizar en cada momento, el algoritmo se basa en lo que se llama \u201cminimizaci\u00f3n del arrepentimiento contrafactual\u201d.  Esto se centra en el an\u00e1lisis de todas las jugadas posibles.  El \u201carrepentimiento\u201d, seg\u00fan Timbers, significa \u201clo bien que te podr\u00eda haber ido si hubieras jugado de forma \u00f3ptima, menos lo bien que has jugado en realidad\u201d.  Un ejemplo: si en el p\u00f3quer has ganado 200 fichas siguiendo unas jugadas, pero podr\u00edas haber ganado 1.000 con otras, el arrepentimiento es de 800 fichas.  Por lo tanto, el objetivo del <i>estudiante de juegos<\/i> es reducir lo posible las 800 fichas.  Tiene en cuenta todos los escenarios posibles con las cartas que est\u00e1n boca arriba, es decir, la informaci\u00f3n p\u00fablica, y hace un medio de todos ellos.<\/p>\n<p class=\"\">Todos los escenarios posibles convergen en el <a href=\"https:\/\/elpais.com\/elpais\/2015\/03\/28\/opinion\/1427568249_307217.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">equilibrio de Nash,<\/a> Teorema del matem\u00e1tico estadounidense John Nash.  Los jugadores de una partida juegan sus estrategias para maximizar las ganancias y van adapt\u00e1ndola a lo largo del juego seg\u00fan las jugadas de los dem\u00e1s.  Timbers y sus colegas se han basado en \u00e9l para que el algoritmo busque una estrategia \u00f3ptima en la mayor\u00eda de situaciones.<\/p>\n<p class=\"\">Cada juego transporta al participante a distintos escenarios.  En el ajedrez, cuando est\u00e9s en una posici\u00f3n determinada del tablero, puedes buscar entre las posibles jugadas para encontrar la mejor.  Sin embargo, en el p\u00f3quer no funciona as\u00ed.  Timbers explica que hay que considerar el impacto de las jugadas en otras situaciones: \u201cSi empiezas a apostar alto cada vez que tienes una mano fuerte, al apostar agresivamente revelar\u00e1s a tu oponente que tienes una buena mano.  Del mismo modo, si dejas de apostar cuando tienes una mano d\u00e9bil, revelar\u00e1s a tu oponente cu\u00e1l es tu mano\u201d.<\/p>\n<p class=\"\">La empresa brit\u00e1nica DeepMind, propiedad de Google desde 2014, desarroll\u00f3 un algoritmo llamado R-NaD <a href=\"https:\/\/elpais.com\/tecnologia\/2022-12-01\/un-algoritmo-aprende-a-jugar-al-stratego-como-un-humano-experto.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">capaz de jugar como un humano experto a Stratego<\/a>, un popular juego de 40 fichas donde los jugadores deben capturar la bandera del contrincante o dejarle sin fichas.  R-NaD utiliza trucos algor\u00edtmicos para obtener un buen rendimiento pero sin usar el m\u00e9todo de b\u00fasqueda.  Por este motivo no es tan fuerte como algoritmo del <i>estudiante<\/i>: \u201cLa bibliograf\u00eda ha demostrado hist\u00f3ricamente que los algoritmos que buscan entre las posibles acciones suelen ser mejores en los juegos que los algoritmos que no utilizan la b\u00fasqueda, pero son m\u00e1s lentos y m\u00e1s caros de entrenar\u201d, revela Timbers.<\/p>\n<p class=\"\">La inteligencia artificial competitiva se usa para medir la efectividad de los programas inform\u00e1ticos y para obtener una mejor experiencia del juego, pero tambi\u00e9n puede tener implicaciones negativas: \u201cEs muy posible que ocurran trampas en p\u00e1ginas web de apuestas de p\u00f3ker y en juegos similares.  Muchos videojuegos competitivos tratar\u00e1n de ser inflexibles con el <i>software<\/i> permitido en los ordenadores de cada jugador para asegurarse de que no juega una inteligencia artificial, algo que ya hace Riot Games con <i>valorante <\/i>(2020)\u201d, indica Diego Rodr\u00edguez-Ponga Albal\u00e1, fundador y director de P\u00f3ntica.  Para ello, se\u00f1ala que es previsible \u201cque se desarrolla una inteligencia artificial muy sofisticada para detectar autom\u00e1ticamente si el jugador es humano o no\u201d.<\/p>\n<p class=\"\">Gema Ruiz, jefa de innovaci\u00f3n en Softtek EMEA, tambi\u00e9n se\u00f1ala otras limitaciones del algoritmo, como el uso de abstracciones de apuestas en el p\u00f3quer y los \u201cgastos computacionales\u201d.  El uso de abstracciones consiste en la agrupaci\u00f3n de jugadas similares que se tratan de la misma manera para disminuir la complejidad del juego.  Cuando el estudiante entrena al p\u00f3quer, utiliza abstracciones de apuestas aleatorias para reducir el n\u00famero de acciones de 20.000 a 4 o 5. En el futuro, el estudio sugiere que se podr\u00eda reemplazar su utilizaci\u00f3n por \u201cuna pol\u00edtica m\u00e1s amplia que pueda manejar una variedad de acciones en situaciones de juego con un gran n\u00famero de posibles decisiones\u201d, dice Ruiz.  Adem\u00e1s, la enumeraci\u00f3n de todas las jugadas posibles del algoritmo supone un alto coste y para ello proponen un \u201cmodelo generativo\u201d, seg\u00fan el estudio.  Este genera muestras de estados (estrategias) del mundo y opera sobre el subconjunto de las muestras seleccionadas, en lugar de enumerar todas las combinaciones de manos posibles.<\/p>\n<p class=\"\">Pese a ello, la herramienta, para Ruiz, es \u201cun contendiente prometedor en el \u00e1mbito de los algoritmos de juego impulsados \u200b\u200bpor la inteligencia artificial\u201d.  Destaca \u201csu capacidad para mejorar el rendimiento con recursos computacionales incrementados, junto con s\u00f3lidos fundamentos te\u00f3ricos\u201d.<\/p>\n<p class=\"\"><i>Puedes seguir a <\/i><i><b>EL PA\u00cdS Tecnolog\u00eda<\/b><\/i><i>  es<\/i><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/elpaistecnologia\"><i>  Facebook<\/i><\/a><i>  y <\/i><a href=\"https:\/\/twitter.com\/elpais_tec\"><i>X<\/i><\/a><i>  o apuntarte aqu\u00ed para recibir nuestra <\/i><a href=\"https:\/\/plus.elpais.com\/newsletters\/lnp\/1\/356\"><i>bolet\u00edn semanal<\/i><\/a><i>.<\/i><\/p>\n<\/div>\n<p><script async src=\"\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><br \/>\n<br \/>[ad_2]<br \/>\n<br \/><a href=\"https:\/\/elpais.com\/tecnologia\/2023-11-15\/estudiante-de-juegos-el-algoritmo-que-gana-al-ajedrez-y-al-poquer.html\">Source link <\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>[ad_1] Un nuevo algoritmo llamado Estudiante de Juegos (en ingles, estudiante de juegos) es capaz de ganar a distintos juegos de mesa, como el ajedrez, el Irel p\u00f3quer Texas Hold&#8217;em y Scotland Yard, un juego de estrategia. 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