Archivo de la categoría: Tecnosociedad

Una máquina de aprendizaje profundo se enseña ajedrez a sí misma en 72 horas y juega al nivel de Maestro International

Han pasado casi 20 años desde que la supercomputadora IBM Deep Blue venció por primera vez al actual campeón mundial de ajedrez, Gary Kasparov, bajo las reglas del torneo estándar. Desde entonces, las computadoras que juegan al ajedrez se han vuelto mucho más potentes, dejando con pocas posibilidades a los mejores seres humanos, incluso en contra de un moderno programa de ajedrez que se ejecuta en un teléfono inteligente

Pero mientras que las computadoras se han vuelto más rápidas, la forma en que funcionan los programas de ajedrez no ha cambiado. Su poder se basa en la fuerza bruta, un proceso de búsqueda a través de todos los futuros movimientos posibles para encontrar el mejor.

Por supuesto, ningún ser humano puede igualar eso o acercarse de ninguna manera. Mientras que Deep Blue buscaba unos 200 millones de posiciones por segundo, es probable que Kasparov no estuviese buscando más de cinco por segundo. Y, sin embargo, jugaba en esencia al mismo nivel. Es evidente que los seres humanos tienen un truco bajo la manga que los ordenadores todavía tienen que dominar.

Este truco está en la evaluación de las posiciones de ajedrez y reducirlos a los caminos de búsqueda más rentables. Eso simplifica dramáticamente la tarea de cálculo, ya que poda el árbol de todos los movimientos posibles a unas pocas ramas.

Las computadoras nunca han sido buenas en esto, algo que hoy cambia gracias al trabajo de Mateo Lai en el Imperial College de Londres. Lai ha creado una máquina de inteligencia artificial llamada Giraffe (jirafa) que se ha enseñado ella misma a jugar al ajedrez mediante la evaluación de posiciones de una manera mucho más al estilo de los seres humanos, y de una manera totalmente diferente a los programas convencionales de ajedrez.

Recién estrenada, la nueva máquina juega al mismo nivel que los mejores programas de ajedrez convencionales, muchos de los cuales se han puesto a punto durante muchos años. A nivel humano, es equivalente a la condición de Maestro Internacional FIDE, colocándolo dentro de la parte superior, que es de 2,2 por ciento de los jugadores de ajedrez en los torneos.

La tecnología detrás de la nueva máquina de Lai es una red neuronal. Esta es una forma de procesar la información inspirada en el cerebro humano. Se compone de varias capas de nodos que están conectados de una manera que cambia cuando el sistema es capacitado. Este proceso de entrenamiento utiliza una gran cantidad de ejemplos para poner a punto las conexiones para que la red produzca una salida específica al dársele una cierta entrada, como reconocer la presencia de rostro en una imagen, por ejemplo.

En los últimos años, las redes neuronales se han convertido en muy poderosas gracias a dos avances. El primero es una mejor comprensión de cómo afinar estas redes a medida que aprenden, gracias en parte a las computadoras mucho más rápidas. El segundo es la disponibilidad de masivos conjuntos registrados de datos para entrenar las redes.

Eso ha permitido que los científicos informáticos entrenen redes mucho más grandes organizadas en muchas capas. Estas llamadas redes neuronales profundas han convertido en muy poderosas, y ahora superan habitualmente a los humanos en tareas de reconocimiento de patrones, como el reconocimiento facial y el reconocimiento de escritura.

Así que no es ninguna sorpresa que las redes neuronales profundas sean capaces de detectar patrones en el ajedrez, y eso es exactamente el enfoque que ha tomado Lai. Su red se compone de cuatro capas que, juntas, examinan cada posición en el tablero de tres maneras diferentes.

La primera observa el estado global del juego, cosas tales como el número y el tipo de piezas en cada lado, de qué lado va a mover, los derechos de enroque, y así sucesivamente. La segunda analiza características centradas en las piezas, tales como la ubicación de cada pieza en cada lado, mientras que el aspecto final analizado es el mapeo de los recuadross que cada pieza ataca y defiende.

Lai entrena a su red con un conjunto cuidadosamente generado de datos extraídos de juegos de ajedrez reales. Este conjunto de datos debe tener una correcta distribución de las posiciones. «Por ejemplo, no tiene sentido entrenar el sistema de posiciones con tres reinas de cada lado, porque esas posiciones casi nunca surgen en los juegos reales», dice.

También debe tener un montón de variedad de posiciones desiguales, más allá de las que normalmente se producen en los mejores juegos de ajedrez de nivel. Eso es porque a pesar de que estas posiciones desiguales rara vez surgen en los juegos de ajedrez en la realidad, sí surgen todo el tiempo en las búsquedas que el equipo realiza internamente.

Y este conjunto de datos debe ser enorme. La cantidad masiva de conexiones dentro de una red neuronal tiene que ser ajustada durante el entrenamiento, y esto sólo se puede hacer con un vasto conjunto de datos. Utilice un conjunto de datos demasiado pequeño y la red puede quedar en un estado que no reconoce la amplia variedad de modelos que se producen en el mundo real.

Lai generó su conjunto de datos eligiendo al azar cinco millones de posiciones de una base de datos de juegos de ajedrez de computadora. Luego creó una mayor variedad, añadiendo un movimiento legal al azar a cada posición antes de usarla para el entrenamiento. En total generó 175 millones de posiciones de esta manera.

La forma más habitual de entrenar estas máquinas es evaluar manualmente cada posición y utilizar esta información para enseñar a la máquina a reconocer a aquellas que son fuertes y las que son débiles.

Pero esta es una tarea enorme con 175 millones de posiciones. Se podría hacer con otro programa de ajedrez, pero la meta de Lai era más ambiciosa. Quería que la máquina aprendiera sola.

En su lugar, utilizó una técnica de programa de inicio en la que Giraffe jugó contra sí misma, con el objetivo de mejorar la predicción de su propia evaluación de una posición futura. Esto funciona porque no se fijan puntos de referencia que en última instancia determinan el valor de una posición, tanto si el juego más tarde se gana, se pierde o se empata.

De esta manera, la computadora se entera de qué posiciones son fuertes y cuáles son débiles.

Después de haber entrenado a Giraffe, el último paso fue probarla, y aquí los resultados dan una lectura interesante. Lai probó su máquina en una base de datos estándar llamada Test Suite Estratégico, que consta de 1.500 posiciones que son elegidas para poner a prueba la capacidad de un programa de reconocer diferentes ideas estratégicas. «Por ejemplo, un tema pone a prueba la comprensión del control de archivos abiertos, otras pruebas la comprensión de cómo cambia el valor del alfil y los caballos con respecto al otro en diferentes situaciones, e incluso en otras pruebas, la comprensión del control central», dice.

Los resultados de este ensayo fueron anotados al finalizar 15.000.

Lai utilizó esto para probar la máquina en diversas etapas durante su formación. Al comenzar el proceso de iniciación, Giraffe rápidamente alcanzó una puntuación de 6000 y, finalmente, culminó en 9700 después de sólo 72 horas. Lai dice que coincide con los mejores programas de ajedrez del mundo.

«[Esto] es notable debido a que sus funciones de evaluación son gigantes cuidadosamente diseñados a mano con cientos de parámetros que han sido afinados tanto manual como automáticamente durante varios años, y muchos de ellos han sido trabajadas por grandes maestros humanos», añade.

Lai va a utilizar el mismo tipo de enfoque de aprendizaje automático para determinar la probabilidad de que un movimiento determinado es digno de seguir probando. Eso es importante porque evita búsquedas innecesarias a lo largo de ramas no productivas del árbol y mejora dramáticamente la eficiencia computacional.

Lai dice que este enfoque probabilístico predice la mejor jugada el 46 por ciento de las veces, y ubica el mejor movimiento en los tres primeros del ranking el 70 por ciento de las veces. Así que el equipo no tiene que molestarse con los otros movimientos.

Este es un trabajo interesante que representa un cambio importante en la forma en que trabajan los programas de ajedrez. No es perfecto, por supuesto. Una desventaja de Giraffe es que las redes neuronales son mucho más lentas que con otros tipos de procesamiento de datos. Lai dice que Giraffe tarda aproximadamente 10 veces más que un motor de ajedrez convencional para buscar el mismo número de posiciones.
Pero incluso con esta desventaja, es competitiva. «Giraffe es capaz de jugar en el nivel de un Maestro Internacional de la FIDE en una PC moderna comercial común», dice Lai. En comparación, los mejores programas juegan al nivel de super-gran maestro.

Eso sigue siendo impresionante. «A diferencia de la mayoría de los programas de ajedrez en existencia hoy, Giraffe deriva su capacidad de juego no por ser capaz de ver muy lejos hacia delante, Sino por ser capaz de evaluar las posiciones difíciles con precisión, y comprender complicados conceptos posicionales que son intuitivos para los seres humanos, pero que han sido difíciles de alcanzar para los programas de ajedrez durante mucho tiempo», dice Lai. «Esto es especialmente importante en las fases de apertura y final del juego, donde se juega excepcionalmente bien.»

 

 

Y esto es sólo el comienzo. Lai dice que tiene que ser sencillo de aplicar el mismo enfoque a otros juegos. Uno que se destaca es el juego tradicional chino de Go, donde los seres humanos todavía tienen una ventaja impresionante sobre sus competidores de silicio. Quizás Lai podría abrir una grieta en ese lado.

Ref: arxiv.org/abs/1509.01549: Giraffe: Using Deep Reinforcement Learning to Play Chess.

Fuente: X. Aportado por Eduardo J. Carletti

Más información:

Crean por primera vez un agujero de gusano magnético

Los agujeros de gusano son túneles cósmicos que pueden conectar dos regiones distantes del universo, y se han popularizado por la difusión de la física teórica y por las obras de la ciencia ficción como Stargate, Star Trek o, más recientemente, Interestelar. Utilizando la tecnología de hoy en día sería imposible crear un agujero de gusano gravitacional, ya que el campo tendría que ser manipulado con enormes cantidades de energía gravitacional, que nadie sabe aún cómo generar

En electromagnetismo, sin embargo, los avances en metamateriales y la invisibilidad han permitido que los investigadores presentaran varios diseños para lograrlo.

Los científicos en el Departamento de Física de la Universitat Autónoma de Barcelona han diseñado y creado en el laboratorio el primer agujero de gusano experimental que puede conectar magnéticamente dos regiones del espacio. Consiste en un túnel que transfiere el campo magnético de un punto a otro mientras se mantiene indetectable —invisible— en todo su recorrido. La investigación fue resaltada en un artículo reciente en la revista Nature.

Los investigadores utilizaron metamateriales y metasuperficies para construir el túnel experimentalmente, de modo que el campo magnético de una fuente, tal como un imán o un electroimán, aparece en el otro extremo del agujero de gusano como un monopolo magnético aislado. Este resultado es bastante extraño en sí mismo, ya que los monopolos magnéticos —imanes con un solo polo, ya sea al norte o al sur— no existen en la naturaleza.

El efecto general es el de un campo magnético que parece viajar de un punto a otro a través de una dimensión que se encuentra fuera de las tres dimensiones convencionales.

El agujero de gusano en este experimento es una esfera de diferentes capas: una capa externa con una superficie ferromagnética, una segunda capa interior, hecha de material superconductor, y una hoja ferromagnética enrollada en un cilindro que atraviesa la esfera de un extremo al otro. La esfera está hecha de tal manera que sea magnéticamente indetectable —invisible, en términos de campo magnético— desde el exterior.

El agujero de gusano magnético es una análogo de los gravitacionales, ya que «cambia la topología del espacio, como si la región interna hubiese sidoborrada magnéticamente del espacio», explica Àlvar Sánchez, investigador principal.

 

 

Estos mismos investigadores ya habían construido una fibra magnética en 2014: un dispositivo capaz de transportar el campo magnético de un extremo al otro. Sin embargo, esta fibra era detectable magnéticamente. El agujero de gusano desarrollado ahora, sin embargo, es un dispositivo completamente tridimensional que es indetectable por cualquier campo magnético.

Esto significa un paso adelante hacia posibles aplicaciones en las que se utilicen campos magnéticos: en medicina, por ejemplo. Esta tecnología podría, por ejemplo, aumentar el confort de los pacientes alejándolos de los detectores al otenerse imágenes por resonancia magnética en el hospital, o permitir que se obtengan de forma simultánea imágenes de resonancia magnética de diferentes partes del cuerpo.

Fuente: From Quasars to Quarks. Aportado por Eduardo J. Carletti

Más información:

Conectados a la tecnología y desconectados de la vida real, ¿problema o progreso?

«Para mucha gente joven, lo que está ocurriendo en sus pantallas es más importante que lo que pasa justo a su lado, si bien la mayoría está conectada con gente que conoce en el mundo real»

«Alone together«. Juntos, pero solos. Es el término acuñado para definir la nueva dimensión relacional del hombre que traen consigo los jóvenes. Lo vemos a cada momento en esta vida mediada por internet: ocupamos un espacio físico, pero nuestra atención está en nuestra pantalla.

Aún gran parte de la sociedad ha vivido de otra manera y podría reflexionar sobre el cambio, pero para los adolescentes es natural estar en dos realidades a la vez. Ahora bien, son «más superficiales», advierte el filósofo José Antonio Marina. «La ausencia de pensamiento crítico razonado es preocupante», afirma.

«Para mucha gente joven lo que está ocurriendo en sus pantallas es más importante que lo que pasa justo a su lado, si bien la mayoría está conectada con gente que conoce en el mundo real», señala Carrie James, investigadora de la conducta juvenil en internet, que ha publicado un libro llamado Desconectados. Pero, lejos de darle la espalda desde el mundo adulto, en su opinión, debemos hacer por acercarlo, «por ejemplo, en la escuela, donde puede utilizar mucho contenido que los jóvenes comparten en las redes».

«Recuerdo cuando era difícil no saludar al llegar a un sitio», decía el australiano Brendan Spillane durante el Congreso Internacional de Pensamiento (ICOT), que se acaba de celebrar en Bilbao con la participación de grandes expertos que han reflexionado sobre los desafíos del llamado Homo digitalis. Spillane cree que «nos echamos de menos los unos a los otros» y que debemos preguntarnos «hasta qué punto queremos ser aumentados o modificados por la tecnología». ¿Nos dejamos algo por el camino?

James, miembro del Proyecto Zero de Harvard, ha detectado que, si bien internet pone a nuestra disposición un mundo de conocimiento muy amplio, «la inclinación de los jóvenes es a pensar de manera muy estrecha, a centrarse en ellos mismos y en gente muy cercana, conocida en la vida real».

Miedo a quedarse fuera

Otro factor destacable es la dependencia de esa vida paralela en las redes sociales. En EEUU un sondeo reveló que muchos jóvenes estaban «exhaustos» por el uso de las redes sociales, pero sentían que no tenían otra opción. Le llaman FOMO: Fear of Missing Out, o miedo a perdérselo, a quedarse fuera.

A muchos les causa una presión tal que duermen con el móvil bajo la almohada. «Son capaces de ver que no es bueno, pero no pueden parar. Es como una adicción«, describe la investigadora. «Es muy importante para su identidad. Todo el mundo está ahí. Si estás fuera estás perdido. Si no estás y alguien publica algo sobre ti, no puedes responder. Es como un trabajo a tiempo completo». Y admite: «Es perder el control sobre la propia vida».

Tanto es así que algunos jóvenes y adultos van a campamentos sin tecnología, que les obligan a relacionarse cara a cara nada más. ¿Nos volvemos más incompetentes para sociabilizar en la vida real, cara a cara? «Absolutamente», contesta. Y pone el ejemplo de las apps que existen para conocer gente y romper. «Externalizan» la comunicación en las relaciones íntimas.

«Ceguera ética»

La investigación de James profundiza en la modificación de los valores éticos de los jóvenes en la red y ha detectado en muchos de ellos lo que denomina «ceguera ética» en algunos puntos, como por ejemplo, en relación con la piratería, la descarga de archivos ajenos o el copy/paste. Muchos jóvenes, cuando se les pregunta si les preocupaba esa conducta, responden que sólo en cuanto a la posible entrada de virus en el ordenador. Nada más. «Sienten demasiado lejano» al autor y, por tanto, los efectos que pueda causar lo que hagan con su obra.

También en EEUU una encuesta reveló que a la gente le preocupaba menos hacer un copy/paste de internet que hacerlo de un libro. «Les parecía diferente».

El profesor Gabriel Bailly-Bailliere, coordinador TIC del grupo educativo COAS, explica cómo han tenido que modificar su programa de Educación en Valores para abordar todo este tipo de actitudes y conductas. En ese caso, «se les explica a los alumnos, con casos prácticos, que está muy bien que el conocimiento esté compartido, pero si quieren usarlo deben citar la fuente».

Sobre la diferencia entre el contenido material y en red, el consultor de innovación educativa Ewan MacIntosh cuenta una experiencia bien distinta: su empresa llevó a cabo un proyecto para trabajar la creatividad con niños de un hospital y encontró que, si bien todos los trabajos se hicieron con tecnología mediante, los niños se sentían orgullosos del resultado cuando se imprimió en revistas de papel, pero no sentían tanta emoción con lo que se publicaba en formato digital. El niño, pese a vivir de manera natural en un entorno digital, se vinculaba más intensamente con lo tangible. En opinión de MacIntosh, al menos el sector educativo ha convertido la tecnología en un fetiche. En muchos ámbitos, acabamos usándola porque nos viene impuesta.

Volviendo a la Ética, Carrie James admite que el uso de la tecnología «nos aleja de valores comúnmente aceptados hasta ahora, pero no tendría que ser así por la tecnología. La tecnología no lo causa. Dificulta el pensamiento ético. Pero la causa principal es que la gente joven no se para a pensar: ¿debería hacer esto?»

Por suerte, ella ve adolescentes que empiezan a ser conscientes de algunos problemas éticos, sobre todo en relación con la privacidad y se ponen de acuerdo en no compartir fotos, por ejemplo.

Mayor participación

Pero James incide también en qué sentido la tecnología está teniendo efectos positivos. Al menos entre los jóvenes está contribuyendo a aumentar su participación social y política. En opinión de José Antonio Marina, que también lo ha comprobado, eso viene favorecido por el anonimato que favorece la red, pero duda de que, si tuvieran que implicarse personal y directamente en una causa, fueran igual de activos.

La investigación de la estadounidense ha descubierto cómo últimamente los jóvenes empiezan a cortarse más a la hora de expresarse por miedo a cómo sus opiniones puedan afectarles en el acceso a un trabajo o a la universidad.

El trabajo

En la vida laboral, es obvio cómo la tecnología nos ha cambiado: el trabajo va en nuestro bolsillo, está en la mesa mientras cenamos, incluso en la mesilla de noche. Pero hay algo en lo que todavía los aparatos son secundarios. Según la reflexión de MacIntosh, cuando el hombre tiene que crear algo grande, algo importante —sobre todo en el mundo del diseño y la publicidad—, se reúne con otras personas en una sala grande con pizarras llenas de notas y paredes llenas de postits. En la escuela, asegura, eso también funciona mucho mejor que la tecnología para implicar a los alumnos en el proceso de cualquier cosa. En cambio, Carrie James cree que las nuevas generaciones no necesitarán tanto esos espacios físicos y podrán resolver cualquier proceso creativo y discursivo en los espacios virtuales que crea la tecnología.

La información

Nuestra relación con la información es otra de las cosas que ha cambiado. El neuropsicólogo americano Robert Swartz, fundador del Congreso Internacional de Pensamiento, observa que la tecnología per se «no ha cambiado el funcionamiento de nuestro cerebro». Pero la disponibilidad de información sí ha modificado nuestras actuaciones y actitudes en relación con ella.

Antes, la información había que buscarla y ello implicaba tiempo y, a veces, desplazamientos. «Ahora llega a nosotros de manera muy rápida». «En Google tienes varias opciones y saltas de una a otra rápidamente», dice. Eso, asegura, «ha cambiado el hábito que teníamos de leer, parar de leer y pensar en lo que uno está leyendo». «No se procesa la información tan bien. La tendencia es a absorber sin pensar. No te das cuenta de si eso es lo que necesitas saber, o de si es una información precisa. Lo aceptas sin hacerte preguntas».

Swartz, fundador del National Center for Teaching Thinking de EEUU, también destaca que ahora «almacenamos mucha menos cantidad de información» porque su disponibilidad hace innecesaria su retención.

Hace una semana, el filósofo Emilio Lledó advertía en estas páginas sobre cómo «la utilización de pequeñas informaciones puntuales nos hace sentir informados». Si confundimos eso con el conocimiento, «podemos volver a la caverna de Platón», alertaba el académico.

 

 

¿Es la pantalla la pared de la cueva platónica? ¿Lo que vivimos a través de ella son sombras? Porque para los jóvenes, como apunta James, es la realidad pura y dura.

En lo que coinciden los investigadores y pensadores consultados es en que la puerta por la que entrar y salir de la hipotética caverna viene determinada por nuestra capacidad de reflexión, de ser críticos, de cuestionar y de frenar, a través de todo eso, la creciente impulsividad e instantaneidad de las cosas que hacemos y decimos.

Fuente: El Mundo y otros medios en Internet. Aportado por Eduardo J. Carletti

Más información: