Un ordenador derrota por primera vez a un jugador profesional de Go

   MADRID, 28 Ene. (EUROPA PRESS) -

   Un programa informático desarrollado por Google DeepMind (AlphaGo), para reproducir el juego oriental del Go, ha derrotado al tricampeón europeo y jugador profesional chino Fan Hui.

   Esta es la primera vez que un profesional de este juego ha podido ser derrotado por una máquina, y además en los 5 juegos disputados. Esto significa un gran paso adelante en uno de los grandes retos en el desarrollo de la inteligencia artificial, el juego.

   En un comunicado, la Asociación Británica del Go reconoció el logro por parte de Google DeepMind, y emplaza al enfrentamiento decisivo con el mejor jugador de Go en los últimos diez años, el sudcoreano Lee Sedol, que tendrá lugar en Seúl en marzo.

   "Las partidas se jugaron en condiciones de torneo completo, y no hubo ningún inconveniente por parte de Fan Hui en jugar con una máquina. Google DeepMind debe ser felicitada en el desarrollo de esta impresionante pieza de software", señala el comunicado.

   El presidente de la asociación, Jon Diamond, fue uno de los primeros investigadores en Go por ordenador en la Universidad de Londres hace unos 40 años. "Tras la partida de ajedrez entre Gary Kasparov y Deep Blue de IBM en 1996 --primera vez que un ordenador derrotó a un campeón mundial-- la meta de algunos investigadores de Inteligencia Artificial para vencer a los mejores jugadores de Go humanos era un reto pendiente, tal vez lo más difícil en el mundo de los juegos. Siempre se ha reconocido que el mayor factor de ramificación en el Go en comparación con el ajedrez, y el mayor número de movimientos en una programación de juego, coloca al Go en un orden de magnitud más difícil", afirma.

   Antes de este partida, los mejores programas de ordenador no eran tan buenos como los mejores jugadores amateurs, y se pensaba que pasarían de 5 a 10 años antes de que un programa fuese capaz de vencer a jugadores humanos superiores.

   Un aspecto importante de este partida fue que AlphaGo analizó órdenes de magnitud de menos posiciones que Deep Blue. DeepBlue también contaba con una función de evaluación artesanal, que AlphaGo no tiene. Esto indica las mejoras generales en las técnicas de inteligencia artificial que Google DeepMind ha logrado. Esto sin duda significa que esta tecnología va a ser muy útil en otros dominios de conocimiento, concluye el comunicado.