http://quevidaesta2010.blogspot.com/2017/11/replicando-el-desarrollo-de-google.html"Previous versions of AlphaGo initially trained on thousands of human amateur and professional games to learn how to play Go. AlphaGo Zero skips this step and learns to play simply by playing games against itself, starting from completely random play. In doing so, it quickly surpassed human level of play and defeated the previously published champion-defeating version of AlphaGo by 100 games to 0.
If similar techniques can be applied to other structured problems, such as protein folding, reducing energy consumption or searching for revolutionary new materials, the resulting breakthroughs have the potential to positively impact society.
(Profesor David Silver)
Hace unos meses Google DeepMind hizo público uno de sus resultados más asombrosos: una versión del modelo neuronal que fue capaz de derrotar al campeón del mundo de Go, solo que esta vez no necesitaron hacer uso de ningún aprendizaje supervisado de juegos entre humanos (hablé en este mismo blog en esta otra entrada con más profundidad sobre el asunto).
El modelo era capaz de aprender a jugar cual tabula rasa a partir exclusivamente de su propia experiencia jugando contra sí mismo una y otra vez. Pues bien, siguiendo esta línea de pensamiento he realizado por mi cuenta dos versiones de estas ideas para demostrar su validez (utilizando la librería Keras para Python). En primer lugar realicé una versión con un modelo neuronal capaz de aprender a jugar por sí solo al juego Conecta 4. El resultado ha sido espectacular (abajo encontrarás más información). En pocas horas una red neuronal aleatoria fue capaz de alcanzar un nivel de juego similar al de cualquier programa de IA tradicional...¡sólo que yo no tuve que explicarle ni indicarle ninguna estrategia de juego! La red neuronal se ajustó gradualmente conforme jugaba ella sola hasta el punto de superar mi propia capacidad de juego en muy poco tiempo.
El código fuente lo puedes descargar desde aquí:
https://github.com/Zeta36/connect4-alpha-zero También he realizado una versión de esta propuesta orientado al juego del ajedrez (
https://github.com/Zeta36/chess-alpha-zero), aunque por motivos de falta de un Hardware lo suficientemente potente no he sido capaz de entrenar esta versión aún y no sé su capacidad real. Os dejo a continuación más información técnica sobre estos dos proyectos."
Cerrado
