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�Hola All!


Sigo a Enrique Dans porque nunca me deja indeferente, sea porque estoy de acuerdo con �l o porque sus comentarios me dejan fr�o o me acaloran... Su entrada[1], la que pasteo ahora sin enlaces, es una de las que me parecen interesantes... A ver qu� os parece:

[1]https://www.enriquedans.com/2016/03/algunas-reflexiones-sobre-el-machine-lea

rning-el-go-y-lo-que-viene-despues.html


La reciente victoria de AlphaGo, el modelo de machine learning creado por Google para jugar al Go, frente a Lee Sedol, el mejor jugador del mundo, por 4 partidas a 1 (en la imagen, el tablero al final de la cuarta partida, la �nica que gan� el jugador humano), permite hacer algunas reflexiones interesantes sobre las perspectivas de la evoluci�n y del desarrollo de este tipo de disciplinas que implican el progresivo desarrollo de las habilidades de las m�quinas en tareas antes reservadas a los seres humanos.

La primera cuesti�n es bastante evidente: vencer a los mejores humanos haciendo

cualquier cosa, como ya vimos anteriormente en los casos del ajedrez, del Jeopardy o de los juegos cl�sicos de Atari, es indudablemente divertido, proporciona una visibilidad a la disciplina de la que normalmente no goza, y contribuye decididamente a ponerla en la agenda del futuro para much�simas cosas. Tras la noticia de la victoria de AlphaGo, todos tenemos bastante m�s claro que en el futuro tendremos robots que nos ganan a cualquier deporte o tarea imaginable, que fabrican, conducen, reparten o juegan... pero eso no lo es todo. En realidad, empezamos a tener claro que tambi�n tendremos inteligencias aut�nomas que tomar�n decisiones empresariales, que fijar�n los tipos de inter�s del Banco Central Europeo, que determinar�n la presi�n impositiva o el importe de las pensiones, o que se convertir�n en nuestra pareja ideal para la pr�ctica del sexo (y no, no todo a la vez, por mucho que se os ocurran formas creativas de combinarlo :-)

Pero por otro lado, hay otra cuesti�n evidente: para ese escenario, los desarrollos no tendr�n que dedicarse a vencer a los humanos, sino a trabajar con ellos. La idea del reemplazo resulta demasiado agresiva y dif�cilmente aceptable para una sociedad que va a tener que redefinirse de manera dr�stica y

a una velocidad sin precedentes: que es algo que va a ocurrir ya es algo que cada vez m�s personas que analizan m�s all� del reduccionismo de cuatro clich�s

empiezan a aceptar, pero el c�mo ocurre y lo que viene despu�s es lo que todav�a no est� nada claro - y tardar� en estarlo. Modelos sociales, distribuci�n de la riqueza, papel de las personas, desarrollo de las sociedades

humanas... muchos temas, y mucho que hacer. Y una verdad indudable: el progreso

tecnol�gico ni se va a detener, ni va a esperar ni por nada ni por nadie.

Segunda cuesti�n: la victoria de AlphaGo conlleva un importante avance e impulso para el machine learning, justo al rev�s de lo que ocurri� con el par�n

que la disciplina sufri� en los a�os '70, el llamado AI Winter que sigui� a su primera oleada de popularidad. Ahora no solo hablamos de un premio de un mill�n

de d�lares dedicados a fomentar la ense�anza de las ciencias (STEM) y la tecnolog�a, sino adem�s, de una fort�sima oleada de popularidad, de personas orientando su carrera profesional al tema, y de empresas pagando por ello. Si algo puede acelerar el desarrollo de la inteligencia artificial y el machine learning son este tipo de cosas, aunque sean simplemente la guinda de un pastel

que cuesta much�simo trabajo duro y much�simo esfuerzo conseguir. Pero esa aceleraci�n del ciclo es algo que, sin duda, vamos a presenciar m�s pronto que tarde, y definitivamente mucho antes de lo que pensaban algunos de los m�s optimistas.

Tercero, la serie de partidas jugadas por AlphaGo tanto contra Fan Hui como contra Lee Sedol dejan un important�simo poso de experiencia. Todas y cada una de las jugadas est�n siendo analizadas hasta el l�mite, y algunas de las consecuencias que se desprenden son enormemente interesantes. La primera es que

la m�quina es infinitamente mejor aprovechando la experiencia. Del mismo modo que cada veh�culo aut�nomo que circula un metro por cualquier carretera contribuye autom�ticamente con su experiencia al aprendizaje de todos los veh�culos aut�nomos del mundo, la realimentaci�n del machine learning de AlphaGo con las �ltimas partidas proporciona un aprendizaje y un modelo (un "jugador") cada vez m�s potente. Algunos de los movimientos jugados por AlphaGo

han sido no simplemente definidos como intr�nsecamente "bellos", sino que, adem�s, definen jugadas que tendr�an �nicamente una entre diez mil posibilidades de ser llevados a cabo por un jugador humano, movimientos que ning�n humano podr�a comprender - y mucho menos anticipar. La combinaci�n de deep learning con reinforcement learning, poner a la m�quina a competir contra s� misma y a derivar nuevas jugadas a partir de movimientos originales que posteriormente son realimentados en el sistema, demuestra funcionar de una manera espl�ndidamente brillante.

Tangencialmente, ya en el terreno de las hip�tesis y las sugerencias, hay otras

no menos interesantes conclusiones: dado que la victoria de Lee Sedol se produjo en la cuarta partida, cuando ya no exist�a posibilidad de que llegase a

ganar la serie de cinco, �podr�amos llegar a hablar de una inteligencia artificial con capacidad de ser emocionalmente inteligente? Es decir, �podr�amos esperar que una m�quina fuese suficientemente inteligente como para,

pudiendo ganar, dejar conscientemente de hacerlo porque prefiere permitir que el humano marque, por as� decirlo, "el gol del honor" y salve su orgullo? �Qu� posibles implicaciones podr�an llegar a tener este tipo de mecanismos ya no para el desarrollo de la inteligencia artificial, sino para la futura convivencia entre hombres y m�quinas? �Puede una m�quina llegar a ser condescendiente? �Ser�a interesante que lo fuese?

Hace alg�n tiempo, escrib� un art�culo para Forbes recomendando a directivos que bajo ning�n concepto twitteasen estando bajo la influencia del alcohol: ahora resulta que un algoritmo es perfectamente capaz de determinar precisamente eso, cu�ndo un tweet ha sido escrito por un usuario que estaba bebido. Pensemos en las posibilidades, por ejemplo, a la hora de evitar muertes

relacionadas con el consumo de alcohol y la conducci�n: �c�mo deber�n las m�quinas gestionar ese tipo de cuestiones? �Puede una m�quina llegar a relacionarse con un humano de manera... humana? Podemos encontrarnos muchos casos de juegos o tareas que una m�quina puede hacer en las que el objetivo no es necesariamente "ganar" o "hacerlo mejor que nadie", sino otro. Claramente, ganar no lo es todo. Y si la mentalidad no es necesariamente ganar, sino mejorar los niveles de cooperaci�n entre humanos y m�quinas, podr�amos llegar a

utilizar esa combinaci�n para intentar resolver algunas de las cuestiones y problemas m�s dif�ciles del mundo.

Mientras tanto, sigamos jugando a algo que hace ya mucho tiempo que dej� de ser

un juego. �Alguien se anima a una partida de poker?



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A reveure!!
Enric
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