{"id":3227,"date":"2018-05-25T10:44:47","date_gmt":"2018-05-25T08:44:47","guid":{"rendered":"http:\/\/www.cifpn1.com\/electronica\/?p=3227"},"modified":"2019-12-26T20:22:10","modified_gmt":"2019-12-26T19:22:10","slug":"la-inteligencia-artificial-ya-no-necesita-al-ser-humano%c2%a1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cifpn1.com\/electronica\/?p=3227","title":{"rendered":"La inteligencia artificial ya no necesita al ser humano(!\u00a1)"},"content":{"rendered":"

Un pequeño paso para el hombre, pero un gran salto para la inteligencia artificial.<\/h4>\n

Desde hipertextual > Ciencia<\/a><\/span><\/p>\n

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DeepMind<\/strong><\/a>, la compañía que Google adquirió en 2014, ha presentado la última versión disponible de su inteligencia artificial, <\/span>AlphaGo<\/strong><\/a>. El software, al que han denominado <\/span>AlphaGo Zero<\/strong>, es capaz de aprender por sí solo sin ayuda humana y sin conocimientos previos de Go, el tradicional juego chino al que las máquinas batieron por primera vez el año pasado. La última versión de la inteligencia artificial de Google, AlphaGo Zero, h<\/span>a batido a su predecesora por cien juegos a cero<\/strong>. El anterior AlphaGo logró vencer a <\/span>Lee Se-dol<\/strong><\/a>, campeón mundial de Go, en marzo de 2016, por lo que el nuevo software podría considerarse como prácticamente imbatible.<\/span><\/span><\/p>\n

\"\"Según explica en el trabajo publicado en Nature <\/em><\/a>el equipo de Demis Hassabis<\/strong>, CEO de DeepMind, la última versión de la inteligencia artificial de Google utiliza una única red neuronal<\/strong> y cuatro chips especializados para el entrenamiento de redes neuronales. Por el contrario, el software anterior empleaba múltiples máquinas y 48 chips especializados (TPU, por sus siglas en inglés). El programa está diseñado para aprender desde cero de forma autodidacta<\/strong> con el objetivo de predecir la selección de movimientos y el ganador de sus partidas, mejorando con cada repetición del juego.<\/span><\/p>\n

Tras unos días de entrenamiento, AlphaGo Zero consiguió completar más de cinco millones de partidas consigo mismo y batir la capacidad humana<\/strong> y de las anteriores versiones conocidas. El autoaprendizaje de la inteligencia artificial permitió que el programa de DeepMind descubriera por sí mismo los principios del mismo juego que tardaron en conocer los seres humanos miles de años, además de conceptualizar y desarrollar estrategias novedosas para resultar imbatible en este pasatiempo ancestral de origen asiático.<\/span><\/p>\n