{"id":63956,"date":"2017-02-12T10:59:08","date_gmt":"2017-02-12T14:59:08","guid":{"rendered":"http:\/\/sosuaonline.net\/inicio\/?p=63956"},"modified":"2017-02-12T10:59:08","modified_gmt":"2017-02-12T14:59:08","slug":"el-ultimo-experimento-de-google-demuestra-que-hay-que-tener-cuidado-con-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sosuaonline.net\/inicio\/el-ultimo-experimento-de-google-demuestra-que-hay-que-tener-cuidado-con-la-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"El \u00faltimo experimento de Google demuestra que hay que tener cuidado con la inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/a>\u00bfAcabar\u00e1n mat\u00e1ndonos los robots? La inteligencia artificial ha avanzado tanto en los \u00faltimos a\u00f1os que personajes como Elon Musk y Stephen Hawking nos advierten con vehemencia sobre esta inquietante posibilidad. Ahora un estudio del laboratorio DeepMind de Google arroja nueva luz sobre el asunto.\u00a0<\/p>\n

Los ingenieros de DeepMind crearon dos juegos para investigar si las redes neuronales son m\u00e1s propensas a cooperar o a competir como motivaci\u00f3n para conseguir un fin. Descubrieron que depende del entorno en el que operan.<\/p>\n

En el primer juego, dos inteligencias artificiales (rojo y azul) deb\u00edan recolectar la mayor cantidad posible de manzanas (verde) en un peque\u00f1o entorno 2D. Los investigadores variaban la frecuencia con la que aparec\u00edan las manzanas y cada jugador ten\u00eda la opci\u00f3n de disparar al otro para inmovilizarlo temporalmente.<\/p>\n

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Tras miles de ejecuciones del juego, los investigadores encontraron que rojo y azul se limitaban a recolectar y convivir pac\u00edficamente cuando las manzanas eran abundantes. Sin embargo, a medida que los puntos verdes se hac\u00edan m\u00e1s escasos, los jugadores se volv\u00edan m\u00e1s propensos a dispararse para salir adelante.<\/p>\n

En el segundo juego, las inteligencias eran lobos (rojo) que deb\u00edan aprender a capturar presas (azul) al tiempo que evitaban los obst\u00e1culos (gris). El giro era que recib\u00edan una mayor recompensa cuando cazaban pr\u00f3ximas entre s\u00ed: cuanto m\u00e1s cerca estuvieran durante la captura, m\u00e1s puntos recibir\u00edan ambas. Esto las incentiv\u00f3 a trabajar en equipo en lugar de convertirse en lobos solitarios.<\/p>\n

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DeepMind tambi\u00e9n comprob\u00f3 que las redes neuronales m\u00e1s complejas aprend\u00edan m\u00e1s r\u00e1pido a cooperar o a competir, mientras que las redes con menor capacidad cognitiva ten\u00edan dificultades para dominar estos comportamientos complejos. La red m\u00e1s avanzada aprendi\u00f3 r\u00e1pidamente a sabotear al otro jugador y quedarse las manzanas, y tambi\u00e9n entendi\u00f3 m\u00e1s r\u00e1pido que la cooperaci\u00f3n era la clave para completar el juego de los lobos.<\/p>\n

Las inteligencias no ten\u00edan memoria a corto plazo y no pod\u00edan hacer inferencias sobre las intenciones del otro jugador. En pr\u00f3ximos experimentos, Google podr\u00eda equiparlas con la capacidad de razonar sobre los objetivos de su contrincante para estudiar c\u00f3mo afecta esto a su comportamiento.<\/p>\n

Entender c\u00f3mo act\u00faan las redes neuronales ante un incentivo es vital para el futuro de la inteligencia artificial, y podr\u00eda tener implicaciones a corto plazo en sistemas inform\u00e1ticos como los de la econom\u00eda, los que controlan el flujo de tr\u00e1fico de las ciudades o los que mejoran nuestras pol\u00edticas medioambientales.<\/p>\n

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A largo plazo, nos ayudar\u00e1 a evitar que los robots elijan la opci\u00f3n de competir cuando el otro jugador sea la raza humana. [DeepMind<\/a> via Bloomberg<\/a>]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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