AlphaGo pierde la cuarta partida contra Lee Se-dol
El jugador surcoreano explicó que el programa tiene varias carencias, sobre todo a la hora de manejar movimientos inesperados. Tras tres derrotas consecutivas, Se-dol consiguió vencer a la máquina
AlphaGo, el programa de Google DeepMind, perdió este domingo contra Lee Se-dol, el jugador sur coreano al que AlphaGo había derrotado en tres partidas consecutivas, las del miércoles, el jueves y el sábado.
La derrota acabó con las expectativas de que el sistema consiguiera ganar de nuevo por 5-0 como sucedió en el campeonato Europeo de Go del pasado octubre cuando AlphaGo se enfrentó al campeón Fan Hui.
Un movimiento de Lee, descrito como “brillante” por los comentaristas, fue seguido inmediatamente por un error del programa. Este movimiento llevó a Lee a decir que, aunque AlphaGo es un formidable oponente, tiene algunas debilidades y errores que degradan su rendimiento cuando se enfrenta a movimientos inesperados. Tampoco funciona bien cuando tiene que jugar con piezas negras y, por tanto, empezar el juego.
La quinta y última partida se disputará este martes aunque AlphaGo ganó la competición el sábado al conseguir tres victorias consecutivas sobre Lee. Tras la última partida, el jugador surcoreano advirtió que aunque el programa cuenta con algunos movimientos superiores a los humanos, también tiene debilidades.
“Lee fue demasiado bueno para nosotros y llevó a AlphaGo a cometer un error del que no se pudo recuperar”, explicó Demis Hassabis, CEO de DeepMind en Twitter. La compañía inglesa de inteligencia artificial fue adquirida por Google en 2014.
DeepMind ha tranquilizado a los usuarios comentando que el programa es todavía un prototipo y debe probarse antes de ser utilizado en otras aplicaciones como las de salud. Hassabis comentó que su equipo que tendrá en los puntos débiles del programa señalados por Lee, ya que este era uno de los propósitos de probar AlphaGo contra el campeón de Go y contra otros oponentes.
En este juego los jugadores se turnan para colocar piezas negras o blancas llamadas piedras, en una parrilla de 19 por 19. La intención es capturar las piezas de su oponente rodeándolo y consiguiendo un territorio con un mayor espacio vacío.
Lee no tuvo en cuenta los informes que lo colocaban en desventaja frente a AlphaGo que contaba con partidas previas del jugador almacenadas en su base de datos. Hassabis comentó que AlphaGo no había sido entrenado específicamente en el juego de Lee.
