Why am I reviewing AlphaGo? Firstly, AlphaGo is a documentary on how DeepMinds AI invention played against the world's top Go player, Lee Sedol.
A short background into what the Go game is.
Go is a Chinese game which was originated some 3000 years ago making it the oldest existing board game.
Although the game is very popular in China, Korea, and Japan, it is also played in some parts of the world. The game involves two players placing black or white stones on a designed grid, they gain points when they surround other players' pieces with their own.
Go game looks similar to Chess but its rules are simpler players can make 200 moves in Go, unlike Chess which is only limited to 20 moves.
So what is AlphaGo?
Okay, enough of the stories.
DeepMind, a software company embarked on the journey to test the dexterity of its AI project, called Alpha Go. The project was led by DeepMind's chief executive, Demis Hassabis.
AI versus human fight
In a bid to test the software, the company organized a series of games against Europe's top Go player, Fan Hui, and it won him in every round.
This great fit generated a lot of interest in the project because the AI community had initially predicted that it would take a decade for humans to lose to AI in the Go game.
To further prove the validity of the AlphaGo software, the company went further by testing it against a world-class Go player by setting up a competition between the software and which took place in Seoul, South Korea.
The game drew a lot of attention as many people didn't know what to expect, including the DeepMind team.
It was initially proposed that Lee would win the machine flawlessly being a consistently top-rated Go player. It is said that Lee is to Go as Roger Federer or Rafael Nadal, is to tennis (I don't want to offend tennis lovers, that's why I used both names lol).
One the first game, AlphaGo forced Lee to withdraw with the whole house full of surprise, Lee himself didn't see it coming and in a conference, he admitted the loss was due to an initial mistake he made at the start of the game which made him lose.
AlphaGo would proceed to win the 2nd and 3rd games as well and at this point, it was becoming embarrassing for Lee.
Questions started to be raised because the game wasn't just about Lee, but humanity.
If someone with his level and years of experience can lose not just one or two games but three to a machine, then we need to review our decision on how we have looked at AI.
At some point, someone from the DeepMind team had to invite Lee's, since it seemed like he would need someone he could analyze the game with.
What made AlphaGo so difficult?
Lee is he's among his peers so why would he lose easily to a machine that is still being developed?
The rate at which AlphaGo would play was much faster than the average Go player and it can look at the best possible options within seconds, something an average player can't do.
For Lee, it was like fighting a spirit from the physical, he was more used to facing his fellow human, he could read their emotions, and predict their moves, as part of the game's physiology. But here is Go, how does one psych a machine with no flesh and blood, just cold and no hint of what to expect?
Finally a win
In the fourth game, Lee performed extraordinarily by boxing AlphaGo to a very tight corner, leaving it to make decisions that would be considered rather irrational. Lee won this round and it was all the win he needed, not just him but the entire human raise. The win proved that humans still stand a chance no matter how small, against a machine.
Recommendation
We are in a world where things are changing d we have to do our best in staying in the known. AlphaGo will open your mind to see the possibilities that lie ahead as innovations keep happening around us.
Kindly note: All images are from screenshot made from the movie.
A mi audiencia española
¿Por qué estoy revisando AlphaGo? En primer lugar, AlphaGo es un documental sobre cómo la invención de IA de DeepMinds jugó contra el mejor jugador de Go del mundo, Lee Sedol.
Un breve resumen de lo que es el juego Go.
Go es un juego chino que se originó hace unos 3000 años, lo que lo convierte en el juego de mesa más antiguo que existe.
Aunque el juego es muy popular en China, Corea y Japón, también se juega en algunas partes del mundo. El juego involucra a dos jugadores que colocan piedras negras o blancas en una cuadrícula diseñada, ganan puntos cuando rodean las piezas de otros jugadores con las suyas.
El juego Go se parece al ajedrez, pero sus reglas son más simples, los jugadores pueden hacer 200 movimientos en Go, a diferencia del ajedrez, que solo está limitado a 20 movimientos.
Entonces, ¿qué es AlphaGo?
Bien, basta de historias.
DeepMind, una empresa de software, se embarcó en el viaje para probar la destreza de su proyecto de IA, llamado Alpha Go. El proyecto fue dirigido por el director ejecutivo de DeepMind, Demis Hassabis.
IA contra lucha humana
En un intento por probar el software, la compañía organizó una serie de juegos contra el mejor jugador de Go de Europa, Fan Hui, y lo ganó en todas las rondas.
Este gran ajuste generó mucho interés en el proyecto porque la comunidad de IA había predicho inicialmente que los humanos tardarían una década en perder contra la IA en el juego Go.
Para probar aún más la validez del software AlphaGo, la compañía fue más allá al probarlo contra un jugador Go de clase mundial al establecer una competencia entre el software y que tuvo lugar en Seúl, Corea del Sur.
El juego llamó mucho la atención ya que muchas personas no sabían qué esperar, incluido el equipo de DeepMind.
Inicialmente se propuso que Lee ganaría la máquina sin problemas siendo un jugador de Go constantemente calificado. Se dice que Lee es para Go como Roger Federer o Rafael Nadal, es para el tenis (no quiero ofender a los amantes del tenis, por eso usé ambos nombres jajaja).
En el primer juego, AlphaGo obligó a Lee a retirarse con toda la casa llena de sorpresa, el mismo Lee no lo vio venir y en una conferencia admitió que la derrota se debió a un error inicial que cometió al comienzo del juego que lo hizo perder.
AlphaGo procedería a ganar el segundo y tercer juego también y, en este punto, se estaba volviendo vergonzoso para Lee.
Empezaron a surgir preguntas porque el juego no se trataba solo de Lee, sino de la humanidad.
Si alguien con su nivel y años de experiencia puede perder no solo uno o dos juegos sino tres contra una máquina, entonces debemos revisar nuestra decisión sobre cómo hemos visto la IA.
En algún momento, alguien del equipo de DeepMind tuvo que invitar a otros jugadores profesionales de Go a reunirse con Lee, ya que parecía que necesitaba a alguien que pudiera identificarse con la situación.
¿Qué hizo que AlphaGo fuera tan difícil?
Lee está entre sus compañeros, así que, ¿por qué perdería fácilmente ante una máquina que aún se está desarrollando?
La velocidad a la que AlphaGo jugaría era mucho más rápida que la del jugador promedio de Go y puede buscar las mejores opciones posibles en segundos, algo que un jugador promedio no puede hacer.
Para Lee, era como luchar contra un espíritu desde lo físico, estaba más acostumbrado a enfrentarse a sus compañeros humanos, podía leer sus emociones y predecir sus movimientos, como parte de la fisiología del juego. Pero aquí está Go, ¿cómo se mentaliza una máquina sin carne ni sangre, solo fría y sin indicios de qué esperar?
Finalmente una victoria
En el cuarto juego, Lee se desempeñó extraordinariamente al empujar a AlphaGo a una esquina muy estrecha, dejándolo para que tomara decisiones que se considerarían bastante irracionales. Lee ganó esta ronda y fue todo lo que necesitaba, no solo él sino todo el aumento humano. La victoria demostró que los humanos todavía tienen una oportunidad, por pequeña que sea, contra una máquina.
El primer subtítulo dice: Nunca me han felicitado tanto por ganar un juego.
El segundo subtítulo dice: Después de perder tres juegos seguidos, no podría estar más feliz.
recomendación
Estamos en un mundo donde las cosas están cambiando y tenemos que hacer todo lo posible para permanecer en lo conocido. AlphaGo abrirá su mente para ver las posibilidades que se avecinan a medida que las innovaciones continúan a nuestro alrededor.
Nota bondadosa: Todas las imágenes son de capturas de pantalla hechas de la película.