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El desarrollo de Deep Blue comenzó en 1985 con el proyecto ChipTest de la Universidad Carnegie Mellon. IBM contrató al equipo de desarrollo cuando el proyecto recibió brevemente el nombre de Deep Thought. En 1989, pasó a llamarse Deep Blue. Deep Blue se enfrentó por primera vez al campeón del mundo Garry Kasparov en un partido de seis partidas en 1996, perdiendo por 4-2. El ordenador se actualizó mucho y volvió a jugar contra Kasparov en 1997. Tras ganar la revancha a seis partidas por 3½-2½, se convirtió en el primer sistema informático en derrotar a un campeón del mundo en una partida con los controles de tiempo habituales en los torneos de ajedrez. Kasparov acusó a IBM de hacer trampas.
El proyecto se inició con el nombre de ChipTest en la Universidad Carnegie Mellon por Feng-hsiung Hsu y fue seguido por el sucesor de ChipTest, Deep Thought[1]. Después de graduarse en la universidad, Hsu, Thomas Anantharaman y Murray Campbell recibieron el encargo de IBM Research de continuar con su proyecto de construir una máquina de ajedrez que pudiera derrotar a un campeón del mundo. [Hsu y Campbell se incorporaron a IBM en otoño de 1989, y Anantharaman lo hizo más tarde[3]. Anantharaman dejó posteriormente IBM para dedicarse a la industria financiera, y Arthur Joseph Hoane se unió al equipo para realizar tareas de programación[4]. Jerry Brody, empleado de IBM Research desde hacía mucho tiempo, fue contratado para el equipo en 1990[5]. El equipo fue dirigido primero por Randy Moulic, y después por Chung-Jen (C J) Tan[6].
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Haciendo historiaAlphaGo es el primer programa informático que ha derrotado a un jugador humano profesional de Go, el primero en derrotar a un campeón del mundo de Go, y es posiblemente el jugador de Go más fuerte de la historia.El retoEl Go es conocido como el juego clásico más difícil para la inteligencia artificial debido a su complejidad.A pesar de décadas de trabajo, los programas informáticos de Go más fuertes sólo podían jugar al nivel de los aficionados humanos. Los métodos estándar de la IA, que comprueban todas las jugadas y posiciones posibles mediante un árbol de búsqueda, no pueden manejar el enorme número de jugadas posibles del Go ni evaluar la fuerza de cada posición posible en el tablero.¿Qué es el Go? El Go se originó en China hace más de 3.000 años. El objetivo es rodear y capturar a su oponente en el tablero, pero no se puede hacer nada para evitarlo. El objetivo es rodear y capturar las piedras del adversario o crear espacios de territorio de forma estratégica. Una vez realizados todos los movimientos posibles, se cuentan tanto las piedras del tablero como los puntos vacíos. El número más alto gana.
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Después de vencer al ordenador Deep Blue de IBM en una partida de ajedrez de seis juegos en 1996, Garry Kasparov jugó la revancha un año después que llamamos la “Matanza en la 7ª Avenida”. La catástrofe se apoderó de la mejor mente ajedrecística de su época después de que Deep Blue jugara al ajedrez como ningún humano. Veinte años después, Kasparov recuerda la partida en nuestra entrevista exclusiva.
¡En 2011, IBM tenía otra bestia de la IA: un superordenador llamado Watson cuyo juego preferido era el concurso estadounidense Jeopardy! ¡Nuestro reportero vio cómo Watson vencía a dos antiguos campeones de Jeopardy! Para ver de cerca cómo Watson hacía su magia, echamos un vistazo bajo el capó del superordenador.
El siguiente juego en caer fue el antiguo juego chino del Go. Creado hace más de 2.500 años, es quizás el juego más antiguo que todavía se juega. El gran número de posibilidades de cada movimiento hace que sea prácticamente imposible de descifrar mediante la computación de fuerza bruta, que es donde entra AlphaGo de DeepMind. Utilizó redes neuronales para aprender el juego y tomar sus decisiones. En una partida de cinco juegos contra la estrella internacional del Go, Lee Sedol, de Corea del Sur, AlphaGo sólo perdió una partida. Antes de la partida, Garry Kasparov dijo a New Scientist que el reloj del Go estaba en marcha, pero la magnitud de la derrota fue una sorpresa, sobre todo para Sedol. Analizamos las partidas a medida que se suceden.
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El objetivo de Maia es jugar la jugada humana, no necesariamente la mejor. Como resultado, Maia tiene un estilo más parecido al humano que los motores anteriores, coincidiendo con las jugadas de los jugadores humanos en las partidas en línea más del 50% de las veces.
Durante el entrenamiento, a Maia se le da una posición que ocurrió en una partida humana real y trata de predecir qué movimiento se hizo. Después de ver cientos de millones de posiciones, Maia capta con precisión cómo juegan al ajedrez personas de diferentes niveles.
Maia es un marco de aprendizaje profundo similar a AlphaZero/Leela que aprende de las partidas humanas en línea en lugar de jugar por sí mismo. Maia se entrena con millones de partidas y trata de predecir la jugada humana realizada en cada posición vista.