Un par de personas han declarado que agregar aleatoriedad mejoraría a los humanos. Esto es dudoso. El ajedrez no es el único juego donde las computadoras son más fuertes que casi todos los humanos. Lo mismo es cierto en el backgammon, donde las redes neuronales artificiales pueden ver a través de la aleatoriedad para aprender problemas complicados de equilibrio mejor que los humanos.
De hecho, un área clave de progreso en el juego de go, donde algunas computadoras ahora tienen aproximadamente 6 dan aficionados en algunas escalas, es agregar aleatoriedad a la forma en que las computadoras miran el juego. En lugar de tratar de encontrar movimientos ganadores, o movimientos que maximicen la puntuación, los programas que utilizan los métodos de Monte Carlo intentan encontrar movimientos en los que los jugadores aleatorios ganen con más frecuencia o con puntuaciones más altas en promedio. Agregar aleatoriedad resulta ser más fácil para las computadoras. (Computer Go desmitificado: una entrevista con Martin Müller – Go Game Guru). El muestreo aleatorio también se adapta muy bien con la potencia de procesamiento en paralelo, que es cómo las computadoras se están volviendo más rápidas ahora en lugar de las mejoras en la velocidad lineal.
Las computadoras son más débiles en el shogi (ajedrez japonés) que en el ajedrez internacional. Sin embargo, una computadora venció a un profesional humano recientemente: el programa de computadora reclama la primera victoria sobre el profesional shogi: AJW por The Asahi Shimbun. La explosión combinatoria que algunas personas mencionan para ir también es mala en shogi. Sin embargo, en ninguno de los juegos es este el verdadero problema para la IA.
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Los humanos son mejores que las computadoras en problemas muy desordenados y específicos para los humanos, como el reconocimiento de imágenes y personas. Sin embargo, cuando restringe los problemas a un problema simple y bien definido con una definición abstracta clara, se aplican técnicas de IA que generalmente son muy exitosas. Y esas situaciones suelen ser lo que llamamos juegos.
Aunque las computadoras pueden ser mejores para los humanos jugando bien, las computadoras pueden ser peores para explotar el juego humano pobre que los jugadores humanos fuertes. Quizás los humanos serían mejores para ganar y dar una desventaja de torre a jugadores mediocres. Esta es un área donde los jugadores humanos de póker son mejores que los jugadores de póker de computadora. Sin embargo, este no es un problema de IA insuperable.