La evoluci¨®n, aplicada a la inteligencia artificial. Programas que se adaptan generaci¨®n tras generaci¨®n

La inteligencia artificial (IA), que durante mucho tiempo consisti¨® en transferir la capacidad humana a unos algoritmos, vive una peque?a revoluci¨®n. Unos investigadores se inspiran en la teor¨ªa de la evoluci¨®n para hacer aparecer, en programas o sistemas de control de robots, comportamientos adaptados a la tarea requerida. Simulaciones y cambios en la programaci¨®n permiten conservar, generaci¨®n tras generaci¨®n, s¨®lo los m¨¢s aptos.

Esta selecci¨®n artificial ha permitido a dos investigadores estadounidenses ver un algoritmo capaz de jugar a las damas inglesas de forma muy decorosa. Los juegos de estrategia, en los que el hombre trata de resistir a la potencia del ordenador, ofrecen un banco de pruebas para esta programaci¨®n evolucionista, que apasiona a los especialistas en rob¨®tica y empieza a seducir a los empresarios.David Fogel, de la empresa Natural Selection, de La Jolla (California), y Kumar Chellapilla, de la Universidad de California San Diego, han hecho evolucionar un programa inform¨¢tico capaz de disputar una partida de damas inglesas de alto nivel. Tan s¨®lo introdujeron en el ordenador las indicaciones que se dan a un jugador principiante y luego le dejaron crear diversos algoritmos (conjuntos de datos que permiten decidir el siguiente movimiento). Para ajustar estos algoritmos, procedentes de redes neuronales que imitan el funcionamiento del cerebro humano, hicieron que se enfrentasen en una lucha en la que sobrevivi¨® el mejor.

El resultado es impresionante: tras 250 generaciones surgidas de una poblaci¨®n inicial de 15 redes neuronales, el mejor de estos programas jug¨® contra todos los adversarios humanos deseosos de aceptar el desaf¨ªo a trav¨¦s de Internet. En 80 partidas, la red neuronal se coloc¨® en el nivel A de la clasificaci¨®n est¨¢ndar de los jugadores de damas, s¨®lo por detr¨¢s de los expertos y de los maestros. Mejor a¨²n: consigui¨® derrotar a un adversario experimentado. Una victoria m¨¢s notable todav¨ªa porque el conjunto del proceso evolucionista s¨®lo requiri¨® unos cuantos d¨ªas de c¨¢lculos en un ordenador dom¨¦stico (de 133 megahercios), con una potencia incomparablemente menor a la de los supercalculadores a menudo utilizados en inteligencia artificial.

Pero el programa de Fogel y Chellapilla no derrot¨® a Chinook, puesto a punto en la universidad de Alberta en Canad¨¢. Desde el fallecimiento en 1995 de Marion Tinsley, considerado como el mejor jugador de todos los tiempos, no tiene rival. Sin embargo, si bien el juego de las damas inglesas tiene unas reglas m¨¢s sencillas que el ajedrez, no deja de tener una complejidad sorprendente. El n¨²mero de combinaciones de movimientos posibles es del orden de 500 millones de millones de millones, una cifra demasiado colosal para que un ordenador sea capaz de hallar la mejor ficha a mover.

La primera m¨¢quina que jugaba al ajedrez fue ideada por el bar¨®n Van Kampelen, un ingeniero austr¨ªaco. El jugador era un aut¨®mata con la apariencia de un turco, manipulado desde el interior por un experto en el juego. Chinook, los mejores programas inform¨¢ticos de ajedrez, funcionan siguiendo el mismo esp¨ªritu, en la medida en que est¨¢n dirigidos por la habilidad y la experiencia humanas programadas en el algoritmo. Basados en la inteligencia artificial tradicional, en realidad no son m¨¢s que un simple calco de la habilidad humana que los cre¨®, con unos mecanismos mentales m¨¢s r¨¢pidos y un riesgo de error menor. Por lo tanto, su capacidad mejora sobre todo gracias a la sofisticaci¨®n de los mecanismos que realizan una criba de las opciones. Unos mecanismos que los programadores idearon y construyeron en los algoritmos.

Es precisamente lo que Chellapilla y Fogel quieren ahora evitar. Su m¨¦todo consiste en dejar a unos algoritmos mediocres mejorar su capacidad ¨²nicamente a trav¨¦s de la experiencia. Los dos investigadores se limitan a decir a sus programas que apliquen la estrategia de un jugador modesto (un sistema de alternativas elementales que los programadores conocen por el nombre de teor¨ªa Minimax). Sus programas son capaces de aprender porque est¨¢n incorporados a unas redes neuronales que funcionan como el cerebro humano. En vez de indicar paso a paso c¨®mo lograr el resultado buscado, simplemente se proporcionan unos datos a estas redes que, a trav¨¦s de un proceso de aprendizaje, comparan su resultado con el buscado, para a continuaci¨®n intentar acercarse a ¨¦l lo m¨¢s posible.

Este modo de funcionamiento es posible gracias a la estructura de las redes neuronales que est¨¢n unidas entre s¨ª por varias capas de c¨¦lulas, formando una telara?a. Esta red es capaz de ajustar la fuerza de sus propias interconexiones, exactamente como ocurre con las de las neuronas del cerebro humano en su juventud, durante su aprendizaje. De este modo, las redes neuronales pueden adquirir todo tipo de habilidades, como reconocer las caras y las voces, las reglas de las damas o las del ajedrez. Chellapilla y Fogel les hicieron dar un paso decisivo poni¨¦ndolos a competir entre s¨ª y seleccionando a los m¨¢s dotados con el fin de mejorar su capacidad. En ello radica todo el atractivo del proceso: sin introducir ning¨²n dato especializado, el ordenador fabric¨® su propio jugador de primera categor¨ªa.