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Juegos de guerra: Inteligencia Artificial y Teoría de juegos

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juegosguerra En esta película un ordenador con inteligencia artificial se complica con una guerra nuclear al confundirla con un videojuego.

 De donde procede la expresión IA y su breve pero exponencial evolución y la teoría de juegos usada en el film serán vistas en este post.

 

 

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 Un adolescente freak de los ordenadores se cuela a través de internet (en 1983) en una empresa de software de juegos de PC, allí descubre una lista de próximos lanzamientos y comienza a jugar a uno llamado “Guerra global termonuclear”. Pero esto no es un juego, sino una puerta de atrás hacia un ordenador inteligente, llamado WOPR, que controla las armas tácticas nucleares de EEUU.

 La película continua con las peripecias del chico para impedir que se disparen los misiles, llegando así al final del film con la secuencia más genial e impactante hecha con unas simples pantallas con imágenes parpadeantes de pixeles y una voz digitalizada del WOPR diciendo: “el único movimiento para ganar es no jugar”. Al oir esto y reflexionar comparando sobre lo ocurrido en la pelicula y el mundo real te das cuenta del grado de estupidez de la humanidad al estar a expensas de unas pocas potencias nucleares que podrían arrasar el planeta en pocos minutos y como unos insensatos, sentirse victoriosos. En la película, un ordenador llega a la respuesta más inteligente que se puede dar.

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 Esa conclusión a la que llega por sí mismo hace al WOPR ser una verdadera IA, inteligencia artificial.

 

IA: Inteligencia Artificial

 La expresión de inteligencia artificial la acuñó por primera vez John Mc Carthy en 1956 en Dartmouth College en la primera conferencia científica sobre máquinas pensantes, pero ¿qué es una IA? se trataría de la capacidad de razonar de algo no-vivo, en este caso un ordenador.

 La principal via de investigación es considerar a los pensamientos como procesos matemáticos, pero tratarlos así no es completamente acertado ya que parte de los pensamientos humanos como la intuición, creatividad y el aprendizaje no se rigen por este lenguaje y se mueven más por un campo poco nitido.

 Para intentar abancar los dos tipos de pensamientos hay dos escuelas distintas: IA convenional e IA computacional. La primera de ellas se llama comunmente como “pulcra” y trata de procesos lógicos estableciendo programación para recrear conductas inteligentes; el segundo llamado “desaliñado” combina fragmentos de hardware y software intentando emular las redes neurales humanas y su forma de actuar.

 Del tipo “pulcro” tenemos el famoso ejemplo del Deep Blue, ordenador capaz de evaluar 200 millones de posiciones de tablero por segundo y que almacenaba 700000 partidas, con esto derrotó a Kasparov en un torneo de 6 partidas en 1997.

 Al matemático Alan Turing se le adjudica un complicado algoritmo para jugar al ajedrez que nunca pudo poner a prueba ya que en aquella época no existían ordenadores que lo pudieran usar.

 También es el padre del concepto computadora programable cuando en el King’s College de Cambridge se le ocurrió la idea de la “máquina de Turing”, una máquina hipotética capaz de realizar cualquier cálculo del que existiera un algoritmo bien definido. Los datos se introducirían y dependiendo del tipo de dato, el aparato aplicaría el algoritmo correspondiente.

 En la II Guerra Mundial, Turing pudo aplicar este principio creando el ordenador “la Bomba”, usado para descifrar la máquina alemana “enigma” encargada de encriptar los mensajes del ejército nazi.

 Más adelante en 1944 acabada la guerra construyó la primera máquina universal de Turing electrónica y completamente programable llamada “Máquina Calculadora Automática” (MCA).

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 Inteligente o no las capacidades de los ordenadores han aumentado mucho en los últimos años y siguen aumentando hasta límites no aventurables (el superordenador “Titán” es capaz de realizar 20000 billones de operaciones por segundo) aunque siguiendo una progresión llamada Ley de Moore. Goordon Moore formuló en 1965 (en 1975 la modificaría a dos años) que cada año se duplicaría la capacidad de los circuitos de los procesadores.

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Teoría de juegos

Nos hallamos en el tramo final donde el protagonista accede a una lista de juegos instaladas por defecto en el sistema WOPR, en ella se ve el ajedrez, backgammon y el tic-tac-toe (o tres en raya). El creador del sistema le dice que juegue al tic-tac-toe comenzando así una partida que rapidamente llegue a empate. Al cabo de varias partidas con igual resultado final, un personaje resalta (no es textual) “es inútil, es un juego tonto, todo el mundo sabe que nadie gana”, entonces hacen que la IA juegue consigo misma. En las pantallas comienzo una sucesión vertiginosa de partidas desarrolladas que acaban en tablas siempre; del tic-tac-toe pasan a verse estrategias de bombardeos nucleares mundiales hasta que el sistema colapsa, luego pasamos al momento más emotivo, reflexico e inteligente visto en cualquier film.

 La inclusión de estos juegos no es ficción ya que son juegos básicos donde se desarrollan estrategias de victoria. La teoría de juegos es una rama matemática que ayuda a elegir la decisión acertada para ganar.

 

La teoría de juegos

El primer estudio científico de tácticas de juego lo hizo John von Neumann en 1928. En un trabajo suyo titulado “Sobre la teoría de juegos de salón” consideraba juegos de suma cero, aquellos donde lo que gana un jugador es lo que pierde el otro.

Lo ejemplificaré con el reparto de una pizza entre usted y un amigo, su compañero elegirá el primer trozo que quede del corte que usted realice, el restante será suyo. ¿Qué corte tendrá que hacer para que se lleve un trozo mayor?

La teoría de Neumann, llamada “minimax” se basa en obtener la mayor ganancia en el peor de los casos; y en este caso se da cuando usted divida la pizza por exactamente la mitad.

Von Neumann en 1944 junto con el economista Oskar Morgenstern escribieron un libro llamado “Tería de juegos y comportamiento económico”, aplicando como su título indica esta teoría a la economía.

En 1950 John Nash hizo lo propio con los juegos de suma no-cero. Este matemático llegó a la deducción del concepto “equilibrio de Nash” en el que los jugadores utilizan la mejor estrategia teniéndo en cuenta la de los contrincantes. Ejemplo de esto es el conocido dilema de los prisioneros, donde la mejor estategia es no delatar al compañero delincuente y repartirse la pena.

Más representativo de este equilibrio en este artículo es uno que toca de lleno a la película arriba comentada. La guerra fria entre USA y URSS es un claro ejemplo de “equilibrio”: Atacar primero asegura la aniquilación de ambas potencias, por ello la mejor estrategia es no moverse.

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