A principios de este año, un jugador aficionado de Go derrotó de manera decisiva a uno de los mejores sistemas de IA del juego. Hicieron esto utilizando una estrategia desarrollada con la ayuda de investigadores de un programa diseñado para probar sistemas como KataGo en busca de debilidades. Resulta que ganar es solo parte de un resurgimiento más amplio de Go que está haciendo que los jugadores humanos sean más creativos después de la histórica victoria de AlphaGO en 2016.
En un estudio reciente publicado en la revista PNAS, investigadores de la Universidad de la Ciudad de Hong Kong y la Universidad de Yale descubrieron que los jugadores de Go se han vuelto menos predecibles en los últimos años. Como explica New Scientist, los investigadores llegaron a esta conclusión al analizar un conjunto de datos de más de 5,8 millones de movimientos Go realizados mientras jugaba profesionalmente entre 1950 y 2022. y evaluar la calidad de cualquier movimiento individual, crearon una estadística llamada «Índice de calidad de decisión», o DQI para abreviar.
Al asignar un puntaje DQI a cada movimiento en su conjunto de datos, el equipo descubrió que antes de 2016, la calidad del juego profesional mejoraba relativamente poco de un año a otro. En el mejor de los casos, el equipo vio un cambio DQI anual promedio positivo de 0.2. En algunos años, la calidad general del juego incluso cayó. Sin embargo, desde la llegada de las IA sobrehumanas en 2022, los DQI promedio han cambiado a una tasa superior a 0,7. Durante el mismo período, los jugadores profesionales han utilizado nuevas estrategias. En 2022, en el 88% de los juegos (frente al 63% en 2015), los jugadores utilizaron combinaciones de acciones nunca antes vistas.
«Nuestros hallazgos indican que el desarrollo de programas de IA sobrehumanos puede haber alentado a los jugadores humanos a abandonar las estrategias tradicionales y alentarlos a explorar nuevos movimientos que, a su vez, podrían mejorar su toma de decisiones», escribe el equipo.
Es un cambio interesante, pero no completamente intuitivo cuando lo piensas. Como dijo el profesor Stuart Russell de la Universidad de California en Berkeley a New Scientist: «No es sorprendente que los jugadores que entrenan contra máquinas tiendan a hacer más movimientos que las máquinas aprueban».
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