Algoritmos de computación

Previous versions of AlphaGo initially trained on thousands of human amateur and professional games to learn how to play Go. AlphaGo Zero skips this step and learns to play simply by playing games against itself, starting from completely random play. In doing so, it quickly surpassed human level of play and defeated the previously published champion-defeating version of AlphaGo by 100 games to 0. If similar techniques can be applied to other structured problems, such as protein folding, reducing energy consumption or searching for revolutionary new materials, the resulting breakthroughs have the potential to positively impact society.  (Profesor David Silver) Hace unos meses   Google DeepMind   hizo público uno de sus resultados más asombrosos: una versión del modelo neuronal que fue capaz de derrotar al campeón del mundo de   Go , solo que esta vez no necesitaron hacer uso de ningún aprendizaje supervisado de juegos entre humanos (hablé en este mismo blog en   ...

"[Las neuronas son] células de formas delicadas y elegantes, las misteriosas mariposas del alma, cuyo batir de alas quién sabe si esclarecerá algún día el secreto de la vida mental."  (Ramón y Cajal) Introducción. Dibujo de Ramón y Cajal de las células del cerebelo de un pollo,  mostrado en "Estructura de los centros nerviosos de las aves", Madrid, 1905. Dos noticias muy importantes que han tenido lugar estas últimas semanas en el campo de la neurociencia y la inteligencia artificial (de las cuales me hice eco en este mismo blog: aquí [1][2] y  aquí [3]), me hizo recordar un trabajo de computación que hice allá por el 2011 cuando inicié el doctorado en ingeniería (el cual por cierto aún no terminé, y que tengo absolutamente abandonado :( Ya me gustaría tener tiempo libre para poder retomarlo; porque además odio dejar las cosas a medias). Pues bien, el trabajo original[4] (que he mejorado) consistía en ser el desarrollo de un algoritmo capaz de aprender a jugar a...

"You start with a random clump of atoms, and if you shine light on it for long enough, it should not be so surprising that you get a plant." Jeremy England (2014), interview commentary with Natalie Wolchover Hace unos meses terminé de estudiar a fondo el interesante trabajo que el físico  Jeremy England  está realizando en el  MIT (Massachusetts Institute of Technology) . En mi blog he divulgado todo lo referente a este trabajo con mucho nivel de detalle, siendo quizás  esta entrada  el mejor resumen de su teoría. En un intento de apoyar su propuesta de   abiogénesis , realicé un experimento de simulación por computador siguiendo la siguiente propuesta: 1) Programamos un sistema físico que simule lo mejor posible la realidad física. 2) Programamos un modo de calcular la energía del sistema conforme el sistema evoluciona en el tiempo. 3) Procedemos a  buscar  sistemas complejos mediante  computación evolutiva . 4) Calculamos el calor disipado ...

En el siguiente ejemplo de computación evolutiva, veremos como una red neuronal de sólo 40 nodos es capaz de aprender de manera autónoma a realizar sumas de una cifra (el aprendizaje es autónomo, en el sentido de que en ningún momento al algoritmo se le indica cómo hay que sumar, y ni siquiera se le pasan los números en formato decimal). El proceso consiste en utilizar una red neuronal con conexión hacia delante y una capa oculta (hidden layer). La capa de entrada contiene 20 nodos que se inicializa a 1 ó 0 según sea el input de entrada (el par de números a sumar). Cada nodo de la capa de entrada se une a cada nodo de la capa intermedia (la cual consta de otros 20 nodos), lo que da un total de 400 enlaces (pesos wij ). Un último nodo de salida es el responsable de devolver el resultado del proceso neuronal expresando con su nivel de activación el resultado de la suma . Inicialmente, los pesos wij de la red neuronal son marcados aleatoriamente, por lo que la respuesta de la red neu...

Abstract Entendemos por un algoritmo evolutivo, a aquel cuya técnica resolutiva se inspira en la evolución biológica de la naturaleza; imitando de esa manera, el proceso de selección natural que, desde Darwin, es aceptado como motor del proceso evolutivo de los seres vivos. Existe en la red, abundante información teórica al respecto de la computación evolutiva, pero en muy pocos casos, me he encontrado con ejemplos prácticos concretos, donde se pongan en práctica dichos principios. De manera que me he propuesto intentar poner mi granito de arena práctico en esta rama tan interesante de la inteligencia artificial, iniciando lo que espero sea una serie de artículos con ejemplos funcionales -de código abierto-, para ayudar a cualquiera que quiera adentrarse en la materia. Además, espero que realizar esta propuesta, me ayudará a profundizar en mis conocimientos sobre el tema, y prepararme así para realizar el doctorado en ingeniería, que me gustaría algún día tener tiempo de hacer. Compo...