Inteligencia Artificial y Juegos de Tablero: Desde el Turco hasta AlphaZero
DOI:
https://doi.org/10.32870/recibe.v11i2.250Palabras clave:
AlphaZero, Inteligencia Artificial, Juegos de TableroResumen
El presente artículo tiene como objetivo mostrar la evolución del desarrollo de agentes inteligentes capaces de jugar juegos de tablero. Se muestra una breve revisión histórica de los agentes que se han desarrollado para diversos juegos y se describe el agente AlphaZero, creado por DeepMind, el cual hoy en día es el agente más avanzado en esta área es capaz de vencer a campeones humanos en el juego de Go, el cual se considera el juego de tablero más complejo que existe, incluso más que el ajedrez. De igual manera, se da una discusión sobre el paso natural que seguirán los agentes jugadores debido al éxito de AlphaZero y al surgimiento del paradigma de General Game Playing, el cual busca la creación de agentes capaces de jugar cualquier juego de tablero sin ninguna intervención humana.Citas
Allis, L. (1994). Searching for solutions in games and artificial intelligence.
Björnsson, Y., & Schiffel, S. (2013). Comparison of GDL reasoners. Proceedings of the IJCAI-13 workshop on general game playing (GIGA’13), 55-62.
Brange, H. (2021). Evaluating Heuristic and Algorithmic Improvements for Alpha-Beta Search in a Chess Engine.
Buro, M. (1997). The Othello match of the year: Takeshi Murakami vs. Logistello. ICGA Journal, 20(3), 189-193.
Buro, M. (2003). The evolution of strong othello programs. Entertainment Computing, 81-88.
Campbell, M., Hoane, A., & Hsu, F.-h. (2002). Deep blue. (Elsevier, Ed.) Artificial intelligence, 134(1-2), 57-83.
Claude, E. (1950). Programming a computer for playing chess. Philosophical Magazine, Ser, 637-656.
Computer Olympiad (ICGA Tournaments). (s.f.). Recuperado el 16 de octubre de 2022, de ICGA Tournaments.
Computer Olympiad. (14 de marzo de 2022). Recuperado el 16 de octubre de 2022, de Chessprogramming Wiki: https://www.chessprogramming.org/Computer_Olympiad
Dawson Jr, J. (2007). The Essential Turing: Seminal Writings in Computing, Logic, Philosophy, Artificial Ingelligence, and Artificial Life plus The Secrets of Enigma. Review of Modern Logic, 10(3-4), 179-181.
Deep Blue (Computer) vs Garry Kasparov. (s.f.). Recuperado el 16 de octubre de 2022, de Chessgames.com: https://www.chessgames.com/perl/chess.pl?pid=29912&pid2=15940
El jugador de ajedrez de Maelzel. (30 de mayo de 2013). Recuperado el 16 de octubre de 2022, de https://ztfnews.wordpress.com/2013/05/30/el-jugador-de-ajedrez-de-maelzel/
Genesereth, M., & Björnsson, Y. (2013). The international general game playing competition. AI Magazine, 34(2), 107-107.
Genesereth, M., Love, N., & Pell, B. (2005). General game playing: Overview of the AAAI competition. AI magazine, 26(2), 62-62.
Hsueh, C.-H., Wu, I.-C., Tseng, W.-J., Yen, S.-J., & Chen, J.-C. (2015). Strength improvement and analysis for an MCTS-based Chinese dark chess program. Advances in Computer Games, 29-40.
Karigane Junichi at Sensei’s Library. (08 de septiembre de 2018). Recuperado el 16 de octubre de 2022, de Sensei's Library: https://senseis.xmp.net/?Karigane
KGS Go Server. (s.f.). Recuperado el 16 de octubre de 2022, de The KGS Go Server: https://www.gokgs.com
Randell, B. (1982). From analytical engine to electronic digital computer: The contributions of Ludgate, Torres, and Bush. Annals of the History of Computing, 4(4), 327-341.
Russell, S. (2010). Artificial intelligence a modern approach. Pearson Education, Inc.
Schaeffer, J. (2021). The Computer Olympiads 1989--2021. ICGA Journal, 1-4.
Schaeffer, J. (23 de agosto de 2022). Computer Olympiad results. Recuperado el 16 de octubre de 2022, de International Computer Games Association: https://icga.org/?p=3721
Schaeffer, J., Burch, N., Bjornsson, Y., Kishimoto, A., Muller, M., Lake, R., . . . Sutphen, S. (2007). Checkers is solved. science, 317(5844), 1518-1522.
Schaeffer, J., Lake, R., Lu, P., & Bryant, M. (1996). Chinook the world man-machine checkers champion. AI Magazine, 17(1), 21-29.
Silver, D., Huang, A., Maddison, C., Guez, A., Sifre, L., Van Den Driessche, G., . . . Hassabis, D. (2016). Mastering the game of go with deep neural networks and tree search. nature, 529(7587), 484-489.
Silver, D., Hubert, T., Schrittwieser, J., Antonoglou, I., Lai, M., Guez, A., . . . Hassabis, D. (2017). Mastering chess and shogi by self-play with a general reinforcement learning algorithm. arXiv preprint arXiv:1712.01815.
Silver, D., Schrittwieser, J., Simonyan, K., Antonoglou, I., Huang, A., Guez, A., . . . Hassabis, D. (2017). Mastering the game of go without human knowledge. nature, 550(7676), 354-359.
Świechowski, M., & Mańdziuk, J. (2015). Specialized vs. multi-game approaches to AI in games. Intelligent Systems'2014, 243-254.
Syed, O., & Syed, A. (2003). Arimaa-a new game designed to be difficult for computers. ICGA Journal, 26(2), 138-139.
Tesauro, G. (1994). TD-Gammon, a Self-Teaching Backgammon Program, Achieves Master-Level Play. Neural Computation, 6(2), 215-219.
Turochamp (Computer) vs Garry Kasparov (2012). (s.f.). Recuperado el 16 de octubre de 2022, de www.chessgames.com: https://www.chessgames.com/perl/chessgame?gid=1670503
Wu, D. (2015). Designing a winning Arimaa program. ICGA Journal, 38(1), 19-40.
