En 1997, la supercomputadora de IBM Deep Blue ("Azul Profundo", aludiendo al color azul de IBM) sorprendió a todo el mundo al derrotar al campeón de ajedrez del mundo Garry Kasparov, en un partido que fue seguido por toda la humanidad.

Creo que esa fue quizás la primera vez que muchos se sentaron a pensar que quizás "esas máquinas tontas" no eran tan tontas como pensábamos, y que quizás habían muchas cosas mas en las que estas sería mejores que nosotros. La tendencia siguió en muchas otras ramas de la ciencia, sociedad, deportes, etc, y hoy día la lista de cosas que una computadora puede hacer, y que antes se consideraba como "dominio exclusivo del ser humano", incrementa cada día.

En el caso de Deep Blue, muchas personas ignorantes de su diseño decían cosas como "así cualquiera gana, esa computadora simplemente tiene una base de datos de todas las posibles jugadas y sabe como va a terminar todo posible movimiento", lo que es totalmente falso. Aunque Deep Blu tenía una gran base de datos, su utilidad principal era para aprender y entender mejor el juego, pero a la hora de jugar, la base de datos no contenía todas las posibles jugadas (ni siquiera cerca de todas las posibles jugadas) y esta debía no solo razonar, sino que aprender de su oponente (algo que Kasparov detectó y cambió su estilo de juego para confundir a Deep Blue, pero al final Deep Blue pudo mas que Kasparov). Inclusive, en una entrevista a Kasparov este dijo que sintió un profundo análisis que solo podía ser descrito como humano en algunas de las jugadas que hizo Deep Blue.

Así que hoy les voy hablo de Deep Green ("Verde Profundo", aludiendo al color verde de las mesas de billar), un robot que está siendo creado para competir eventualmente contra los mejores maestros de ese deporte.

Noten que hoy día ya existen muchos simuladores en 3D de billar que pueden ganarle a cualquier humano, ya que estos funcionan en un mundo virtual en donde el software puede calcular con total precisión el movimiento y fuerzas necesarias para hacer meter las bolas de billar en las canastas, sin fallar, y por tanto casi sin ninguna estrategia.

Sin embargo, eso es muy (pero muy) diferente a un juego de billar en la vida real, en donde existen varias variables fuera del control de los jugadores. Por ejemplo, las bandas (los lados en donde chocan y rebotan las bolas) pueden variar por mesa, o inclusive en la misma mesa, las mesas pueden estar un poquitito fuera de balance, los ángulos en que rebotan las bolas no son siempre iguales, e inclusive podría existir inconsistencias entre una bola y otra.

Pues ahora, este robot Deep Green va a tener que no solo aprender a lidiar con todas esas variables al igual que un ser humano, sino que aprender de ellas y aplicar su experiencia de varios juegos al deporte, así como razonar una estrategia para mejor jugar el juego, como por ejemplo el pensar no solo en entrar las bolas en las canastas, sino que además pensar en la posibilidad de que si comete un error, dejar el mingo (la bola blanca con la cual chocas el taco, o palo de billar) en una posición difícil para el turno del otro jugador.

Estas personas iniciaron no hace mucho el proyecto, el cual está aun en etapa de desarrollo, pero aun así sus creadores dicen que el robot ya juega mejor que el jugador aficionado promedio.

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Página oficial de Deep Green

Video demostrando las capacidades de Deep Green (enlace YouTube)...


autor: josé elías