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Niña japonesa de nueve años se convierte en la jugadora profesional de Go más joven del mundo


Sumire Nakamura, una niña japonesa de nueve años, se convertirá en la jugadora profesional más joven del mundo del juego Go cuando haga su debut a finales de este año.

Nakamura, una estudiante de primaria de Osaka, comenzó a jugar al juego de estrategia a los tres años, comenzará su carrera profesional el 1 de abril.

La jugadora profesional más joven anterior fue Rina Fujisawa, de 11 años. El padre de Nakamura era un jugador profesional de noveno grado que ganó un título nacional en 1998.

El programa de entrenamiento presenta el juego a la próxima generación.

El talentoso niño de 9 años fue entrenado en el juego en parte a través de un programa especial destinado a elevar el talento en ciernes para crear una nueva generación de los mejores jugadores japoneses que puedan competir con sus contrapartes chinos y coreanos en torneos internacionales.

En un anuncio de prensa, Nakamura le dijo a la multitud reunida que le encanta ganar y que espera ganar un título mientras todavía está en la escuela secundaria.

Go es un juego de estrategia que requiere que los jugadores ocupen el territorio de un tablero de juego colocando piezas de color blanco o negro en una cuadrícula de 19 x 19. Puede volverse increíblemente complejo.

Hay 181 piedras negras y 180 blancas para empezar que dan como resultado un asombroso 10 elevado a la potencia de 170 movimientos de tablero. El ajedrez tiene aproximadamente 10 elevado a 60 movimientos posibles.

Se cree que Go se originó en China hace más de 2.500 años. Hay alrededor de 20 millones de jugadores activos en todo el mundo, principalmente en el este de Asia.

DeepMind's, AlphaGo supera a los mejores del mundo

El antiguo juego ha aparecido en los titulares de otras formas en los últimos años gracias al desarrollo de la red neuronal profunda AlphaZero de Google.

El sistema puede enseñarse a sí mismo juegos desafiantes como Ajedrez, Shogi (Ajedrez japonés) e Ir al nivel en el que puede vencer a los mejores jugadores del mundo, a pesar de comenzar su entrenamiento desde un juego aleatorio, sin conocimientos de dominio incorporados, pero las reglas básicas del juego.

Para aprender los juegos, una red neuronal no entrenada juega millones de juegos contra sí misma a través de un proceso de prueba y error llamado aprendizaje por refuerzo.

Inicialmente, estos juegos se juegan completamente al azar, pero con el tiempo el sistema aprende qué movimientos y estrategias resultan en victorias y derrotas y ajusta su juego en consecuencia, por lo que es más consistente elegir movimientos ventajosos.

La complejidad del juego que está aprendiendo aumenta la cantidad de entrenamiento que necesita la red. Por ejemplo, toma alrededor de 9 horas para el ajedrez, 12 horas para el shogi y 13 días para el Go.

Autoentrenamiento de la red neuronal

A diferencia de los motores de ajedrez tradicionales como Deep Blue de IBM, que "se basan en miles de reglas y heurísticas creadas a mano por jugadores humanos fuertes que tratan de dar cuenta de cada eventualidad en un juego". AlphaZero crea su propio estilo a partir de su viaje de aprendizaje.

Este estilo único será examinado en detalle en un libro de próxima publicación llamado Game Changer que será escrito por el Gran Maestro de Ajedrez Matthew Sadler y la Maestra Internacional de Mujeres Natasha Regan, quienes han analizado miles de juegos de ajedrez de AlphaZero.


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