Este es un post escrito hace un año que he recuperado (después de la migración y borrado de posts) por su interés y porque había algunas página que apuntaban a el.
Hace unos días el periodista Albert Molins publicaba en La Vanguardia un excelente artículo titulado “Una máquina gana al póquer a los mejores jugadores del mundo” para el que me llamo para contrastar algunos datos sobre este sistema de inteligencia artificial, Libratus, desarrollado por la Universidad Carnegie Mellon. En el mismo artículo Albert se hacia eco de anteriores duelos entre sistemas de inteligencia artificial y humanos en diferentes juegos como el Ajedrez (en 1997 el ordenador Deeper Blue derrotó a Kaspárov), concurso de preguntas y respuestas de la televisión estadounidense (en 2011 el ordenador Watson ganó a Brad Ruttler y Ken Jennings, los dos mejores concursantes del concurso Jeopardy) o el Go (en el 2016 el sistema AlphaGo desarrollado por la empresa DeepMind de Google ganó a Lee Se-dol, campeón mundial de Go).
A raíz de este artículo algunos me han preguntado si podría explicar un poco más a nivel técnico como funcionan por dentro estos sistemas supuestamente inteligentes. Aunque ciertamente son sistemas complejos, que requieren además mucha computación y no están al alcance de cualquiera, no es menos cierto que son algoritmos que un ingeniero informático sin ninguna duda puede entender, y me atrevería a decir, programar.
Por ello, he decidido escribir este post para explicar como es el código de un programa que usa algunas de las técnicas de inteligencia artificial para resolver un juego como puede ser un Sudoku. El sistema que permite la resolución automática de este juego utiliza algunas técnicas de las que usan los sistemas que resuelven los anteriores juegos mencionados, aunque son sistemas mucho más sofisticados que ya intentaré explicar algún día.
Para presentar el tema sigo el modelo “learn by doing” que presupone que el lector va programando en Python (que uso en mis cursos) y experimentando a medida que van avanzando en el post, tal como lo hacemos en los hands-on de los laboratorios de mis clases en la UPC. En realidad les propongo que usen el entorno Anaconda disponible en cualquier sistema operativo actual y que pueden contar con una explicación detallada en uno de los hands-on de nuestra asignatura en la UPC).
En el repositorio de github encontrarán el detalle del código en Python y el notebook .ipynb con todo el código. ¡Suerte!