Algoritmo de inteligencia artificial gana concurso nacional de crucigramas de EE. UU.

Matt Ginsberg es bueno en muchas cosas: es especialista en Inteligencia Artificial, autor, dramaturgo, mago y piloto de aviones de acrobacia. Pero no es muy bueno con los crucigramas.

De hecho, a pesar de escribirlos para el New York Times, dice que cuando se publican, a menudo no puede resolver los suyos. Así que cuando estaba sentado en el salón de un hotel perdiendo una vez más en un importante concurso de crucigramas de Estados Unidos, decidió hacer algo al respecto.

“Estaba con setecientas personas que eran realmente buenas resolviendo crucigramas y me molestaba que yo fuera tan malo, así que decidí escribir un programa informático que se desquitara en mi nombre”, dijo a la BBC.

Y finalmente lo consiguió. Después de 10 intentos fallidos, Dr. Fill ‒como se conoce el programa‒ acaba de ganar su primer concurso. Ha quedado en primer lugar en el Torneo de Crucigramas de Estados Unidos, el principal concurso de palabras cruzadas de ese país.

Dr. Fill fue entrenado con una gran cantidad de datos, incluida una gigantesca base de datos de pistas y respuestas de crucigramas extraídas de la web. Se le enseñó a buscar a gran velocidad las posibles ubicaciones de las palabras en una cuadrícula de crucigramas. El Dr. Ginsberg admite que era un sistema bastante “primitivo”, pero este año tuvo algo de ayuda.

“Unas semanas antes del evento, se pusieron en contacto conmigo personas que trabajaban en Berkeley y que habían creado un sistema de respuesta a crucigramas. Nos dimos cuenta rápidamente de que podíamos combinar ambos”.

El profesor Dan Klein, que dirige el Grupo de Procesamiento del Lenguaje Natural del Berkeley College, de la Universidad de California, explicó a la BBC que buscaba algo que uniera al equipo durante el encierro, y se les ocurrió construir un solucionador de crucigramas.

Cuando se enteró de la existencia del Dr. Fill, pensó que los dos sistemas formarían una buena asociación.

“Nuestro sistema aportaba una comprensión más amplia del lenguaje, y el Dr. Fill era bueno en cuanto a la combinación de las respuestas con otras pistas. Son técnicas muy diferentes, pero hablaban un lenguaje común de probabilidades”.

 Pluma envenenada

Los crucigramas pueden parecer algo extraño para encargar a la IA que los resuelva, pero en realidad representan un terreno de juego muy fértil para el aprendizaje automático. Los crucigramas básicos que simplemente requieren que alguien conozca la respuesta a la pregunta son extremadamente fáciles para una IA, que habrá sido programada con grandes cantidades de información de la web de fuentes como Wikipedia.

Los crucigramas crípticos, con los que el público del Reino Unido está más familiarizado, son también bastante fáciles para una máquina, porque contienen reglas muy definidas e indicaciones de cosas como los anagramas.

En cambio, los crucigramas de estilo americano requieren tanto conocimientos como un cierto grado de pensamiento lateral.

Una pregunta de la que el profesor Klein está especialmente orgulloso de que el Dr. Fill haya acertado fue: “Plato de pasta en el centro de un misterio de asesinato”. La respuesta fue penne envenenado. “No se podía encontrar en la Wikipedia”, dijo el profesor Klein.

El Dr. Ginsberg está de acuerdo en que los crucigramas de estilo americano pueden ser “brutalmente difíciles” de resolver para los ordenadores. El Dr. Fill sólo cometió tres errores en toda la competición, aunque al final sólo ganó por un pequeño margen.

El Dr. Ginsberg no recibió los 3.000 dólares (2.100 libras) del premio, algo que, según dijo, se acordó de antemano y fue “la decisión correcta”.

Reconoció que es complicado para los organizadores de concursos que participen tanto humanos como máquinas. Por suerte, dijo, la comunidad de los crucigramas es un “grupo maravilloso”.

Aunque los concursantes pueden fingir que odian a su rival de la IA ‒abucheando al Dr. Fill cuando lo hace bien y aplaudiendo si lo hace mal‒, en el fondo cree que los concursantes “me apoyaban de verdad”.

No lo sabe con certeza, ya que el evento de este año fue virtual, lo que significa que no pudo ver a ninguno de los competidores.

Sin embargo, el Dr. Fill pudo beneficiarse de una potencia informática adicional, que normalmente no habría podido transportar.

La hazaña se ganó los elogios de DeepMind, una de las principales empresas de investigación de IA, que no está desacostumbrada a ganar partidas, en particular, a un jugador de Go de categoría mundial en 2016.

Michael Bowling, investigador científico principal de DeepMind y profesor de ciencias de la computación en la Universidad de Alberta, dijo sobre la victoria: “Enhorabuena al doctor Ginsberg y al equipo de Berkeley. Es un logro estupendo y una colaboración inspiradora, tanto por ver a los principales investigadores de IA combinando fuerzas, como por ver cómo se emplean juntos los poderosos bloques de construcción de la IA de la búsqueda y el aprendizaje”.

“Saber que hay otro mejor que yo en los crucigramas no cambiará mi disfrute luchando por un crucigrama de martes”.

Aprender de manera diferente

La evolución hacia lo que se conoce como IA de propósito general, en la que una máquina puede realizar una serie de tareas en lugar de ser buena sólo en una cosa, está actualmente muy lejos, pero ya se han hecho muchos progresos.

El Procesamiento del Lenguaje Natural ‒la especialidad del profesor Klein‒ ya ha conseguido logros en escenarios del mundo real tan diversos como la traducción, el reconocimiento del habla y la facilitación de las conversaciones diarias que mantenemos con los asistentes de voz.

Sin embargo, según el profesor Klein, sólo estamos al comienzo de nuestra comprensión de cómo aprenden las máquinas.

“Nuestra comprensión de lo que es fácil y lo que es difícil para los ordenadores es un objetivo en movimiento. La gente solía asombrarse de que un ordenador pudiera competir en ajedrez, pero ahora nos parece increíble que un humano pueda competir contra una máquina en ajedrez”.

La forma en que un ordenador decide qué jugada hacer en ese juego es una combinación de “matemáticas, lógica y mirada al futuro” que probablemente no sea exactamente la misma forma en que un humano consideraría la misma jugada, dijo.

El Dr. Ginsberg está de acuerdo en que los humanos y las máquinas abordan los problemas desde perspectivas diferentes. “El Dr. Fill resuelve estos rompecabezas de forma muy diferente a como lo hacemos nosotros. Hace una búsqueda gigantesca de todas las respuestas posibles”. Esa diversidad es, según él, un “buen presagio” para el futuro.

“Resolveremos más problemas con ellas a nuestro lado de lo que podamos hacerlo solos. Vamos a asociarnos con las máquinas en beneficio mutuo”.

Pero no tiene planes de dominar el mundo, por ahora. “Dr. Fill es sólo un programa de crucigramas y me parece bien”.

Traducido mediante Deepl y editado por Ricardo Soca