¿Puede AlphaGo jugar cualquier juego de mesa?

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AlphaGo tiene una cantidad significativa de lógica específica de Go. Tendría que diseñar una nueva red neuronal, con un algoritmo de identificación de características diferente con nuevos datos de entrenamiento.

Es probable que muchos juegos de mesa puedan ser dominados con éxito por una IA usando MCTS (Monte Carlo Tree Search) + NN (Neural Network) usando una red de políticas y valores para determinar el mejor movimiento; pero actualmente tendrá que haber algoritmos de características específicas del juego, diseño de redes neuronales y datos de entrenamiento.

Hay programas diseñados para aprender y jugar cualquier juego llamado algoritmos de “juego general”. Usan una descripción abstracta de juegos y reglas y pueden aprender a jugar cualquier juego que se pueda expresar en el lenguaje de abstracción (que es casi todos los juegos). La mayoría (¿todos?) Ya usan MCTS y muchos usan NN. El problema con las NN es que requieren datos de entrenamiento significativos y el procesamiento de los datos de entrenamiento antes de que se vuelvan buenos y la mayoría de los GGP solo hay una hora aproximadamente entre el momento en que se les da el juego y cuando se les evalúa la habilidad, lo que no es tiempo suficiente para que las NN actuales se vuelvan buenas (excepto para juegos muy simples).

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