Un Jugador De Go Raul Garreta Tompson

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Un jugador de Go – Raúl Garreta Tompson Desde los principios de la investigación en Inteligencia Artificial (IA), los juegos han sido usados como campo de investigación para la prueba y desarrollo de nuevos algoritmos, técnicas y heurísticas para la resolución de inconvenientes
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Un jugador de Go – Raúl Garreta Tompson Desde los principios de la investigación en Inteligencia Artificial (IA), los juegos han sido usados como campo de investigación para la prueba y desarrollo de nuevos algoritmos, técnicas y heurísticas para la resolución de inconvenientes. Esto es debido a que brindan reglas claras del inconveniente, mas sosteniendo una dificultad lo bastante para hacer que no sea trivialmente resuelto. Después del Ajedrez, el Go se ha llevado la mayor parte de los sacrificios para su resolución. No obstante, al día no hay ninguna máquina que pueda derrotar a un jugador humano profesional de Go. Por esta razón, la resolución del Go es considerada como uno de los desafíos en el campo de la IA. Una gran parte de la dificultad del Go se debe a que dada una situación, hay muchos movimientos posibles, con lo que examinarlos todos con gran profundidad y corto tiempo de contestación es realmente difícil. Otro inconveniente radica en la complejidad de hallar una función que deje valorar una situación y decidir cuál movimiento es más conveniente. En este proyecto se plantea investigar y diseñar un jugador de Go basado en técnicas de Aprendizaje Automático
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