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en 2016, deepmindamp;#39;s alphago sorprendió a muchas personas al vencer a un profesional de alto nivel en el juego de go. este logro fue un gran paso para la inteligencia artificial, ocurriendo varios años antes de las predicciones de los expertos. al año siguiente, deepmind mostró que el algoritmo detrás de alphago era capaz de aprender las reglas y la estrategia del go solo jugando contra sí mismo. no requería un corpus de juego humano experto ni ajustes específicos para el go. en 2018, una versión más general de este algoritmo llamada alpha zero fue capaz de alcanzar niveles sobrehumanos de juego en dos juegos de mesa clásicos más: shogi y ajedrez. la tercera iteración y el tema de este video es mu zero. un agente mu zero puede aprender a jugar juegos de mesa, juegos de atari y optimizar configuraciones de compresión de video. los autores afirman que los agentes mu zero son lo suficientemente versátiles como para aprender las reglas y restricciones de muchos entornos diferentes. al igual que su predecesor alphago, las partes centrales de mu0 son redes neuronales y búsqueda en árboles. en este video, profundizaremos en t
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