El 10 de febrero de 1996 el supercomputador Deep Blue de IBM derrotaba en treinta y siete lentas jugadas al campeón mundial de ajedrez, Garri Kaspárov. Dos décadas más tarde, en 2016, la compañía inglesa DeepMind —que dos años antes había sido adquirida por Google— desarrollaba AlphaGo, un programa que derrotaría en el mítico juego de tablero chino go al dieciocho veces campeón del mundo, Lee Sedol.

Este hecho, que a simple vista podría parecer la evolución tecnológica de los cerebros digitales, ocultaba, sin embargo, un hito mucho mayor: su aprendizaje automático. La gran diferencia entre el ordenador de IBM y el programa AlphaGo es que, mientras que el primero se apoyaba en una inmensa base de datos de partidas de ajedrez y una gran capacidad de cálculo estadístico para elegir el mejor movimiento, el segundo —aun teniendo un punto de partida similar— siguió aprendiendo de cada nueva jugada al combinarla infinitamente con todas las que ya había memorizado. Esto iría ampliando progresivamente su conocimiento del juego, de forma que cuanto más jugara, lo haría mejor y, lo que es más importante: sin necesitar más intervención humana...[+]