Alphazero vapulea a Stockfish. Cuando el conocimiento humano es una desventaja

El algoritmo AlphaZero basado en una red neuronal que aprende por reforzamiento ha destrozado a la mejor máquina de ajedrez existente. En tan solo cuatro horas AlphaZero ha recorrido la historia de la humanidad en el ajedrez.

La noticia

AlphaZero vapulea a Stockfish, el mejor programa de ajedrez hasta la fecha.

El 5 de diciembre de 2017 el equipo de DeepMind, empresa especializada en inteligencia artificial propiedad de Google, publicó la noticia de que su programa AlphaZero había derrotado al programa Stockfish por 28 partidas ganadas, 72 tablas y ninguna derrota.

El logro podría considerarse una simple victoria de una máquina sobre otra o una repetición de las, cada vez más frecuentes, victorias de la máquina sobre el humano. Sin embargo, varias de las características del encuentro llevan a una seria reflexión sobre el ajedrez, la inteligencia artificial (IA) y el papel del ser humano en el mundo que viene.

Lo más notable es que AlphaZero aprendió desde la nada, tabula rasa, y en tan solo 4 horas logró un conocimiento del ajedrez superior al que toda la historia de la humanidad había conseguido durante 1.500 años máquinas incluidas.

Más aún, todo parece indicar que el esfuerzo humano por dotar a las máquinas de habilidades en el ajedrez había sido inútil. El conocimiento humano parece ser erróneo y contraproducente. Un prejuicio.

El juego

El ajedrez es un juego milenario. Durante el siglo XX alcanzó una enorme popularidad en Occidente y después en todo el mundo. Está lleno de brillantes figuras e históricos encuentros. Desde el cubano Raúl Casablanca a toda una pléyade de jugadores rusos. El duelo del estadounidense Boby Fisher frente al ruso Boris Spasky puso de moda el deporte del tablero. Los enfrentamientos entre Karpov y Kasparov, la pérdida del cetro humano por Kasparov frente a la máquina Deep Blue y los logros de la rutilante estrella noruega, Magnus Carlsen son pocos de los miles de apasionantes hitos que llenan las páginas de la historia del ajedrez.

El ajedrez es un juego finito pero en la práctica puede considerarse infinito y no resuelto. Es decir, las posibilidades son tantas que ningún superordenador está cerca de resolverlo aunque teóricamente ese momento llegará.

En el primer movimiento, las blancas tienen 20 jugadas legales (cada peón una o dos casillas -8×2=16- y cada caballo dos casillas -2×2=4-). A su vez, las negras pueden jugar otras 20 jugadas. Al final de la primera jugada hay 400 posibles posiciones en el tablero. El venerable Deep Blue (hoy casi un juguete) calcularía los tres primeros movimientos (tres jugadas por bando, es decir, seis jugadas) en menos de un segundo. En cambio, los cuatro primeros movimientos los calcularía en ¡dos horas! y los cinco primeros, en ¡853 horas! Más adelante el juego se complica y las jugadas posibles son alrededor de 35 por bando. El mejor ordenador actual tardaría millones de años en resolverlo.

AlphaZero aprendió en solo cuatro horas y logró un conocimiento del ajedrez superior al que la humanidad había conseguido en 1.500 años

Sin embargo, hay una parte resuelta: los finales de siete piezas o menos. El logro no fue empresa menor. Los finales de seis piezas estaban resueltos en 2005 (mediante las tablas de Nalimov). En 2012 el superordenador Lomonosov de la Universidad de Moscú logró resolver los finales de siete piezas. Estos se hallan en unas tablas. Es decir, ya no hay que calcular y basta con buscar la posición para obtener todas las variantes posibles con una certeza del 100%. La base de datos ocupa la friolera de 140 terabytes (TB). La posición más complicada requiere 545 jugadas para dar mate. Se calcula que por cada pieza adicional el esfuerzo de computación se multiplica por 100. Resumiendo: queda mucho tiempo hasta que el ajedrez sea un juego resuelto.

La otra parte del juego donde la teoría ha avanzado más es la apertura. Millones de horas y miles de jugadores, partidas y programas se han dedicado a establecer cuáles son las mejores líneas de juego en su inicio. Una de las más populares y antiguas es la apertura Ruy López que toma el nombre del clérigo que la popularizó y que describió en su libro publicado en Alcalá de Henares (Madrid) en 1561. Después, un largo rosario de aperturas, defensas y sus variantes se han ido sumando a la teoría de aperturas. Todos los grandes jugadores estudian aperturas ayudados de los programas informáticos y ocasionalmente desarrollan nuevas variantes.

El medio juego es la parte donde menos teoría hay. Las variantes son virtualmente infinitas, las posiciones se repiten poco y priman ideas generales como la estrategia y los recursos tácticos.

El rival

Stockfish es uno de los motores de ajedrez más potentes del mundo, mucho más fuerte que cualquier Gran Maestro1 humano. Los otros rivales son Houdini y Komodo, entre otros. Una buena parte de su fuerza reside en que es open source, de código abierto. Esto significa que cualquiera puede mejorar el código y de hecho hay cientos de desarrolladores que trabajan en él. Una vez que un software es de código abierto y se hace popular, las marcas comerciales tienen pocas posibilidades de competir. Es el caso de Wikipedia que ha barrido a todas las enciclopedias privadas. Pero también el de otro mucho código, desde las bases de datos a los servidores web.

En 1997 Deep Blue ganó a Kasparov y desde entonces las máquinas ganan a los humanos. Stockfish es heredero de la línea que abrió Deep Blue y en realidad los programas no han cambiado tanto. Se basan en un potente hardware (mucho más en el caso de Stockfish que en el de Deep Blue ya que 20 años no han pasado en vano) y en dos conjuntos de algoritmos.

El algoritmo Minimax evalúa las posiciones. Es algo natural en los ajedrecistas. Por ejemplo, se evalúa el material. Una dama vale más que un peón y una torre más que un caballo. El material es muy importante, pero no es el único criterio: un peón a punto de coronar y hacerse dama vale mucho; un caballo en el centro, también; y una dama en una esquina tiene menos valor.

Los programas de ajedrez tienen todos los criterios humanos escritos en su código y el trabajo del programador es facilitarle los patrones de evaluación

Los programas de ajedrez tienen todos estos criterios humanos escritos en su código y una parte esencial del programador es darle los mejores patrones de evaluación. El programa no evalúa jugadas sino posiciones. Si una jugada lleva a una posición mejor, entonces la jugada es buena.

Como hemos visto, no es posible calcular todas las jugadas, de modo que hace falta un algoritmo que pode todo el árbol de movimientos. Este algoritmo se llama poda alpha beta y en realidad es un conjunto de algoritmos. Se basan en detectar la línea más prometedora y evaluarla a fondo descartando otras líneas mediante heurística. Es evidente que el programa puede descartar la mejor jugada por mal diseño y por ello la calidad de la poda alpha beta es esencial. Todas estas heurísticas son mecanismos que siguen criterios humanos y que los programadores se han esforzado por mejorar e implementar en la máquina.

La clasificación de ajedrez se mide por un sistema de puntuación llamado ELO2 . El mejor jugador actual, Magnus Carlsen, tiene un ELO de 2.837 mientras que Stockfish tiene un ELO de 3.228 puntos. Un abismo. Los Grandes Maestros ya no juegan contra máquinas, pero las usan para entrenarse y aprender.

El alienígena

En estas estaba el mundo del ajedrez cuando llegó un ser que parecía venido de otro mundo: AlphaZero.

El origen de AlphaZero está en el juego del Go. Después de ganar al ajedrez, la inteligencia artificial se planteó otros juegos. El que más se resistió fue Go, otro juego milenario. Recientemente DeepMind creó un programa llamado AlphaGo que derrotó al vigente campeón mundial humano. AlphaGo tenía mucho conocimiento de Go imbuido. Google decidió a probar un software que no supiera nada de Go. De modo que creó AlphaGo Zero y lo enfrentó a la anterior versión, AlphaGo. La nueva versión Zero, que no sabía nada de Go machacó a la primera que sí tenía conocimientos del juego.

Después, DeepMind generalizó el algoritmo de AlphaGo Zero para llegar a AlphaZero que se ha usado para ganar a Go, ajedrez y shogi (ajedrez japonés).

AlphaZero usa una red neuronal que aprende. Las redes neuronales son una idea tan antigua como la informática, que data de los años 50 del siglo pasado. Se basa en una red de neuronas artificiales conectadas y organizadas en capas. Cada neurona recibe estimulación (input) de algunas neuronas de las capas iniciales y ella misma estimula a algunas neuronas de las capas posteriores (output). La red aprende cambiando la fuerza de estas conexiones.

Las redes neuronales eran un invento interesante pero no solucionaban ningún problema real. Hasta que hace unos cinco años todo ha cambiado. Hay tres elementos fundamentales que han impulsado las redes neuronales. Uno es la potencia del hardware que permite velocidades enormes. Otro son los algoritmos (como el que nos ocupa AlphaZero) que son mucho más complejos. Por último, la ingente cantidad de datos disponibles con las que se pueden entrenar (aunque en AlphaZero no se aplica).

El caso es que las redes neuronales que aprenden están empezando a ser ubicuas. Por ejemplo el reconocimiento de voz o la traducción se basan en redes neuronales. No es de extrañar que Google comprara DeepMind y que realice experimentos como AlphaZero. Es su negocio. AlphaZero es una red neuronal que no tiene ningún conocimiento de Go, ajedrez ni shogi. No sabe nada de aperturas ni finales, de algoritmos Minimax ni poda alpha beta. Para cada desafío se le dan las reglas del juego y el resultado (gana, empata o pierde). Técnicamente es un algoritmo general de aprendizaje por reforzamiento.

Ya en 2015, DeepMind había preparado el camino. Entonces anunció que un software había sido capaz de aprender sin ayuda a jugar a los míticos juegos de la videoconsola de Atari. El programa solo recibía como input los píxeles de la pantalla y el resultado del juego. Este aprendizaje por reforzamiento no supervisado es un gigantesco avance. Las máquinas aprenden cosas para las que no habían sido entrenadas solo con darles el resultado final.

AlphaZero ha utilizado para aprender un hardware muy poderoso. Más de 5.000 TPUs3. Jugando contra sí mismo, empezó sin saber nada de ajedrez y en 4 horas logró el nivel ELO de Stockfish. Después siguió jugando hasta completar 24 horas.

El enfrentamiento

Una vez entrenado, AlphaZero se enfrentó a Stockfish en un match de 100 partidas. La paliza fue sensacional. Jugando con blancas ganó la mitad, 25 partidas y las otras 25 fueron tablas. Con negras ganó tres y empató 47. En términos ajedrecísticos, donde las tablas entre Grandes Maestros son muy habituales, el resultado es abultadísimo.

El hardware usado para jugar es casi ridículo comparado con el usado en el entrenamiento. Tan solo cuatro TPUs en el juego frente a las 5.000 del entrenamiento. Comparando la potencia de cálculo de los dos rivales, las cifras son también escandalosas. Stockfish realizaba 70 millones de evaluaciones por segundo mientras AlphaZero solo 80.000, un 99,89% menos.

La conclusión relativa a la potencia de cálculo es clara: una red neuronal requiere muchos recursos para aprender pero una vez entrenada apenas los consume.

Además de ganar al ajedrez, AlphaZero también ganó a los mejores programas de Go y shogi aunque fueron instancias separadas para cada juego con sus reglas y su aprendizaje específico distinto para cada una.

DeepMind publicó un artículo con varias explicaciones del experimento en el que se incluye una somera descripción del algoritmo, las condiciones experimentales y un conjunto de 10 partidas ganadas por AlphaZero.

Las reacciones en el mundo del ajedrez han sido de completo asombro. A estas alturas hay que considerar a Stockfish del lado humano ya que tiene mucho conocimiento de ajedrez inculcado por los programadores y además es muy usado por los jugadores para aprender y mejorar.

El conocimiento humano es un prejuicio. Es inútil, erróneo y un lastre. Las máquinas aprenden por sí solas y todas nuestras ayudas y conocimientos solo sirven para confundirlas

Si el apabullante resultado causó estupor en los expertos, las partidas publicadas lo hicieron aún más. En estos momentos hay miles de ajedrecistas repasando las partidas y esperando a que se publiquen más. Simplemente AlphaZero hacía cosas que nadie podía esperar incluyendo los mejores equipos hombre máquina.

Entregar una pieza en un sacrificio es común. El contrario no suele aceptarla porque suele ser un ofrecimiento envenenado. Sin embargo, AlphaZero además de sacrificarla, no tiene ninguna prisa en recuperarla lo que provoca el desconcierto de programas y humanos. En varias ocasiones la jugada realizada por AlphaZero ni siquiera era considerada por las máquinas. Más aún, la mayoría de los programas de ajedrez dan erróneamente por perdido a AlphaZero hasta que la partida está muy avanzada y la victoria es inminente.

Maxime Vachier-Lagrave es el sexto jugador del mundo. Sus palabras son elocuentes: “Por supuesto, el resultado es realmente impresionante; yo no podría ni soñar con ganarle una partida a Stockfish. El resultado, especialmente con las blancas, es realmente impresionante. Si la gente tuviera acceso a AlphaZero en lugar de Stockfish o Houdini, la teoría cambiaría. En la mayoría de las partidas, AlphaZero estaba ganando y Stockfish estaba como: todo está bien, todo está bien, todo está bien durante unas 20 jugadas, eso es bastante antelación en cuanto a módulos, pero luego ya no estaba bien y poco después las cosas se iban de las manos. He visto cosas muy impresionantes”.

Algunas de las pegas que se han puesto al experimento son importantes, pero apenas modifican las conclusiones finales. Se ha dicho que la versión de Stockfish no es la mejor, que no incluye aperturas o finales y que el sistema de gestión de tiempo es arbitrario (un minuto por jugada, lo que es muy extraño). También que el hardware sobre el que corría no es el mejor.

El experimento es un gran logro científico, pero el documento no sigue los estándares científicos. No es reproducible. Solo se muestran diez de las 100 partidas y ninguna de las partidas de entrenamiento en que AlphaZero jugó contra sí mismo. Pero, naturalmente, el orden de prioridades de Google, en sentido inverso, es: ajedrez, ciencia y cuenta de resultados. Google trabaja para los accionistas y publicará lo que le interese.

El conocimiento humano es prejuicio

AlphaZero empezó desde cero, se insiste. Haciendo movimientos aleatorios se entiende que los iniciales fueron muy malos. Poco a poco fue mejorando. En tan solo cuatro horas había alcanzado el nivel del mejor programa de ajedrez existente. Esto lleva a algunas conclusiones escalofriantes.

AlphaZero recorrió los 1.500 años de historia del ajedrez en cuatro horas. Toda la experiencia y saber humanos acumulados durante millones de horas se resumieron en solo 240 minutos. Lo que aprendimos desde que Ruy López publicó su libro hasta la última versión de Stockfish se vio superado en un instante.

Como es lógico, AlphaZero fue jugando algunas de las aperturas más conocidas. En el documento se analizan las aperturas que fue descubriendo. Hay miles de libros de aperturas. AlphaZero comienza jugando todas ellas pero las va descartando. ¿Significa eso que las aperturas consideradas buenas por los expertos no lo son? Así parece. AlphaZero descarta las populares siciliana, inglesa, española, Caro-Kann…

Al alienígena AlphaZero no le gustan esas cosas que hacen los humanos y sus máquinas. Más aún, en todas menos una de las partidas publicadas en las que juega con blancas empieza con el mismo movimiento d4.

Parece entonces que el principal problema del rival, Stockfish es que es demasiado humano. Los programadores han puesto en la máquina mucho conocimiento humano y esto es contraproducente. El conocimiento humano es un prejuicio. Es inútil, erróneo y un lastre. Las máquinas aprenden por sí solas y todas nuestras ayudas y conocimientos solo sirven para confundirlas.

Generalización

La ciencia ficción acostumbra a plantearnos escenarios en los que una inteligencia artificial toma el control de los humanos. Una característica de esa IA es que es general, una inteligencia artificial general (IAG) que resuelve cualquier tipo de problemas. La realidad es muy distinta. Hoy todo el software es de propósito específico: solo sirve para lo que se ha diseñado. Estamos muy lejos de una IAG. Sin embargo, el mismo algoritmo de AlphaZero es capaz de aprender a jugar a tres juegos distintos (como su predecesor, el de los videojuegos de Atari lo fue). Esto es una generalización muy importante ya que abaratará el desarrollo de software y acelerará el progreso. Pero el temor a una IAG que controle el mundo sigue siendo infundado.

Máquinas que aprenden solas y generalizan su comportamiento. Grandes noticias. El progreso se acelera.

Notas

 1Título otorgado por la Federación Internacional de Ajedrez (FIDE) a jugadores de ajedrez que alcanzan determinado nivel de excelencia.

 2Debe su nombre a su inventor, el profesor Árpád Élő (1903-1992), un físico estadounidense de origen húngaro.

 3Las TPUs son procesadores diseñados específicamente para redes neuronales, en concreto para Tensor Flow, la arquitectura de redes neuronales de Google.

Bibliografía

Hassabis, D. y otros autores. “Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm” en SAO/NASA Astrophysics Data System (ADS). Disponible en https://arxiv.org/pdf/1712.01815.pdf

Doggers, P. “AlphaZero: Reacciones de GMs y de un autor de Stockfish” en chess.com. Disponible en https://www.chess.com/es/news/view/alphazero-reacciones-de-gms-y-de-un-autor-de-stockfish-4300

“Lomonosov Endgame Tablebases” en chessOK. Disponible en http://chessok.com/?page_id=27966

Orbe, A. (2016): Una mirada al futuro. Inteligencia artificial, abundancia, empleo y sociedad. Madrid, Ediciones Altaria.

Artículo publicado originalmente en la revista Telos

Ajedrez, campeones y máquinas

El Campeonato del mundo de ajedrez entre Magnus Carlsen y Sergey Karjakin muestra la pasión de los contendientes, la belleza del juego y la influencia de las máquinas.

Contra pronóstico el aspirante ruso de 26 años Sergey Karjakin llegó al desempate igualdo a 6 puntos con el rutilante campeón mundial noruego de 26 años Magnus Carlsen en el Campeonato mundial de ajedrez que se está celebrando en Nueva York. El encuentro, al mejor de doce partidas, llevaba diez tablas y una victoria cada uno. Nadie apostaba por Karjakin, noveno del mundo, pero el ganador del torneo de candidatos consigió sacar de sus casillas a Carlsen. Finalmente, en el desempata a partidas semi rápidas, Carlsen barrió al ruso y retuvo el título.

Ningún juego como el ajedrez muestra las facultades humanas. En él se desarrollan la evaluación del entorno, la estrategia a largo plazo, la táctica a corto plazo, la defensa, el ataque, el sacrificio, las celadas, el control del tiempo, la intuición, la memoria o la larga secuencia de pensamientos que llevan a la mejor jugada.

El escenario del campeonato es la ciudad de Nueva York donde hace casi 30 años ocurrió un acontecimiento que marcaría la historia del ajedrez y en buena medida del destino humano. En 1997 el ordenador de IBM Deep Blue ganó al campeón del mundo Gary Kasparov. Desde entonces puede decirse que el campeón del mundo ya no será nunca un humano y, salvo algunos desafíos posteriores, ningún Gran Maestro se enfrenta a las máquinas.

Deep Blue era un monstruo para la época: un superordenador con 30 procesadores y un hardware creado a medida para jugar al ajedrez capaz de evaluar 200 millones de posiciones por segundo. Esa gigantesca potencia es la que tenemos disponible en cualquier PC doméstico actual. El objetivo de crear Deep Blue era experimentar con el procesamiento paralelo. Entonces (y ahora) era muy complicado repartir la carga de trabajo entre varios procesadores sin que el rendimiento global del sistema decayera. Hoy todos los ordenadores personales y casi todos los teléfonos móviles tienen varios procesadores (o cores o núcleos) gracias a los esfuerzos que comenzaron en aquella época.

Aunque el ajedrez es un juego finito, es virtualmente infinito. El superordenador más grande del mundo, el chino Sunway TaihuLight con más de diez millones de cores no tiene ninguna posibilidad de resolver el juego de una vez por todas. Otros juegos, como las damas, están resueltos, es decir, se conocen todas las posiciones en el tablero, pero el ajedrez escapará aún por muchos años de su solución final.

El rendimiento de las máquinas en distintas tareas y juegos suele catalogarse de malo, experto y superhumano. En esta categoría entran ya los juegos de ajedrez, damas, Othello o Scrabble. En los últimos tiempos se han incorporado Go y póker incluyendo las capacidades de mentir y echar faroles, tan humanas. Y desde luego, y más importante, la inteligencia artificial está introduciéndose en muchos aspectos de nuestras vidas, entre otras formas a través de ese poco inocente aparato que es el teléfono inteligente.

Las máquinas han cambiado también el mundo del ajedrez aunque este sigue manteniendo muchos de los rituales de antes. Por ejemplo, ya no se aplazan las partidas como en el pasado. Antes, al llegar al control del tiempo, los luchadores se iban a casa y su equipo de analistas pasaba la noche en vela estudiando la mejor combinación. Desde que existen las máquinas esto no tiene sentido. Más importante es el hecho de que la preparación de los campeones se realiza con máquinas que analizan las líneas más prometedoras. Los grandes maestros actuales son mejores que nunca y lo son porque entrenan con máquinas.

El campeonato mundial en marcha tiene además el aliciente de la inmediatez de internet. Antes, los analistas y aficionados leían la partida al día siguiente y hacían sus análisis. Hoy las redes sociales son un hervidero de opiniones al instante. Así es posible conocer la opinión de las hermanas Polgar en Twitter (Judit Polgar ha sido la única mujer en estar entre los diez primeros ajedrecistas del mundo). Para un aficionado las redes sociales dejan varias enseñanzas. Cualquiera es un experto si tiene una máquina al lado. Nadie se atreve a contradecir a las máquinas. Carlsen y Karjakin entran en unas posiciones en las que nadie llega a conclusiones definitivas. Ni los grandes maestros, ni las máquinas, ni probablemente los contendientes llegan a entender lo que está pasando. Todo sigue siendo demasiado complicado en el bello e irresuelto mundo del ajedrez.

Mientras tanto subsiste la pasión. Viendo a Carlsen y Karjakin jugar, nadie lo diría. Es más, a veces parece que el vídeo se ha colgado y tenemos una foto fija. Sin embargo, como todo jugador sabe, su interior es un volcán. Eres un inútil, te voy a machacar, pues no es tan malo como parecía, oh, la he vuelto a pifiar, siempre me pasa igual, se equivocó, se equivocó, son algunos de los tormentosos diálogos internos que experimentan los ajedrecistas.

Las máquinas han traído muchos cambios al mundo y al ajedrez, pero al final del campeonato del mundo, uno de los humanos, Magnus Carlsen sonríe campeón y el otro, Sergey Karjakin, llora derrotado.

Dedicado al gran Leontxo García

Publicado en Bez

Magnus Carlsen: el nuevo rey del ajedrez

El noruego Magnus Carlsen de 22 años es el nuevo campeón del mundo de ajedrez tras derrotar al indio Viswanathan Anand de 43. La inapelable victoria (3 partidas ganadas y 7 tablas) le sitúa entre los mejores jugadores de la historia. Tan solo Garry Kasparov fue campeón del mundo más joven que Carlsen.

Campeonato del mundo de ajedrez. Carlsen vs Anand

El campeonato del mundo, disputado en Chennai, India, la tierra de Anand, había despertado la expectación que solo los míticos duelos entre Garry Kasparov y Anatoli Karpov habían conseguido casi tres décadas antes. Carlsen, un joven de 22 años concitaba todo el interés. Elegante, carismático y apuesto, se había convertido en el jugador con mayor ranking de la historia al llegar a los 2872 puntos ELO (Kasparov 2851) y uno de los jugadores más jóvenes en lograr el título de Gran Maestro (13 años).

La victoria del ordenador Deep Blue sobre Kasparov en 1997 supuso un cambio radical en este mítico juego. La máquina sometió al hombre y desde entonces el mejor jugador del mundo siempre ha sido una máquina. Pero, lejos de suponer un declive, el interés por el ajedrez ha ido en aumento. Millones de jugadores federados en el mundo e incontables torneos dan fe ello. Aunque, eso sí, algunas cosas ya no son iguales.

Ya no se aplazan las partidas dado que los jugadores recurren a las máquinas para encontrar las mejores continuaciones. Hay un estricto control en los grandes torneos para asegurarse de que nadie es ayudado por máquinas. Aunque no son numerosas, las denuncias de trampas existen. Y sobre todo, los jugadores profesionales se entrenan con máquinas.

Se dice que Carlsen es producto de las máquinas. Cuando empezó en serio a entrenar, ya Deep Blue había vencido. Su juego suele considerarse robótico. Aunque habría que decir que es preciso, muy preciso. Los jugadores actuales preparan todas las variantes con las máquinas. Los analistas revisan las partidas ayudados de máquinas. Y los comentarios suelen ser del estilo de: "en el movimiento 14 las máquinas demuestran que las blancas se equivocaron".

Pero Carlsen confía en si mismo. Su idea es no equivocarse en la apertura (serie movimientos repetitivos que suelen aprenderse de memoria) y llegar al medio juego donde el entrenamiento con las máquinas ya no es tan útil. Entonces comienza a apretar y apretar. Es costumbre acordar tablas cuando la posición está igualada, algo que no hace el campeón. La idea de Carlsen es explorar cualquier ventaja por mínima que sea. Y le va bien.

Viswanathan Anand

Anand, que como muchos ajedrecistas de élite reside en España, ha sido cinco veces campeón y finalmente ha claudicado. Elevó la pasión por el ajedrez en la India, el país más poblado del mundo. Ha sido un digno rival. Tuve la ocasión de conocerle, jugar contra él (inmerecidamente) y ser barrido del tablero esta primavera en una exhibición de simultáneas. Para quien no haya visto nunca este espectáculo, es una de las más sorprendentes muestras del talento humano. El jugador realiza sus jugadas pasando de un tablero a otro. En nuestro caso eramos 30 contra Anand. El resultado: 28 victorias y dos tablas. Anand es un hombre encantador que no dudó en comentar las partidas con quién se lo pedía.

Una de las razones de la victoria de Carlsen es la edad. Su estrategia ha consistido en agotar a su rival, 20 años mayor que él. Largas y extenuantes partidas en las que la juventud acaba siendo una ventaja. Al final llega el error. Al final el veterano se cansa y falla. Al final Carlsen gana.

Ahora que es campeón, Carlsen puede relajarse un poco y quizá sacarse el carnet de conducir o dedicarse mínimamente a otras aficiones. Pero no por mucho tiempo. Sus rivales le acechan y necesita estar alerta. Es improbable que consiga mantenerse durante 20 años siendo campeón del mundo como hizo Kasparov. Nuevos rivales surgen en la India, en China y cómo no en Rusia. 

Magnus Carlsen

El ajedrez actual debe mucho a las máquinas, pero de una forma no tan conocida por los legos. Ahora es posible jugar por Internet. A través de sitios web que tienen salas de juego o mejor aún, mediante smartphones. Y la experiencia es muy satisfactoria. Instalas tu aplicación y puedes jugar contra rivales de todo el mundo. Desde tu casa o el transporte público o en la sala de espera del médico. Curiosamente no es aburrido como cuando juegas contra una máquina. Es tan real y emocionante como cuando tienes al rival delante. ¿No lo has probado aún?

Este juego milenario no deja de producir satisfacción entre sus seguidores. Y no cesa de producir talentos. Algunas de sus figuras de los tiempos reciente son ya míticas. Bobby Fischer, Anatoli Karpov, Garry Kasparov o Viswanathan Anand. Pero eso era antes. Ahora el campeón es Magnus Carlsen. El rey ha muerto, viva el rey.

Leontxo García: «Casi nadie creía que Deep Blue derrotaría a Kasparov»

El hombre frente a la máquina. Kaspárov frente a Deep Blue. El gran desafío. La épica suprema. Acabó hace quince años, el 11 de Mayo de 1997. Aún resuena el fragor de la batalla. Hace un año IBM repitió el desafío. Watson frente a los humanos en el concurso de TV Jeopardy. De nuevo ganó la máquina, Watson, heredera de Deep Blue.

Leontxo García estuvo en el match Kaspárov vs Deep Blue. Leontxo es periodista especializado en ajedrez, publica y comenta una partida diaria en el periódico El País y es invitado habitual en el programa de Radio Nacional de España, No es un día cualquiera. Ha conocido a Grandes Maestros como Gary Kaspárov, Anatoli Kárpov o Bobby Fischer.

ALT1040 — Leontxo, tú estuviste en el encuentro. Al parecer la expectación en USA fue enorme ¿qué recuerdas del ambiente?

Leontxo — Grandes titulares previos en el New York Times, USA Today y otros medios importantes, del tipo “¿Podrá defender el honor del género humano?” bajo una foto de Kaspárov. Grandes retratos de Kaspárov en carteles anunciando el duelo por las calles de Manhattan. En la sala de juego, siempre llena, más del 90% estaban a favor del ruso, a pesar de que el operador de IBM jugaba con la bandera estadounidense. Teniendo en cuenta los parámetros de la época, la audiencia de las retransmisiones por Internet de las seis partidas fue enorme, y la cobertura de la prensa internacional también. En la rueda de prensa final, con Kaspárov desquiciado y los de IBM pletóricos, había tantos periodistas que algunos tuvieron que meterse debajo de las mesas. Las acciones de IBM se dispararon en Wall Street al día siguiente de la victoria de Deep Blue.

ALT1040 — ¿Esperaba alguien que Kaspárov perdiera?

Leontxo — Casi nadie. Un año antes en Filadelfia, en el primer duelo Kaspárov—Deep Blue, la sensación general era que a los de IBM aún les faltaba mucho trabajo para igualar el nivel, sobre todo en el campo estratégico.

A — ¿Cómo fue la famosa sexta partida?

L — En una decisión que aún hoy causa polémica —e incluso sospechas de tongo—, Kaspárov se metió en una conocida trampa de la Defensa Caro—Kann. En mi opinión, no hubo tongo: él dio por seguro que el “libro” de aperturas de Deep Blue no incluía esa celada (es decir, que no estaba programada en su memoria), y se equivocó. Entre otras razones, porque su sistema nervioso estaba ya roto, por la enorme tensión que sufrió durante el duelo.

A — Kaspárov se enfadaba mucho. ¿Por qué? ¿Cómo es un genio como él?

L — Se siente destinado a hacer grandes cosas en su vida, de enorme trascendencia. Antes del duelo dijo que sentía “la responsabilidad de portar el estandarte de la inteligencia humana contra la fuerza bruta de las máquinas”. Su gran confianza se reafirmó al ganar la primera partida, pero cayó por los suelos —así como la estabilidad de su sistema nervioso— con las grandes sorpresas de la segunda: Deep Blue hace una jugada “humana” buenísima (37 Ae4), increíble en una computadora hasta entonces; poco después, Deep Blue comete una imprecisión táctica cuando ya tenía la partida ganada, pero Kaspárov —sumamente nervioso— no se da cuenta y se rinde en una posición donde disponía de un recurso de tablas. Desde ese día se obsesionó con la idea de que IBM hacía trampas, que había intervención humana en algunas jugadas de Deep Blue. Eso marcó el desenlace del duelo; creo que Kaspárov lo hubiera ganado si es capaz de jugar al 100%. Pero lo perdió, exigió una revancha que IBM no quiso, y aún hoy sigue convencido de que le hicieron trampas.

A — ¿Cómo fueron los encuentros previos? ¿Cuánto tiempo costó fabricar una máquina que ganara?

L — Cuando, a mediados de los ochenta, IBM comenzó a desarrollar Deep Thought (antecesor de Deep Blue), los mejores programas de ajedrez eran aún el hazmerreír de los ajedrecistas, porque sólo exhibían fuerza bruta, sin una comprensión mínima de la estrategia. Es decir, se tardó medio siglo en que una máquina jugase al ajedrez al nivel del campeón del mundo, a pesar de que los padres de la informática (Shannon y Turing) ya veían el ajedrez como un campo de experimentación muy interesante. O sea, se tardó medio siglo en lograr que una máquina entendiera las excepciones de las reglas, que un niño ajedrecista de siete años entiende en un minuto. Hoy, ninguna computadora puede jugar perfectamente al ajedrez, ni podrá hasta que existan las computadoras cuánticas, porque el número de partidas distintas posibles es mayor que el de átomos en el universo entero conocido.

A — ¿La ciencia obtuvo algún beneficio de Deep Blue o fue sólo una operación comercial de IBM?

L — Lo aprendido con Deep Blue se ha aplicado después en diversos campos de cálculo molecular o muy complejo, como planificación agrícola, meteorología, comunicaciones y fabricación de medicamentos.

A — ¿Cual es la realidad de las máquinas hoy? ¿Las usan los grandes maestros? ¿Es definitivo que una máquina gana al campeón mundial?

L — Podemos decir que el mejor ajedrecista del mundo es una máquina, no sólo por lo mucho que han mejorado en la estrategia, sino porque no se cansan, mientras que el campeón del mundo siempre cometerá algún error por fatiga tras cuatro o cinco horas de lucha. Por otro lado, la informática ha revolucionado el entrenamiento en ajedrez. La mayoría de los aficionados poseen o pueden acceder a un programa que calcula cientos de miles de jugadas por segundo, y una base de datos con cinco millones de partidas, jugadas desde el siglo XVI. Ahora bien, los torneos de seres humanos y máquinas mezclados no tienen sentido. Es más bien una convivencia entre dos deportes distintos, el ajedrez humano y el de máquinas, como el atletismo y el ciclismo conviven con la Fórmula 1, sin que a nadie se le ocurra mezclarlos. Y la belleza siempre estará en el lado humano, porque en ajedrez es casi imposible que se produzca si antes no ha habido algún error. Es poco probable que una partida perfecta sea bella.

A — Para las personas normales ¿es útil el ajedrez? ¿Qué destacarías de provechoso? ¿estrategia, táctica, tiempo, combatividad…?

L — Es sumamente útil, además de divertido. Está demostrado que los niños que juegan al ajedrez con frecuencia desarrollan más la inteligencia y rinden mejor, sobre todo en matemáticas y lectura. Por otro lado, la práctica frecuente del ajedrez mejora y retrasa el envejecimiento cerebral, y podría prevenir o retrasar el Alzheimer. Y hay un tercer campo virgen, pero de eficacia más que probable, que es de la toma de decisiones.** El ajedrez enseña a pensar**.

A — ¿Qué es distinto y destacable del ajedrez?

L — Tiene al menos quince siglos de historia. Es el único deporte que se puede practicar y enseñar en Internet. Se puede jugar a cualquier edad. Produce personajes fascinantes. Tiene conexiones muy interesantes con el arte (cine, música literatura) y la ciencia (medicina, informática, psicología, psiquiatría). Es universal (175 países en la Federación Internacional) y de infraestructura muy barata.

A — ¿Qué es el ajedrez social?

L — Además de lo dicho en las respuestas anteriores, tiene aplicaciones sociales muy útiles y demostradas, en prisiones, reformatorios, ex drogadictos, niños hiperactivos y autistas, superdotados, etc. Es decir, el ajedrez es mucho más que el deporte mental por excelencia.

A — Tú escribes a diario en El País una columna de ajedrez. ¿Cómo eliges las partidas?

L — Reviso muchas todos los días para elegir las mejores, de acuerdo a tres criterios principales: calidad, brillantez o valor didáctico. Generalmente doy preferencia a las de los torneos de actualidad, pero en verano publico la serie “Joyas Históricas”, que avanza cronológicamente cada año, y está aún en la primera mitad del siglo XX.

Puedes ver todas las partidas de los dos encuentros.

Artículo publicado originalmente en ALT1040

El cerebro como simulador (Brain as a simulator)

¿Es posible simular el cerebro? Se trata de una pregunta fundamental que, con el avance de la neurociencia y de la computación, nos formulamos en la actualidad. La consideración inversa, la del cerebro como un simulador puede orientar la respuesta.
Varias objeciones se argumentan para concluir que el cerebro no puede simularse. Una es un tema de tamaño y conocimiento. Necesitamos ordenadores mucho más grandes de los que tenemos para simular el cerebro. Es un asunto de tiempo. Necesitamos un conocimiento muy superior del cerebro y su funcionamiento. Es también un asunto de tiempo. De los dos problemas, el tamaño del ordenador y el conocimiento del  cerebro, estamos hoy mucho más lejos de resolver el segundo (el funcionamiento del cerebro) que el primero (el tamaño del ordenador).
Mientras esto ocurre, podemos plantearnos filosóficamente si es posible la simulación.

El Ajedrecista de Leonardo Torres Quevedo

El resultado de una simulación no es la cosa en sí, es solo una simulación. Si simulo en un ordenador la reacción física de la formación del agua a través de sus componentes, hidrógeno y oxígeno, no obtengo agua, de la misma forma que al principio no tenía hidrógeno ni oxígeno. Si simulo una piedra no obtengo una piedra. Si simulo un pájaro, no obtengo un pájaro. Si simulo un cerebro no obtengo un cerebro.
Pero ¿alguien quiere obtener un cerebro con sus neuronas y sus vasos sanguíneos, con su peso y su volumen? Evidentemente no. Lo que queremos es obtener el comportamiento del cerebro. Simular su comportamiento. Eso sí, con todas sus características, estados mentales y conciencia incluidas ya que de otra forma no estaríamos simulando un cerebro. Queremos también que interaccione con el mundo, algo que ya hemos conseguido en pequeña escala. En efecto, mediante los interfaces cerebro máquina BCI, podemos conectar una cámara tanto a un nervio óptico como a un ordenador y también podemos conectar un brazo robótico tanto a un nervio motor como a un ordenador. El interfaz es posible.
Quizá nos ayude pensar sobre qué hace un cerebro.
Por un lado realiza actos reflejos (en realidad son otras partes del sistema nervioso como la médula espinal). Tan solo 4 neuronas intervienen en el reflejo de extensión de la pierna. Interconectar dichas neuronas con elementos electromecánicos puede suponer un problema técnico pero no parece que tenga una trascendencia filosófica.
¿Qué otra cosa hace el cerebro? Simular. El cerebro es un simulador. De acuerdo con la filosofía clásica y con la evidencia científica, las ideas son representaciones del mundo exterior. Son simulaciones. Y las operaciones mentales como juzgar o planificar son simulaciones del comportamiento del mundo tanto exterior como de nuestro comportamiento. Simulamos la trayectoria del coche que nos puede atropellar y reaccionamos. El cerebro simula el mundo.

Sensorama: simulador de moto. 1962

No pensemos en un ordenador que simule el cerebro. Pensemos, al revés, un cerebro que simule un ordenador. ¿Es posible? Sin duda, sí. La persona que diseña ordenadores tiene un cerebro que simula su comportamiento. ¿Y si hablamos de un simulador de vuelo? Ambos, el cerebro y el programa son simuladores. El piloto es un simulador de vuelo. Su cerebro simula lo que ocurrirá si realiza una acción determinada y de forma análoga un programa de simulación lo hace.
En relación al nivel de detalle de la simulación, este debe de ser adecuado a nuestros propósitos. Un simulador de vuelo no simula los tornillos, sino los elementos relevantes como el perfil del ala. Del mismo modo, una simulación del cerebro no necesita simular los vasos sanguíneos, le basta con simular el comportamiento neuronal.
Ya en 1950 Turing estableció que el hecho de que tanto cerebro como ordenador usen electricidad no es relevante. En su época, coexistían ordenadores mecánicos y eléctricos equivalentes. "...puesto que todas las computadoras digitales son equivalentes en cierto sentido (a las mecánicas), observamos que el uso de la electricidad no puede tener importancia teórica.() Si realmente deseamos encontrar tales semejanzas, deberíamos buscar analogías matemáticas en el funcionamiento." Leornardo Torres Quevedo diseñó en 1912 El Ajedrecista, un autómata analógico que daba mate con rey torre, equivalente a los programas informáticos posteriores. En términos informáticos un simulador es también un equipo (en general más barato o más moderno) que puede simular el comportamiento de otro equipo, es decir, un ordenador que simula a otro.
De modo que tenemos dos simuladores: el cerebro y el ordenador. ¿Es posible trasladar la simulación del mundo que hace un cerebro de un sustrato al otro, de la biología al silicio? Conceptualmente sí. Técnicamente aún queda tiempo.

Ajedrez. Hombre vs máquina. ¿Intuición o fuerza bruta?

"En lugar de un ordenador que pensaba y jugaba ajedrez como un ser humano, con la creatividad y la intuición humanas, consiguieron uno que jugaba como una máquina, evaluando sistemáticamente 200 millones posibles movimientos por segundo y ganando por pura fuerza bruta." Garry Kasparov sobre Deep Blue.
"Los programas de ajedrez son como motosierras talando el Amazonas" Nigel Short Gran Maestro británico.
Ambos comentarios se hacen eco de una apreciación clásica desde que existen los ordenadores. Estos aplican la fuerza bruta, mientras los humanos somos inteligentes. E intuitivos.

El conocimiento acaba con el misterio. Dejemos la intuición para más adelante. Respecto de los programas de ajedrez, hay múltiples sitios que enseñan como construirlos y desvelan su funcionamiento, su enigma. Y como es de suponer, no hay tal misterio. Un programa de ajedrez realiza un conjunto de instrucciones que el programador ha escrito. Como un programa de contabilidad o una nómina. Y depende del conocimiento que el programador tenga de contabilidad, de nóminas o de ajedrez el que haga un programa bueno o no. Veamos someramente cómo funciona.
El ajedrez es un juego de grandes números. Es finito y teóricamente se puede resolver. En la practica esto no es posible. El mejor ordenador actual tardaría millones de años. En el primer movimiento las blancas tienen 20 jugadas legales (cada peón una o dos casillas (8x2=16) y cada caballo dos casillas (2x2=4)). A su vez las negras pueden jugar otras 20 jugadas. Deep Blue calcularia los 3 primeros movimientos (3 jugadas por bando, es decir, 6 jugadas) en menos de 1 segundo. En cambio, los 4 primeros movimientos los calcularía en ¡2 horas! y los 5 primeros en ¡853 horas! Más adelante el juego se complica y las jugadas posibles son en torno a 35 por bando.
Dejando de lado la entrada/salida, la interfaz de usuario o la representación interna, el programa tiene dos funciones básicas: la evaluación y la búsqueda.
Evaluación
El programa evalúa cada posición de manera estática. Dependiendo de las piezas presentes en el tablero y de su posición, el programa devuelve un número que representa la calidad de la posición. Evalúa en primer lugar el material asignando unos valores equivalentes a Peón=1, Caballo o Alfil=3, Torre=5 y Dama=10. Es decir, de la misma forma que lo haría un humano. Si el programa no es muy malo, usará unos criterios adicionales: el centro ocupado suma puntos, los peones avanzados suman puntos, los caballos en los lados restan puntos, los peones doblados restan puntos, la movilidad de las piezas suma puntos... De nuevo igual que hacen los humanos.
Sumamos los puntos del blanco, restamos los puntos del negro y obtenemos un valor único para la partida. Por ejemplo, -3 significa que las negras tienen una ventaja que equivale a un caballo, con +1 las blancas van ganando el equivalente a un peón.
Búsqueda
El ajedrez es un juego de suma 0. Lo que va bien a las blancas va mal a las negras y viceversa. Por eso no hay un valor para blancas y otro para negras. Un único valor resume el estado de ambas piezas.
Lo primero que hace el programa es buscar las jugadas legales. Para ello recorre cada casilla. Por cada pieza propia que encuentra anota la posición de origen y recorre de nuevo el tablero buscando posibles casillas de destino. ¿Mecánico? Desde luego. A su vez hace múltiples comprobaciones rutinarias ¿hay una pieza en medio? ¿ha sido jaque y no puedo mover? ¿está la pieza clavada y no la puedo mover?... Todo ello sólo para averiguar las jugadas legales, no si son buenas o malas. La ventaja del ordenador es que lo hace con suma rapidez.
Minimax. Para cada jugada legal el programa busca las respuestas del contrario. A su vez, para cada respuesta, busca la propia. Esto crea un árbol de jugadas. Al final llama al módulo de evaluación de posiciones y decide la mejor jugada.

De esta forma el programa analiza todas las jugadas posibles (legales) con la profundidad que le hayamos indicado. Pero como hemos visto, enseguida son demasiadas, astronómicas. Si se limita a 3 jugadas por bando, tendremos un programa bastante malo pero que ganará a muchos jugadores inexpertos. Por otro lado, la profundidad debe de ser variable para enfrentar el llamado problema del horizonte. En el intercambio de piezas, debe seguir aumentando la profundidad hasta llegar a una posición estable. De otro modo puede comer un peón con la dama (con lo que cree que gana un peón) y no analizar la siguiente jugada en la que un caballo se come su dama (con lo que pierde la dama).
Al analizar todas las jugadas posibles a una determinada profundidad, el programa analiza millones de jugadas que un jugador medio descartaría como muy malas. Por ejemplo: el primer movimiento de las blancas ha sido mover el caballo hacia adelante. A nadie (pero al ordenador sí) se le ocurriría en la segunda jugada volver el caballo a su posición inicial. El humano descarta decenas de variantes y millones de jugadas en un instante. Para competir, el ordenador debe también realizar este descarte, esta poda del árbol. Es la función heurística que nos permite hallar una de las mejores soluciones, aunque no sepamos con certeza si es la mejor.
Esto se consigue con el algoritmo alfa-beta. El programa evalúa una posición. Si cuando evalúa la siguiente no encuentra buenas perspectivas de que sea mejor, la descarta sin analizarla por completo. Así, es posible que pierda la mejor jugada, pero descartará la inmensa mayoría de las malas y de este modo dedicará todos los recursos a analizar con mayor profundidad (quizá 9 o 10 movimientos) las jugadas más prometedoras.

El algoritmo alfa-beta funciona mejor si la primera jugada elegida, con la que comparar las demás, es una de las mejores. Aquí, de nuevo, el conocimiento de ajedrez que tenga el programador (y su habilidad para trasladar el conocimiento a líneas de código) será esencial. El programa debería empezar de forma parecida a como lo hace un humano: primero los movimientos que llevan capturas (intercambio de piezas), después amenazas, después movimientos hacia el centro y hacia adelante y al final movimientos hacia atrás.
El ordenador cuenta por último con una poderosa herramienta en la que de nuevo bate a los humanos sin compasión: las bases de datos para las aperturas y para los finales. Existe una amplia teoría de las aperturas en las que están registradas todas las aperturas buenas conocidas hasta el momento. El jugador experto y el ordenador jugarán mecánicamente las primeras jugadas hasta que el contrario o uno mismo se salga de la teoría. En algunos casos las aperturas pasan del movimiento diez. La memoria del ordenador supera con creces a la del humano y será mucho más eficiente en saber si una posición está o no en su base de datos y como responder a ella. Parecido es el caso de los finales. Casi todos los finales de 6 piezas o menos han sido analizados por completo y son almacenados en el ordenador. Eso significa que el programa sabe cual es la linea a seguir y si ganará o perderá (si el contrario juega bien) la partida. Además, si en el medio juego descubre una linea que lleve a un final ganador que tenga almacenado, detendrá el análisis y optará por dicha línea.
Intuición
(RAE) intuición.
1. f. Facultad de comprender las cosas instantáneamente, sin necesidad de razonamiento.
4. f. Fil. Percepción íntima e instantánea de una idea o una verdad que aparece como evidente a quien la tiene.

Magnus Carlsen es la estrella rutilante del ajedrez de hoy. El jugador más joven en conseguir el número uno mundial. Nacido en Noruega ha jugado siempre con máquinas y hoy es entrenado por Kasparov que dice de él que su destreza se arraiga en una profunda intuición que ninguna máquina puede enseñar. Magnus por su parte dice: "Es difícil de explicar. A veces siento como bueno un movimiento"
Al contrario que en el ordenador, en la mente sí hay misterio. Desvelar sus secretos no es algo que esté próximo. El proceso mental parece ser: un número grande de posibilidades se calculan inconscientemente. De ellas sólo unas pocas pasan el umbral y se hacen conscientes. A este proceso inconsciente se le llama intuición. En él intervienen recuerdos, reconocimiento de patrones (alfiles en diagonales, reyes enrocados...) y otros procesos que desconocemos. Después, las posibilidades sobrevivientes se analizan conscientemente en el proceso clásico de si muevo el caballo, las negras moverán el peón... En el proceso inconsciente interviene el aprendizaje y es de una gran economía. Los buenos jugadores piensan menos las malas jugadas.
Hombre vs máquina
Fuerza bruta. Parece la gran descalificación de las máquinas. Sin embargo, un programa que no usara todos los recursos del HW sería un programa malo. Lo mismo ocurre con los humanos. Un jugador de ajedrez usa toda la fuerza de que dispone para ganar. Exprime su cerebro al máximo. Utiliza para ello millones de neuronas. ¿Existe diferencia?
Rapidez. Es la gran ventaja del ordenador. Hace menos cosas que el humano y hace cosas muy poco eficientes. Pero lo compensa con la velocidad.
Intuición. Es la gran ventaja del humano. En ajedrez descartar malas jugadas, podar el árbol es la clave. El humano lo hace de forma enormemente eficaz. Implementar mecanismos de poda en los programas de ajedrez es la forma de mejorarlos y en general trasladar el conocimiento ajedrecístico al programa es hacerlo más inteligente.
Enigma.  Desconocemos en gran medida los mecanismos de la mente. Por ello el funcionamiento del cerebro es enigmático. No así el de las máquinas. Las hemos hecho nosotros y sabemos como funcionan. Y lo hacen implementando las estrategias humanas de la mejor forma que el programador ha podido. Podríamos enseñarles a equivocarse, como hacemos los humanos, pero eso es otro juego.
Entrada relacionada: Metáforas de Ajedrez. Comentario de Garry Kasparov

Metáforas de Ajedrez. Comentario de Garry Kasparov

Diego Rasskin-Gutman publicó el libro "Metáforas de Ajedrez. La mente humana y la inteligencia artificial." en 2005. Ahora ha sido traducido al inglés (con el esperado aumento de ventas) y comentado por Garry Kasparov en el artículo The Chess Master and the Computer de The New York Review of Books.

Genio y figura, Kasparov es fiel a su arrebatado carácter y se emplea a fondo en sus opiniones sobre el ajedrez, la inteligencia artificial y los ordenadores.

 

Hace Kasparov un resumen de sus enfrentamientos con ordenadores y un análisis de la situación actual de los programas de ajedrez.
En 1985 jugó una exhibición de simultaneas contra 32 ordenadores. Nadie se extrañó de que ganara 32 a 0.
Sin embargo, once años más tarde ganó por la mínima a Deep Blue. En 1997 Deep Blue (un superordenador de IBM de la época) ganó la revancha.
Kasparov siempre se quejó de como fue tratado (llegó a decir que el ordenador estaba siendo ayudado por personas), de que no le concedieran la revancha y de que desde entonces, con el marketing ya hecho, se cerró el proyecto.
Critica la palabrería de la prensa que calificó el evento como la última gran frontera que los hombres habían cedido. Mi opinión es que no es tal palabrería. Los humanos estamos acostumbrados a convivir con animales más fuertes, grandes y veloces que nosotros. Las máquinas que construimos no nos arrebataron ninguna supremacía. Pero nunca había existido nada más inteligente que nosotros y en la medida en que un ordenador es inteligente, hemos sido superados y lo seguiremos siendo en más y más áreas (Kasparov admite el hecho, pero desprecia a Deep Blue llamándole simple despertador). Lo cierto es que se ha perdido parte de la épica de los enfrentamientos entre humanos por la corona mundial.  En parte porque sabemos que si jugaran contra ordenadores perderían. En parte por culpa del propio Kasparov que propició y ahondó en el cisma del torneo de campeones de modo que ya no eramos capaces de saber quien era el campeón.
Es conmovedor como acepta ser el último campeón humano. "Antes de 1994, y después de 2004, estos duelos tuvieron poco interés. Los ordenadores rápidamente pasaron de muy débiles a muy fuertes... entonces ya era evidente que la superioridad de los ordenadores frente a los humanos era sólo cuestión de tiempo. Hoy en día, por 50 dólares se puede comprar un programa de PC casero que aplastará a la mayoría de los grandes maestros... La competición Hombre-Máquina es cosa del pasado."
Dice Kasparov que los posibles movimientos, 10^120 son demasiados para que ninguna tecnología imaginable pueda resolver definitivamente el juego (lo que suena muy correcto) pero alerta de que la prima pequeña del ajedrez, las damas, ya ha sido resuelta y el programa Chinook es matemáticamente invencible.
La influencia de los programas de ajedrez entre los grandes maestros es evidente. Cada vez son más jóvenes y el juego ha cambiado. Las grandes líneas clásicas ya no son tan validas y los programas han abierto caminos libres de los prejuicios de la tradición.
Arremete Kasparov contra la forma de jugar de los ordenadores de un modo un tanto incomprensible (posiblemente debido al oceánica distancia entre su ajedrez y el mío) o quizá resentido. Nadie se gasta dinero, dice, en desarrollar programas creativos que nos muestren la belleza del juego y nos enseñen como juegan al ajedrez los humanos. "La pura fuerza bruta del cálculo gana, ¿por qué molestarse en todo lo demás?"
Bien cierto, pero ¿por qué le parece que debería de hacerse de otro modo? ¿Por qué es más creativo un humano que juega mal y pierde que una máquina que no se equivoca, que ha analizado la jugada creativa y sabe que es mala? Y por otro lado ¿por qué investigar la forma en la que los humanos jugamos al ajedrez? Naturalmente los ordenadores deben de ayudarnos a comprender el funcionamiento del cerebro, pero ¿por qué en un área tan especifica como el ajedrez? Otras muchas áreas son posibles y deseables: la toma de decisiones (pero no en concreto vinculadas al ajedrez), la creatividad (en general), la memoria, las emociones, la conciencia...
De estas y de otras cosas habla Kasparov en su comentario, algunas de cuyas frases están traducidas en el documento que expongo a continuación.
Inacabable y sugerente tema el de este juego de ordenadores en el que los humanos crearon antes el juego que a los jugadores.
Mi modesta experiencia con los programas de ajedrez se explica muy fácilmente. Siempre van ganando. Hasta que hago trampa y termino ganando yo. Predecible y aburrido. Jugar contra un ordenador no despierta ninguna emoción en mí. Por el contrario, jugar con humanos ya sea en su presencia o en Internet, desencadena una intensa cascada emocional.
PD. Hace años escribí un relato sobre el tema llamado "El último campeón" que me permito vincular aquí.
Entrada relacionada:  Ajedrez. Hombre vs máquina. ¿Intuición o fuerza bruta?