Ajedrez, contigo empezó todo

Ignacio Bocos García., Director de Data & Models Bankia.

Albert Einstein dijo que “la mente que se abre a una nueva idea jamás volverá a su tamaño original”.

Esto es precisamente lo que ocurrió cuando Alan Turing y Claude Shannon, dos de los padres de la informática a finales de los años 40 del siglo pasado, pensaron que el ajedrez sería un buen campo de pruebas y evolución para la Inteligencia Artificial.

No en vano, incluso con anterioridad, en 1914, el inventor español Leonardo Torres Quevedo ya había diseñado el primer autómata de la historia capaz de jugar al ajedrez, denominado “El Ajedrecista”, si bien, tenía limitaciones muy relevantes desde un punto de vista ajedrecístico ya que sólo era capaz de jugar la fase final de una partida.

Este camino fue impulsado de manera relevante con la aparición de las computadoras, lo que permitió que IBM diseñara Deep Blue, la máquina más potente en aquellos tiempos. Deep Blue derrotó el 10 de febrero de 1996, en la primera partida del enfrentamiento, al campeón del mundo de ajedrez Garri Kaspárov. En todo caso, esta victoria fue anecdótica ya que la competición entre ambos se saldó con un marcador a favor de Kaspárov (4 a 2).

En 1997 se repitió la contienda entre Kaspárov y Deep Blue en lo que se denominó “la batalla de las batallas, el hombre contra la máquina” que superó en popularidad incluso al “Match del Siglo”, jugado el 1 de septiembre de 1972, que enfrentó al estadounidense Bobby Fischer y Borís Spasski como reflejo de la Guerra Fría, donde el americano obtuvo el cetro mundial.

Según Leontxo García, gran referencia y periodista especializado en ajedrez que presenció el enfrentamiento en Nueva York, en este segundo enfrentamiento entre Kaspárov y Deep Blue “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. (…) Creo que Kaspárov lo hubiera ganado si hubiese sido 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” según relató en una entrevista para Hipertextual. Más allá de las polémicas, por tanto, el segundo enfrentamiento entre humano y máquina se saldó con la victoria de Deep Blue, en la contienda global, lo cual fue algo histórico.

Cronológicamente, el siguiente hito más relevante en la relación del ajedrez con el Data Science fue la aparición en 2017 del programa AlphaZero, propiedad de Google a través de su filial DeepMind. La irrupción de esta IA generó un shock en el mundo del ajedrez no sólo por derrotar a otros programas de ajedrez, que hasta la fecha parecían imbatibles (i. e. StockFish 8), sino  porque también había auto – aprendido a jugar en sólo 24 horas mediante técnicas de Deep Learning.

La calidad de su juego es de tal nivel que el actual campeón del mundo, Magnus Carlsen, quien tuvo como entrenador al propio Kaspárov en su juventud, reconoció que había modificado su estilo de juego inspirándose en AlphaZero. Esta decisión, en la cual la IA se convierte en una pieza clave en la toma de decisiones que impulsa el resto de los aspectos de su entrenamiento, le ha permitido alcanzar la máxima puntuación de la historia del ranking ELO de ajedrez.

Más allá de debates éticos sobre la personalidad de “sujeto ético” de programas como AlphaZero, es preciso reconocer que, como ha puesto de manifiesto el ajedrez, en problemas con un número de reglas limitado y un objetivo claro, la capacidad de la IA y el Data Science sobrepasa en la toma de decisiones a la capacidad de decisión humana siendo esta superioridad algo cuestionable únicamente desde el punto de vista temporal ya que no hay duda de que tarde o temprano ocurrirá.

De hecho, de la misma manera que la mayor parte de los expertos coinciden en que en 1997 Kaspárov era, a pesar de su derrota, mejor que Deep Blue, a día de hoy no hay duda de que los programas de IA de ajedrez derrotarían a cualquier gran maestro de ajedrez, incluido el campeón mundial vigente.

En contrapartida, la superioridad de la IA en el ajedrez clásico ha hecho que se retomen evoluciones del mismo como son el “Ajedrez de Capablanca”, la propuesta de eliminación del enroque del otrora campeón del mundo Vladímir Krámnik o el “Ajedrez 960” diseñado por Bobby Fischer. De hecho, recientemente Magnus Carlsen ha defendido la creación de competiciones en la modalidad de “Ajedrez 960” con el objetivo de mejorar el espectáculo que ofrece el ajedrez ya que la probabilidad de que una partida entre Grandes Maestros acabe en empate (tablas) es muy alta debido a la alta preparación de los jugadores.

De hecho, es preciso notar que estas modificaciones no son cambios estructurales, sino que en términos matemáticos su implicación es exclusivamente aumentar el universo de posibilidades de desarrollo de las partidas, lo cual complica el autoaprendizaje de una máquina, pero no evitaría que en el corto o medio plazo volviesen a superar al ser humano también en estas modalidades.

Por el contrario, si bien para una máquina con recursos prácticamente ilimitados en términos de computación el aumento de las probabilidades no supone a medio plazo una situación difícil de manejar, sí que incorpora un punto de improvisación importante para los jugadores humanos de ajedrez ya que, por ejemplo, en el caso del ajedrez 960 el punto inicial de cada una de las partidas sería aleatorio y esto redundaría en un mayor espectáculo.

Por tanto, desde la óptica de la aplicabilidad, uso y ROI de la IA y el Data Science, este tipo de problemas con unas reglas conocidas, finitas y con un objetivo claro son el candidato perfecto de cara a su industrialización en el proceso de toma de decisiones en el entorno empresarial, tal y como se ha conseguido en otro ámbito con el ajedrez.

En definitiva, sin entrar en valoraciones estéticas, el ajedrez es un buen ejemplo de cómo conseguir interactuar de manera exitosa con la IA en nuestros desarrollos para mejorar la consecución de nuestros objetivos y, por otro lado, preservar o evolucionar la naturaleza de ciertos aspectos de nuestra vida cotidiana de cara a que mantengan su atractivo.

Porque quizás lo más llamativo de esta situación es que, en un momento en el que existe consenso de que el ser humano ha sido sobrepasado claramente por las máquinas en el ajedrez y podría haber perdido su atractivo por ello, gracias precisamente a la digitalización, la pandemia del COVID – 19 y otro tipo de estímulos como la serie Gambito de Dama de Netflix, actualmente el ajedrez esté viviendo una época que podría denominarse dorada.

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