Revista Cultural Digital
ISSN: 1885-4524
Número 56 - Otoño 2019
Asociación Cultural Ars Creatio - Torrevieja

 
El ajedrez, núcleo de la Inteligencia Artificial del s. XXI Francisco José García Nieto

 

El ajedrez era, hasta hace no demasiado tiempo, una actividad de la que hacía uso el ser humano para mostrar la superioridad del pensamiento frente al simple funcionamiento de una máquina.

Las primeras máquinas de ajedrez eran rivales dignos para aficionados, pero perdían una y otra vez en el momento en el que un formado jugador de club —y ya no digamos un Gran Maestro Fide— se enfrentaba a ellas. Eran «inocentes», no comprendían el sacrificio de piezas con el fin de la obtención de ventajas posicionales que a la postre se tornaban decisivas, ya que únicamente otorgaban un valor matemático a las piezas colocadas sobre las 64 casillas y «hacían sus cálculos»; pero carecían de intuición y de la percepción de una amenaza global. Es por esto que el ego del humano seguía intacto e inaccesible.

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Deep Blue estaba formado por dos bloques macizos de más de dos metros de altura y pesaba una tonelada y media.

Pero en el bando perdedor se iba aprendiendo de cada derrota, y se plantearon cómo mejorar el juego de la máquina, cómo rediseñar el módulo de análisis para que cada movimiento fuera más efectivo. Fue así como la todopoderosa IBM norteamericana vio una posibilidad de mostrar al mundo el nivel tecnológico de sus creaciones de silicio; así que decidieron crear una supercomputadora diseñada única y exclusivamente para jugar al ajedrez: fue el nacimiento de la que se conocería como Deep Blue (Azul Profundo).

Esa profundidad hacía referencia a la fuerza de juego, traducida en cantidad de jugadas que podían ser calculadas tras un movimiento cualquiera (movimientos futuros). Un jugador en nivel de iniciación tiene una profundidad de una o dos jugadas; uno de nivel intermedio, de tres o cuatro; y uno avanzado puede llegar a las cinco o seis jugadas de profundidad. Tras ese umbral ya se encuentran los Grandes Maestros, habiendo llegado a acreditar el actual campeón del mundo Magnus Carlsen una profundidad de unas doce jugadas. El "Azul" tan sólo representaba el color corporativo de la compañía.

Así, el 10 de febrero de 1996, se enfrentaron en una primera partida que asombró al mundo, ya que el todopoderoso Kaspárov perdería por primera vez una partida frente a una máquina. Son memorables las miradas asesinas que dirigía Kaspárov al hombre que introducía las jugadas en Deep Blue.

Lejos de amedrentarse, Kaspárov se fue de la sala y volvió al día siguiente. Ganó tres y empató dos de las cinco partidas restantes, por lo que ganó el enfrentamiento por 4-2, hecho que utilizó en su momento la prensa rusa para publicitar la superioridad de la inteligencia del campeón soviético frente a los programadores norteamericanos de IBM. «La computadora no me vencerá hasta el próximo milenio», dijo Kaspárov tras su victoria. «Kaspárov gana en nombre de la especie humana», se podía leer en la prensa mundial. Pero en IBM tenían claro el camino: faltaba simplemente mayor profundidad.

IBM no tardó demasiado en solicitar la posibilidad de una revancha, la cual quedó concertada para el año siguiente en Nueva York. Pero en esta ocasión algo había cambiado: IBM había hecho un gran esfuerzo económico y publicitario, y los programadores de Deep Blue habían trabajado sin descanso. Deep Blue II era mucho más avanzada tecnológicamente que su predecesora y además se había cuidado mucho su preparación teórica. Detrás de la computadora había un gran equipo de entrenadores, varios de ellos GM. Por ejemplo, el GM Joel Benjamin dedicó seis meses a preparar el libro de aperturas de Deep Blue. A esa tarea se unieron los GM Miguel Illescas y John Fedorowicz, que además trataron de dotar a la computadora de cierta «comprensión posicional», tarea ardua, como ellos mismos reconocieron, en un campo donde Deep Blue I había fracasado en el anterior duelo. Por lo que en 1997 presentaron una nueva versión llamada Deeper Blue (Azul más Profundo), a la que todo el mundo seguía llamando Deep Blue. Una máquina brutal, mejorada; una supercomputadora de procesamiento paralelo masivo compuesta por 30 nodos, cada uno con 30 microprocesadores P2SC de 120 MHz, ampliados con 480 procesadores VLSI especializados en ajedrez, capaces de calcular 200 millones de posiciones por segundo, por lo que esta vez sí, estaban preparados para enfrentarse al campeón mundial de ajedrez Gary Kaspárov.

El 11 de mayo de 1997 concluyó el encuentro a seis partidas en el que Deeper Blue vencía 3½ a 2½. El estupor fue general, nadie daba crédito a lo que ocurría: la «inteligencia artificial» se imponía a la «inteligencia natural».

Kaspárov no aceptó la derrota, y en declaraciones dijo: «El ordenador todavía no ha demostrado nada. Si hubiéramos jugado una auténtica partida de competición, puedo asegurar que hubiera dado buena cuenta de Deep Blue». Y no contento con eso, añadió: «Yo, personalmente, les garantizo a todos los aquí presentes que si Deep Blue participa en ajedrez de competición, personalmente, repito, garantizo que lo haré pedazos».Pero nadie dudaba de que el genio de Bakú había hecho todo lo que estaba en su mano para intentar superar a su oponente. Kaspárov acusó a IBM de hacer trampas diciendo que no era un programa, sino un equipo de analistas profesionales los que movían las piezas, ya que en una de las partidas del match ofreció un sacrificio de peón que de haber sido aceptado —como ocurría de forma general con las máquinas— le habría dado una ventaja táctica decisiva; pero la máquina no mordió el anzuelo envenenado y se acabó imponiendo.

Hasta estos acontecimientos ajedrecísticos de 1997, tan sólo en el marco de la ciencia ficción se había hablado de «Inteligencia Artificial»; pero esto abrió las puertas a nuevos campos de investigación tecnológica.

Uno de los retos a partir de ese momento fue el de reducir el tamaño y el peso, ya que Deep Blue pesaba 1’5 toneladas y estaba formado por dos bloques de dos metros de altura; reto hoy ampliamente superado al poder instalar, en cualquier ordenador de sobremesa actual, un programa con una potencia superior a la que era capaz de desarrollar el Deep Blue inicial.

Una vez que Deep Blue demostró que el cálculo profundo puro y duro era superior a la comprensión global y a la habilidad de combinar creatividad y cálculo, arte y ciencia que tiene el ser humano para jugar al ajedrez, la tecnología tomó rumbo hacia la posibilidad de hacer posible la AI (Inteligencia Artificial), por lo que teniendo en cuenta la capacidad del cerebro humano de analizar y de recordar, al tiempo que toma decisiones de ejecución precisa basada en su experiencia, se estimó que para que un ordenador realizara un proceso semejante se precisarían máquinas mucho más potentes que las fabricadas hasta entonces. Por esto el ajedrez computacional se dejó de lado durante años; por una parte, por este cambio de dirección tecnológico indicado, y por otra, por la reticencia de los grandes maestros humanos a enfrentarse a una máquina que no se cansa, que no siente, que no tiene miedo, y que es capaz de calcular mucho más lejos que lo que ellos eran capaces de hacer.

En el año 2003, IBM estaba ultimando un nuevo superordenador llamado Blue Gene/L, que vio la luz en 2005 convirtiéndose en el ordenador más rápido del mundo; con unas 500 veces mayor potencia de cálculo que Deep Blue. Seguido de éste, en 2007 nació Blue Gene/P, y en 2011 Blue Gene/Q, pero sin intención de hacerlo jugar al ajedrez, sino de comenzar a hacer realidad la AI (inteligencia Artificial). Con este proyecto, IBM consiguió simular el funcionamiento de mil millones de neuronas y diez billones de sinapsis, con 512 procesadores trabajando simultáneamente, es decir, el equivalente neuronal en el cerebro de un ratón, con la esperanza de seguir avanzando hacia la simulación de un cerebro humano, formado por 20.000 millones de neuronas y unos 200 billones de sinapsis, lo que requeriría 880.000 procesadores trabajando a la hora. Pretendía cruzar un modelo de algoritmos con una enorme cantidad de estadísticas, de forma que se interpretasen los datos físicos mediante las matemáticas, y que fuera capaz de «entender» instrucciones orales emitidas por un humano y emitir una respuesta coherente. Todo eso finalmente llega a la ejecución de una respuesta programada, pero no a una toma de decisiones, y precisamente la toma consciente de decisiones es la llave de la AI.

Fue por esto que el ajedrez volvió a erigirse como banco de pruebas perfecto, ya que ¿en qué entorno podrían combinarse casi infinitas posibilidades de cálculo entremezclado con la toma de decisiones clave de la AI?; obviamente no había ninguno mejor, por lo que volvieron de nuevo a desarrollarse los módulos de análisis computacional para estudiar las respuestas de las máquinas, ya no frente a las decisiones humanas, sino frente a las respuestas de otras máquinas.

A partir de 2011 comenzó a jugarse el TCEC (Top Chess Engine Championship), el conocido como el campeonato mundial de máquinas de ajedrez. Estos módulos, para intentar emular la «experiencia previa» de la que hacemos uso los humanos, cuentan con una base de datos en la que se incluyen 7’6 millones de partidas, desde el año 1560 (inicio de los registros ajedrecísticos escritos) hasta la actualidad; con un incremento de 5.000 nuevas partidas por semana que se añaden al registro, y más de 100.000 posiciones clave de aperturas de ajedrez.

Nombres como Fritz, Rybka, Houdini, Komodo, Junior y Stokfish han copado desde los inicios la elite de los módulos de análisis, especialmente este último, al que se le empezaba a etiquetar como el «tirano» de los módulos por su imbatibilidad en los últimos años.

Stockfish, el campeón del mundo de los módulos de ajedrez, es una máquina programada por los ingenieros más brillantes del planeta desde hace casi diez años con la misión de jugar un ajedrez perfecto, con capacidad para calcular millones de posiciones y decidir la jugada precisa siempre.

Pero todo cambió en diciembre de 2017, momento en el que un programa nuevo llamado Alpha Zero, creado por Deep Mind (propiedad de Google), que no había sido inicialmente diseñado para jugar al ajedrez, se impuso en un duelo a 100 partidas. La inteligencia artificial ganó 28 (tres con negras) e hizo tablas en las restantes 72. Stockfish fracasó de manera estrepitosa e histórica, no ganó ni una sola partida.

Alpha Zero ganó después de que se le introdujeran las reglas básicas del ajedrez; partiendo desde una hoja en blanco, fue capaz de entrenar la red neuronal[1], en la que se basa para aprender hasta límites insospechados, descartando jugadas que consideraba secundarias o innecesarias y deduciendo nuevas estrategias de respuesta óptima. Y tras jugar casi cinco millones de partidas durante cuatro horas contra sí mismo, Alpha Zero obtuvo el mismo conocimiento que los humanos en casi 1.400 años. Estas redes neuronales sólo conocen las reglas del ajedrez, no reciben bases de datos ingentes de partidas. Simplemente mejoran poco a poco jugando contra versiones de ellos mismos, apuntando qué funciona y qué no. Una versión de ensayo y error al ritmo del rayo, que queda lejos de las bibliotecas de partidas que formaban el «cerebro» de Deep Blue en los años 90.

Cierto es que Stockfish había sido «debilitado» al no facilitarle el acceso a sus libros de apertura o a la base de datos de tablas de finales, ya que se pretendía únicamente establecer una comparativa entre el proceso de análisis y resultado de uno y otro módulo, que son diferentes.

La diferencia de funcionamiento, o de proceso deberíamos decir, radica en que Alpha Zero no se basa en la experiencia previa, es decir, no se basa en una base de datos de millones de partidas como Stockfish, sino que su comprensión sobre el ajedrez, más allá de las reglas básicas, proviene únicamente de su capacidad de autoaprendizaje.

Los noruegos creadores y programadores de Stockfish dijeron que la derrota de su módulo de análisis no se debía más que a ese debilitamiento sufrido, y que si se produjese dicho enfrentamiento al 100% del potencial, Stockfish ganaría sin duda alguna.

Pese a haber manifestado públicamente desde Deep Mind que Alpha Zero no había sido diseñado para jugar al ajedrez, sino que sus metas aspiraban a cotas más altas y menos superficiales, haciendo caso a la demanda de continuar en el campo de las 64 casillas, Deep Mind aceptó el reto y el proyecto Leela Chess Zero se anunció por primera vez en TalkChess.com el 9 de enero de 2018.?

En los primeros meses de entrenamiento, Leela Chess Zero ya había alcanzado el nivel de Gran Maestro, superando la fuerza de los primeros lanzamientos de otros módulos como Rybka, Stockfish y Komodo, lo que resultaba realmente muy prometedor, y presentaron por primera vez al TCEC (campeonato mundial de máquinas de ajedrez) una versión de Alpha Zero rebautizada como LCZ (Leela Chess Zero), que obviamente competiría desde la base para ver si podría llegar a jugar la final del campeonato.

Imagen representativa de Leela Chess Zero

Los inicios no fueron fáciles para Leela, que debía aprender al igual que un humano que poco a poco va mejorando. En julio de 2018, Leela compitió en el Campeonato Mundial de Ajedrez Informático 2018, donde ocupó el séptimo lugar entre ocho competidores. Leela ingresó en la decimotercera temporada del Campeonato Top Chess Engine en la división 4 (la más baja) y terminó primero en esa división con un récord de 14 victorias, 12 empates y 2 derrotas, y fue avanzando, pero no lo suficiente como para llegar hasta su primera superfinal a 100 partidas. Esto lo conseguiría una temporada después.

La superfinal de la decimocuarta temporada del Top Chess Engine Championship, entre Leela Chess Zero y Stockfish, terminó con una apretadísima victoria de 50’5 a 49’5 a favor de este último, el cual había mejorado lo suficiente como para imponerse por la mínima en esa edición, por lo que los programadores noruegos respiraron aliviados. Pero ya en esa final todos los estudiosos y teóricos del ajedrez atisbaban una nueva era, un cambio de ciclo, y es que Leela Chess jugaba un ajedrez «diferente», no convencional, y lo que es más importante, Leela seguía aprendiendo, mejorando su Elo[2], que ya era equiparable al de su rival. Las sospechas se han confirmado recientemente: la superfinal de la decimoquinta temporada, celebrada en mayo de 2019, fue alcanzada por los mismos actores que salieron a escena en la edición anterior; pero, en esta ocasión, Leela ya había evolucionado alcanzando un nuevo nivel desconocido hasta la fecha. Leela mejoró su juego en comparación con la temporada anterior. Cometió muy pocos errores en los finales, jugó bien con todo tipo de aperturas, generalmente mejor que Stockfish, y a criterio de los Grandes Maestros actuales, parece que comprende y maneja mucho mejor las ventajas posicionales a largo plazo, es decir, esa «profundidad» de la que hablamos al principio. Las partidas fueron más largas de lo habitual; se jugaron 26 partidas con más de 100 movimientos; y fue la más larga la partida 33, en la que llegaron a los 262 movimientos cada uno. El resultado final fue de 53’5 a 46’5, todo un mundo de diferencia en lo que al ajedrez se refiere.

Hace tiempo que los humanos no tienen nada que hacer contra estos motores. Solamente Magnus Carlsen, el campeón mundial noruego, que es considerado de forma unánime el mejor jugador de todos los tiempos, sería capaz de aguantar eventuales embestidas de Alpha Zero y sus variantes durante algunas partidas, incluso empatar varias.

Aunque Carlsen nunca se enfrentó a Kaspárov en su apogeo, ni a Fischer, pocos dudan que el dominio del noruego sobre el ajedrez actual —un juego mucho más maduro que durante los 70— sería capaz de derrotar a Fischer si se inventase una máquina del tiempo. Similar a saber si Messi es mejor que Pelé o Maradona. Nunca sabremos la respuesta, pero la intuimos.

Muchos teóricos se han encargado durante años de repetir que, aunque las máquinas superen a los humanos, la creación de belleza nos pertenecía. Alpha Zero y sus evoluciones han puesto esa afirmación en duda. Y es que para muchos esta inteligencia artificial realiza un ajedrez único, que sacrifica piezas de forma humana, que se mantiene con desventaja material durante decenas de jugadas y que es capaz de especular como un humano en los finales de partida.

Ajedrez sin vísceras..., sin emociones..., sin «errores humanos»... Contra este sistema, genios como Capablanca, Bronstein, Lasker o Fischer no tendrían posibilidad de brillar. Ningún genio humano habido en la historia del ajedrez, desde Morphy hasta Carlsen, puede vencer a una máquina potente por mucha genialidad que empleen en las combinaciones. Precisamente, porque la máquina juega exclusivamente con la lógica matemática..., que es la esencia del ajedrez, pero el ajedrez es todavía más que eso cuando se trata de jugarlo entre humanos. El factor psicológico ocupa la esencia en lugar de la lógica, sin estar sin embargo fuera de ella. En ambas vertientes se encuentra belleza, bellezas distintas...

El camino que Alan Turing, padre de la informática, comenzó en 1947 parece haber alcanzado un nuevo nivel. Los padres de esta monstruosa criatura aseguran que estamos ante «uno de los descubrimientos científicos de nuestra era, porque permitirá entender los misterios del universo y abordar algunos de nuestros desafíos más apremiantes en el mundo real». Dicen desde Deep Mind que, con la inteligencia artificial como multiplicador del ingenio humano, soluciones como la prevención del cambio climático o una atención médica radicalmente mejorada estarán a nuestro alcance. El futuro parece que ya se ha instalado en nuestro tiempo.

Quizá los androides sí que sueñan con ovejas mecánicas.

 

Francisco José García Nieto,

licenciado en la Facultad de Ciencias de la Actividad Física y Deporte

 

http://www.ajedrezdeataque.com/04%20Articulos/00%20Otros%20articulos/Computadoras/Kasparov.htm

«Deep Blue», la máquina que desafió la inteligencia humana (abc.es/historia)

https://www.lavanguardia.com/deportes/otros-deportes/20171214/433624379301/alpha-zero-deep-mind-gary-kasparov-ajedrez-inteligencia-artificial.html

https://www.tuinteligenciaartificial.es/las-redes-neuronales-en-la-inteligencia-artificial-explicacion-clara-y-sencilla/



[1]En inteligencia artificial, una «red neuronal» no es más que la imitación del funcionamiento del cerebro humano en una máquina. Nuestro cerebro discrimina los estímulos que considera relevantes de los irrelevantes, y son ésos y sólo ésos los que procesa, por lo que optimizamos el funcionamiento al focalizar nuestra atención en aquello que realmente nos interesa e ignoramos los que serían elementos de distracción. Ese proceso no había sido realizado de forma efectiva hasta entonces, y Alpha Zero se centraba en 40.000 posibilidades de análisis por segundo frente a los 7 millones por segundo de su rival.

[2]El sistema de puntuación Elo es un método matemático, basado en cálculo estadístico, para calcular la habilidad relativa de los jugadores de deportes como el ajedrez. Debe su nombre a su inventor, el profesor húngaro Árpád Élo (1903-1992), un físico estadounidense de origen húngaro, contrariamente a la suposición generalizadamente extendida de que se trata de un acrónimo. Comenzó a utilizarse en 1971 publicándose una lista encabezada por Bobby Fischer con 2760 puntos Elo. Actualmente el campeón mundial Magnus Carlsen lidera la clasificación mundial con 2875 puntos Elo. Como referencia comparativa de la potencia de juego, cabe indicar que Leela Chess Zero ha alcanzado ya los 3600 puntos Elo, estableciendo por tanto una diferencia abismal entre estos dos hipotéticos competidores.