Jaque mate del Messi de los chips

Es un avance esperanzador, aunque estemos todav¨ªa muy lejos de que una m¨¢quina razone como un ser humano. Tras aprender a jugar al ajedrez desde cero por s¨ª mismo en s¨®lo 24 horas, el programa AlphaZero ha batido por 28-0 (y 72 partidas en tablas) a Stockfish, otra m¨¢quina que simboliza 70 a?os de investigaci¨®n de la inteligencia artificial en el ajedrez. AlphaZero s¨®lo calcula 80.000 jugadas por segundo (por 70 millones de su rival), pero afina mucho mejor la b¨²squeda, lo que abre la esperanza de su aplicaci¨®n en campos importantes de la ciencia.

Alan Turing y Claude Shannon, padres de la inform¨¢tica, eligieron el ajedrez (hacia 1947) como campo de experimentaci¨®n porque el n¨²mero de partidas distintas posibles (un uno seguido de 123 ceros) equivale al infinito para los humanos, pero es finito para una computadora. Y ya intuyeron que para lograr su objetivo -ganar al campe¨®n del mundo- no bastar¨ªa con el camino A (fuerza bruta tonta), sino que ¨¦ste deber¨ªa confluir con el B (m¨¢s lento pero mucho m¨¢s inteligente). Ten¨ªan raz¨®n, porque ninguna computadora puede hoy calcular ese n¨²mero de posibilidades, superior al de ¨¢tomos en el universo entero conocido (un uno seguido de ochenta ceros).

Deep Blue gan¨® medio siglo despu¨¦s a Gari Kasp¨¢rov (n¨²mero uno desde 1985 a 2005) porque IBM logr¨® que el silicio tuviera un algoritmo Alpha-Beta, cuya forma de pensar recordaba vagamente a la de un gran maestro: ¨¦ste descarta en muy pocos segundos el 90% de las jugadas legales posibles, y se concentra s¨®lo en el c¨¢lculo o evaluaci¨®n de tres o cuatro. Las dudas, muy razonables, sobre hasta qu¨¦ punto el nerviosismo de Kasp¨¢rov le hab¨ªa hecho jugar por debajo de su nivel se despejaron en pocos a?os: hoy, un tel¨¦fono m¨®vil con Stockfish ganar¨ªa claramente al campe¨®n del mundo, el noruego Magnus Carlsen.

Pero AlphaZero, creado por la empresa Deep Mind (de Google), ha subido mucho el list¨®n, gracias al algoritmo Montecarlo, basado en redes neuronales, que se acerca m¨¢s a c¨®mo piensa un gran maestro. Sus antecesores inmediatos, AlphaGo y AlphaGo Zero, han vencido en el ¨²ltimo a?o a los mejores humanos del mundo en go, un juego a¨²n m¨¢s complicado que el ajedrez en posibilidades t¨¢cticas, aunque menos diverso en estrategia. Tras esos ¨¦xitos, el director general de Deep Mind, Demis Hassabis, ex ajedrecista, se plante¨® el reto de que su programa, ligeramente adaptado pero con el mismo algoritmo b¨¢sico, fuera capaz de aprender (jugando miles de partidas contra s¨ª mismo) para lograr la excelencia en ajedrez.

Los dos grandes expertos consultados por EL PA?S consideran que este ¨¦xito en ajedrez es una consecuencia l¨®gica de los recientes en go, pero subrayan la manera de lograrlo: ¡°Que se haya hecho con un algoritmo algo gen¨¦rico, no muy especializado, sin bases de datos previas, aprendiendo por s¨ª mismo desde cero, es significativo¡±, recalca Ricardo Sanz, doctor en Inteligencia Artificial de la Universidad Polit¨¦cnica de Madrid.

Esa diferencia entre un programa que s¨®lo hace bien una cosa y otro m¨¢s gen¨¦rico es muy importante para Ram¨®n L¨®pez de M¨¢ntaras, director del Instituto de Investigaci¨®n Artificial del CSIC y coautor (junto a Pedro Meseguer) del reciente libro Inteligencia Artificial: ¡°Adem¨¢s, me impresiona mucho que s¨®lo calcule 80.000 jugadas por segundo; muchas m¨¢s que un gran maestro, s¨ª, pero 900 veces menos que Stockfish. Es un avance significativo que tal vez pueda aplicarse pronto al c¨¢lculo molecular; por ejemplo, en la fabricaci¨®n de medicamentos. Pero a¨²n estamos muy lejos de que una m¨¢quina razone como un ser humano. Para eso deber¨ªa tener sentido com¨²n¡±.