F¨ªsica cu¨¢ntica: ?el ¡®truco¡¯ para ganar a la inteligencia artificial al Go?

La relaci¨®n de la inteligencia artificial y los juegos puede resumirse en dos palabras: gato y rat¨®n. Desde queen 1997 Deep Blue venci¨® a Kasparov al ajedrez, rat¨®n primigenio, una larga lista de roedores han ido presentando su candidatura a convertirse en el juego definitivo que pruebe o desmienta la superioridad intelectual de la m¨¢quina: Jeopardy, Starcraft, P¨®ker... El Go, otro cl¨¢sico aspirante, derrotado en 2016, acaba de volver al ring decidido a complicarle la vida al gato con la ayuda de un equipo de cient¨ªficos de la Shanghai Jiao Tong University.

Los responsables del nuevo desaf¨ªo han ideado una modalidad inspirada en la f¨ªsica cu¨¢ntica de este milenario juego de mesa. En ella, los jugadores hacen sus movimientos con dos fichas entrelazadas en lugar de una. "La f¨ªsica cu¨¢ntica puede dar al juego el rasgo no determinista -propio de los juegos de azar- que no existe en la versi¨®n cl¨¢sica¡±, explican en el estudio resultante. Adem¨¢s, en este Go remozado se juega en condiciones de ¡°informaci¨®n imperfecta¡±; es decir, los jugadores solo pueden conocer una parte del estado del juego, mientras que el resto se mantiene en secreto, como las cartas en el p¨®quer.

En el Go cl¨¢sico dos jugadores se enfrentan por lograr el dominio del tablero y rodear a su contrincante mediante la ubicaci¨®n estrat¨¦gica de fichas negras y blancas, llamadas piedras, sobre las intersecciones de un tablero de 18 por 18 cuadrados. Si un jugador ocupa las cuatro intersecciones que rodean una ficha del contrincante, la captura. Al final del juego, que llega cuando los dos jugadores pasan su turno por no ver m¨¢s movimientos posibles, gana aquel que haya rodeado m¨¢s intersecciones vac¨ªas con sus piedras. Esta din¨¢mica, aparentemente sencilla, permite largas sucesiones de jugadas y genera un sinf¨ªn de escenarios que, al menos hasta 2016, convirtieron al Go en un reto con el potencial de superar las capacidades de la m¨¢quina y permanecer en la menguante lista de cosas que los humanos a¨²n hacemos mejor.

La versi¨®n cu¨¢ntica es una vuelta de tuerca que ampl¨ªa exponencialmente los posibles estados del juego incorporando fichas entrelazadas a la partida y enfrentando al algoritmo con alguien de su tama?o: otra m¨¢quina.

La clave de esta nueva y enrevesada modalidad de juego es que la posici¨®n de las piedras entrelazadas en el tablero no es definitiva. En el momento en que el contrincante coloque una pieza en un v¨¦rtice adyacente a cualquiera de las dos que est¨¢n entrelazadas, una de ellas desaparecer¨¢ y la otra permanece en el tablero. De este modo, el jugador no sabe si ha tenido ¨¦xito en su acci¨®n hasta que la haya completado. En caso de que la ficha junto a la que se ha ubicado desaparezca al ¡°colapsar¡± el entrelazamiento, habr¨¢ perdido el tiempo. Del mismo modo, la piedra desenmascarada que se queda en el tablero solo podr¨¢ rodear al enemigo a partir de ese momento. Digamos que cada jugador coloca un par de piedras entrelazadas separadas de las de su contrincante. En ese momento, el tablero podr¨ªa tener cuatro configuraciones distintas en funci¨®n de cu¨¢l permanezca sobre ¨¦l.

?Qui¨¦n decide se queda y qui¨¦n se va? La permanencia o no de las fichas se obtiene creando un verdadero proceso de entrelazamiento cu¨¢ntico. Los cient¨ªficos emplearon pares de fotones entrelazados para extraer una serie aleatoria de medidas de 0 o 1 que se asign¨® a las piedras emparejadas.

De d¨®nde venimos

Al Go se le consider¨® un digno sucesor del ya superado ajedrez por dos razones principales. Por un lado, el mayor n¨²mero de posiciones posibles sobre su tablero complica las tareas de b¨²squeda de potenciales movimientos. Por otro, el aspecto de una victoria en ajedrez -capturar al rey- est¨¢ m¨¢s delimitado que en el Go, donde cualquier configuraci¨®n del tablero en la que ninguno de los jugadores vean m¨¢s beneficios por conquistar, da lugar al recuento final.

As¨ª las cosas, no es de extra?ar que, durante d¨¦cadas, la m¨¢quina fuera incapaz de vencer a un humano, fuera este jugador profesional o amateur. La caza del Go salt¨® a los peri¨®dicos del mundo en 2015, cuando Fan Hui se enfrent¨® a Alpha Go, el algoritmo desarrollado por Deep Mind, en un primer asalto del que la m¨¢quina sali¨® victoriosa. En 2016, esta inteligencia artificial se consagr¨® como superior -en lo que a Go respecta- tras ganar al que fuera campe¨®n mundial, Lee Sedol.

Despu¨¦s llegar¨ªa Alpha Go Zero. Y despu¨¦s, Alpha Zero. El original aprendi¨® a jugar en el transcurso de miles de partidas contra jugadores de distintos niveles. La segunda generaci¨®n aprendi¨® jugando contra s¨ª misma. Y la tercera, tambi¨¦n autodidacta, se ense?¨® adem¨¢s c¨®mo jugar al ajedrez y el shogi.

?A d¨®nde vamos?

No es descabellado preguntarse para qu¨¦ quiere la humanidad un Go cu¨¢ntico. Seg¨²n los cient¨ªficos chinos que lo han inventado, la finalidad es b¨¢sicamente elevar el list¨®n de la m¨¢quina. ¡°Nuestros resultados establecen un paradigma de invenci¨®n de nuevos juegos con caracter¨ªsticas y recursos cu¨¢nticos y ofrecen una plataforma vers¨¢til, tanto para el aprendizaje autom¨¢tico cl¨¢sico como para el cu¨¢ntico¡±, explican.

Alpha Zero, por ejemplo, trae para Deepmind victorias colaterales a las que se dan en el tablero. Un algoritmo capaz de asimilar las reglas de tres juegos distintos es un significativo avance hacia la creaci¨®n de sistemas de aprendizaje de prop¨®sito general y adaptables a situaciones cambiantes. Poner a las m¨¢quinas a perseguir estas nuevas metas puede tener dos resultados: que el algoritmo se sofistique hasta lograr alcanzarlas o que el rat¨®n cace al gato y encontremos por fin el l¨ªmite de la inteligencia artificial.