Innovación

La partida de ajedrez más larga del mundo de la que nació el ‘machine learning’

Os contamos la paradigmática relación entre inteligencia artificial y juegos como las damas, el ajedrez o Go. Dos polos aparentemente lejanos que han protagonizado el devenir de la economía digital.

¿Qué dirían si les contamos que hubo una partida de ajedrez que duró más de 50 años? Seguramente que estamos engañando de alguna forma al enunciarlo, y es cierto. Pero también es igualmente verídico que durante esa enorme cantidad de tiempo se desarrollaron múltiples partidas, la mayoría de ellas más que aburridas, con un único propósito: demostrar que una máquina podía pensar y, además, ganar a los humanos en un juego tan intelectual como es el ajedrez.

Comencemos por el principio de esta dilatada historia. A finales de la década de los 50, un informático llamado Arthur Samuel desarrolló un algoritmo bastante rudimentario que podía jugar a las damas. La lógica sería la misma que la empleada luego para vencer en el ajedrez: el sistema aprendía a partir de los movimientos del propio Samuel y comparaba sus movimientos con los de una base de datos con cientos de partidas anteriores.

Unos años más tarde, en 1985, comenzaría el siguiente capítulo de una historia que todavía continúa hoy: un joven llamado Feng-hsiung Hsu decidió dar el paso y comenzar a construir un modelo de ajedrez informatizado llamado ‘Chipset’. Fue un intento igualmente básico, con un funcionamiento muy pobre y que no era capaz de igualar ni de lejos a la inteligencia humana. Algo fallaba y no se sabía qué era, si una falta de computación, un mal algoritmo o la necesidad de más información para procesar.

O, quizás, una combinación de todo ello. Así lo entendieron en IBM, cuando en 1989 dio comienzo un proyecto -posteriormente denominado The Deep Blue Team- que se planteó un enorme reto: no sólo querían crear un modelo informático que jugara bien al ajedrez sino que éste debía ganar a los mejores jugadores humanos del mundo. Para ello construyeron un procesador pensado únicamente para evaluar hasta 200 millones de posiciones por segundo, el cual fue incorporado en el sistema Powerparallel SP de la marca azul, el más potente en aquella época.

Hoy en día su potencia puede parecernos ridícula, pero hemos de entender que estábamos en los anales de la informática moderna. En su última configuración, hablamos de un equipo con 30 microprocesadores de 120 Mhz, con otros 480 procesadores de esos que se diseñaron solo para jugar al ajedrez. De hecho, y aunque hoy en día muchos ordenadores domésticos superen esta potencia, en 1997 el Deep Blue estaba entre los 300 mejores supercomputadores del mundo, con una capacidad de cálculo total que superaba los 11,3 gigaflops.

El modelo de trabajo planteado por IBM para ganar la partida de su vida era, en el fondo, bastante sencillo. Como su propio nombre (‘deep’, profundo en inglés), el sistema necesitaba tener la mayor cantidad de información posible para poder adentrarse en la profundidad de la partida; esto es, ver el mayor número de movimientos futuros posible para adelantarse a los de su rival. Normalmente, el sistema era capaz de predecir entre 5 y 10 movimientos, muy por debajo de lo que pueden llegar a hacer algunos jugadores de élite. Nada parecía que fuera a permitir a Deep Blue imponerse a un campeón del mundo de ajedrez. O eso creían muchos.

Depp Blue ‘vs’ Kasparov

Un encuentro a seis partidas enfrentó a la máquina de IBM contra el campeón del mundo vigente, Garry Kasparov. Fueron partidas memorables y, conforme lo que nos imaginábamos, el humano estaba muy por encima de la máquina. El resultado final fue de 4-2 a favor de Kasparov pero algunos detalles ya hicieron presagiar que la inteligencia artificial estaba a punto de superar al humano en este extraordinario deporte.

Lo primero fue el simple hecho de que una máquina pudiera ganar, aunque fuera una partida, a una mente tan brillante como la de Kasparov. Eso ocurrió el 19 de febrero de 1996. Pero el propio Kasparov ya reconoció que el nivel de Deep Blue asustaba y que estaba muy por encima de otros sistemas automatizados, contra los que el ajedrecista estaba acostumbrado a competir y vencer fácilmente.

El 25% de las empresas ya ha integrado la inteligencia artificial en su seno

Y sus miedos estaban más que justificados. En mayo de 1997, Kasparov y Deep Blue volvieron a enfrentarse en un encuentro estándar (el anterior fue realizado con un ritmo más lento de lo habitual para facilitar la labor de la máquina) y, ahora sí, la informática venció al hombre. De las seis partidas, Deep Blue ganó 3,5, frente a las 2,5 que se anotó el campeón del mundo. De ese encuentro, en el que Kasparov se hundió moralmente ante la superioridad de la máquina (como se ve en la imagen superior) salió la primera muestra de que un algoritmo podía ser más eficiente, creativo y poderoso que un humano con la mente limitada por la naturaleza. Y, tan sólo 50 años después de que Arthur Samuel tratara de entrenar a un ordenador para jugar a las damas, nacía la inteligencia artificial tal cual la conocemos hoy.

AlphaGo

Las enormes aplicaciones de la inteligencia artificial en nuestra sociedad y economía digital son más que evidentes y os las hemos contado en numerosas ocasiones. Pero siguen sucediéndose experimentos para demostrar el poderío de la IA en el ámbito de los juegos, una forma muy fácil de constatar los progresos en el rendimiento de estos algoritmos.

Eso sí, ahora el ajedrez ha sido sustituidos por otros juegos más diversos como Go, una modalidad de origen chino y considerado como el juego más difícil del mundo. En este campo, la compañía DeepMind de Google ha desarrollado una inteligencia artificial capaz de aprender desde cero a jugar a este juego. Se llama AlphaGo y ya fue capaz de vencer al mejor jugador de Go del mundo. Tan aburrida está la lucha entre humanos y máquinas que Google decidió enfrentar a dos de sus modelos informáticos entre sí para ver qué ocurríaAlphaGo Master perdió contra AlphaGo Zero 89 veces de 100.

Sobre el autor de este artículo

Alberto Iglesias Fraga

Periodista especializado en tecnología e innovación que ha dejado su impronta en medios como TICbeat, El Mundo, ComputerWorld, CIO España, Kelisto, Todrone, Movilonia, iPhonizate o el blog Think Big de Telefónica, entre otros. También ha sido consultor de comunicación en Indie PR. Ganador del XVI Premio Accenture de Periodismo y Finalista en los European Digital Mindset Awards 2016.