Detectando emociones en el ajedrez

por Frederic Friedel
15/03/2020 – ¿Sueles encontrar contratiempos innecesarios en tus partidas? ¿Entras en pánico, estás demasiado relajado, o demasiado confiado en un final que necesita atención especial? Una gran cantidad de empresas y centros de investigación desarrollan sistemas de inteligencia artificial para rastrear y registrar las emociones humanas. Recientemente nos encontramos con una de esas iniciativas que está aplicando esta tecnología al ajedrez. Los experimentos iniciales con GMs de más de 2700 han devuelto resultados prometedores. ¿Se convertirá esta en una de nuestras herramientas de entrenamiento estándar?

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Detectando emociones en el ajedrez

¿Sueles encontrar contratiempos innecesarios en tus partidas? ¿Entras en pánico, estás demasiado relajado, o demasiado confiado en un final que necesita atención especial? Una gran cantidad de empresas y centros de investigación desarrollan sistemas de inteligencia artificial para rastrear y registrar las emociones humanas. Recientemente nos encontramos con una de esas iniciativas que está aplicando esta tecnología al ajedrez. Los experimentos iniciales con GMs de más de 2700 han devuelto resultados prometedores. ¿Se convertirá esta en una de nuestras herramientas de entrenamiento estándar? 

Como muchos de ustedes saben, durante el último año y medio he estado involucrado en un proyecto de red neuronal, basado en el trabajo pionero de Deep Mind, una empresa patrocinada por Google. El proyecto implica el desarrollo de un módulo de ajedrez que básicamente se genere a sí mismo. Fat Fritz, como decidimos llamarlo, bien podría ser la entidad capaz de jugar al ajedrez más fuerte que haya existido.

Mientras desarrollábamos Fat Fritz, un laboratorio de inteligencia artificial me contactó en enero del año pasado. El laboratorio estaba trabajando en un proyecto para usar la cámara web de cualquier portátil y un sensor externo para monitorear jugadores (de ajedrez o de cualquier otro deporte) y realizar un seguimiento de su estado emocional. Sabían que yo había participado en proyectos relacionados con IA y en el área del monitoreo de emociones durante partidas de ajedrez.

Boris Spassky and Ulf Andersen in 1979

Boris Spassky y Ulf Andersen en 1979

En 1979, se realizó un fuerte torneo internacional en Múnich, en el cual el GM Helmut Pfleger realizó exámenes médicos a los jugadores (él también estaba participando). La idea era monitorear sus frecuencias cardíacas durante la partida. Se ofrecieron como voluntarios Boris Spassky y Ulf Andersson. Yo era el asistente de Helmut. A él también lo monitoreamos durante las partidas, y además utilizamos betabloqueadores para ver cuál sería su efecto.

En el gráfico (haga clic para ampliar) se puede ver que la frecuencia del pulso durante una partida normal (línea superior) puede duplicarse con respecto a su frecuencia normal. Esto se puede evitar mediante el uso de un betabloqueador (línea inferior). Helmut estaba decepcionado con su desempeño cuando jugaba "con calma": aparentemente las altas pulsaciones son necesarias para enfrentar retos tácticos.

Este fue un experimento bastante simple, dado que sistemas de monitoreo más sofisticados no estaban disponibles en ese momento. Pero en los cuarenta años transcurridos desde entonces ha habido enormes avances. Lo he probado yo mismo: se puede detectar la frecuencia del pulso con una simple cámara web de una portátil, simplemente enfocando la cara. Aparentemente usa cambios de color muy sutiles en la piel para medir el pulso, y lo hace con mucha precisión, como lo comprobé al usar un sensor externo tradicional.

Hoy en día también existen técnicas para detectar emociones que se reflejan en nuestro comportamiento y fisiología, como la ansiedad, la calma, el estrés, el optimismo, etc. Si bien las emociones que emanan de expresiones de la cara y a través de la voz pueden controlarse y alterarse, lo mismo no es cierto para las señales fisiológicas. Por ejemplo, uno no puede controlar el latido del corazón o el sudor en las palmas de las manos.

El grupo de IA mencionado anteriormente (que actualmente desea permanecer anónimo) ha llevado a cabo varios experimentos, incluidas dos sesiones con fuertes grandes maestros, quienes jugaron más de 150 partidas online, contra GMs y MIs de otras partes del mundo. Fueron partidas de blitz y bullet y se jugaron durante cuatro días. Se utilizó una cámara web para medir la frecuencia cardíaca y luego derivar el nivel de "emoción" de acuerdo al valor medido. Se utilizó otro pequeño sensor externo para medir con precisión los intervalos entre latidos del corazón, a partir de los cuales se pueden derivar estados cognitivos. La duración típica de una partida varió entre 1 y 3 minutos, lo que dio paso a la activación de diferentes estados emocionales y cognitivos en un periodo de tiempo relativamente corto.

Descubrimientos importantes y observaciones

  • Dado que los participantes no eran particularmente expresivos, las observaciones analizadas a partir de la detección fisiológica fueron más útiles para extraer información.
  • En situaciones en las que los participantes cometían errores o perdían partidas consecutivas, el índice de variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC) fue más bajo que el valor inicial, lo que sugiere frustración.
  • El nivel de emoción del participante (inferido de los intervalos entre latidos) aumentaba momentáneamente cuando el oponente cometía un error. La expresión facial del participante no cambiaba significativamente en este caso.
  • Se infirió que las aperturas elegidas pueden ser calificadas como "relajadas". Cuando un jugador estaba muy familiarizado con las aperturas o estaba jugando con poco esfuerzo o tenía mucha confianza de que iba a ganar, el índice VFC se mantenía más cerca de su línea base.
  • Cuando los participantes comenzaban a resolver problemas y reflexionaban durante más tiempo (en el medio juego), el índice VFC se elevó muy por encima de la línea base, lo que indica mayores esfuerzos cognitivos.

Uno de los sujetos de prueba, un GM de más de 2700, jugó durante algunas horas durante el primer día, con resultados promedio. El grupo de IA le mostró sus datos emocionales durante los juegos y realizó un entrenamiento especial de retroalimentación: respiración y visualización positiva. En la siguiente sesión, comenzó a vencer fácilmente a cualquiera que jugara contra él. Claramente, el entrenamiento había sido de mucha ayuda. "Esto es absolutamente excelente", me dijo, "realmente increíble. Necesito tenerlo. Ponlo en ChessBase, Fred. ¡Para mí!"

Detectando emociones: La interpretación

Demos un vistazo a algunas de las gráficas [haga clic para ampliar cualquier imagen].

Heart rate and HRV trend

El pulso cardíaco (en azul) y el VFC (en amarillo)

El primer gráfico muestra las variaciones en la frecuencia cardíaca y el índice VFC desde la apertura hasta el final de una de las partidas jugadas por el GM de élite. Este gráfico debe interpretarse junto con el siguiente gráfico del intervalo entre latidos.

Heart interbeat interval trend

Tendencia del intervalo entre latidos

El intervalo entre latidos mide la cantidad de tiempo que transcurre entre latidos cardíacos sucesivos, medidos en milisegundos con una frecuencia de muestreo de al menos 500Hz. Como sabrán, el corazón humano no late como un metrónomo. El intervalo entre latidos cardíacos sucesivos siempre varía, en el orden de los milisegundos. Es la variabilidad de los intervalos entre latidos la que permite obtener información sobre el estado del sistema nervioso autónomo; es necesario que el intervalo entre latidos se mida con alta precisión.

Emotion trend

La tendencia emocional

El tercer gráfico es una medida del estado de excitación (nivel de emoción) del jugador, que va desde relajado (casi somnoliento) hasta muy excitado (sorpresa/miedo repentino). Esto se calcula tomando en cuenta la frecuencia cardíaca. En la versión actual del software de IA, el rango general de emoción se divide en cinco zonas. Sin embargo, el GM que se puso a prueba rara vez se encontraba en un estado de gran emoción. Por lo tanto, el gráfico extraído de su partida sólo muestra tres zonas. El nivel de excitación más bajo es "Relajado", el siguiente es de "Calma" y el siguiente es "Activado" (a punto de emocionarse). En esta partida, se observa que el GM comienza en un estado de calma y luego alterna entre calmado y activado. Tiene buena concentración (alto índice VFC en el medio juego), y por momentos se encuentra calmado. Al igual que en la apertura, su nivel de emoción retorna a un estado de calma hacia el final.

Conclusiones iniciales de la investigación

Emoción y ajedrez: Si bien el pensamiento lógico altamente estructurado juega un papel clave en el ajedrez, las emociones también son importantes. Por ejemplo, un jugador superior puede cometer errores aparentemente triviales en función de su estado emocional durante una partida. Algunos jugadores son expresivos (muchas reacciones faciales), pero otros no; estos últimos pueden, por ejemplo, cometer un error y actuar como si nada hubiera pasado.

Estado actual: Durante los torneos de ajedrez, los módulos de análisis integrados en las plataformas de transmisión pueden mostrar las mejores jugadas y quién está mejor en cualquier posición. Si bien el público puede ver cuáles son las mejores alternativas, generalmente es difícil entender por qué un jugador eligió un movimiento específico o por qué cometió un error aparentemente trivial. El comentarista tiene la tarea de deducir cuál es el estado emocional del jugador. La detección automática de emociones podría proporcionar información adicional interesante, aunque no está claro si los jugadores aceptarían compartir esta información.

Preparación mental: Los entrenadores ponen mucho énfasis en la preparación psicológica: los jugadores deben mantener el estado emocional adecuado para un rendimiento óptimo. Hay libros que hacen referencia específica al tema, como Practical Chess Psychology de Amatzia Avni, en el que se tocan temas referentes al establecimiento de objetivos, el fracaso, las tácticas psicológicas, la concentración, la determinación, etc.

Entrenamiento ajedrecístico: Si los datos del estado emocional se llegan a registrar durante las partidas online y se llegan a incorporar a la base de datos, esta información sería increíblemente útil para los jugadores durante sus análisis posteriores. Con estos datos recopilados, se pueden descifrar sus patrones emocionales (por ejemplo, una tendencia a cometer errores durante la transición de una posición compleja a una simple, debido a un estado demasiado relajado). Además, los datos emocionales recopilados de las partidas de los mejores jugadores (que acepten cooperar) se pueden incluir en las bases de datos, de modo que cuando otros estudien los enfrentamientos no sólo aprendan la estrategia del ajedrez, sino también los aspectos psicológicos que influyen en los resultados.

Entrenamiento del VFC: Además, el entrenamiento emocional estructurado (respiración, visualización, etc.) con retroalimentación en tiempo real como práctica habitual podría fortalecer la calidad de juego.

Intenciones a futuro

Permitir la detección de la frecuencia cardíaca y las emociones durante el juego podría convertirse en una potente herramienta de entrenamiento para los ajedrecistas. ChessBase tiene la intención de profundizar el análisis de las oportunidades que brinda esta tecnología, en un proyecto piloto. La monitorización por cámara web seguida de una detección de emociones más detallada (por ejemplo, mostrando niveles de excitación como "excitado", "relajado", "aburrido/somnoliento" o "pasivo") se puede utilizar en pruebas de 3 a 6 meses para validar los beneficios de un entrenamiento estructurado del VFC. El ajedrez se puede usar como vehículo para medir cuantitativamente el rendimiento de los jugadores en función de la calidad de sus elecciones y la regulación emocional durante las partidas.

Traducción del inglés: Carlos Colodro



Ex editor jefe de la página de noticias de ChessBase en inglés. Estudió Filosofía y Lingüistica en las universidades de Hamburgo y Oxford. Del mundo académico pasó al periodismo científico, produciendo documentales para la televisión alemana. En 1986 fue uno de los fundadores de ChessBase.

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