La inteligencia artificial parece ser capaz de identificar a un jugador por su estilo de juego

La inteligencia artificial ha progresado rápidamente en los últimos años. La IA reconoce a las personas con la ayuda de grabaciones de vídeo o las identifica por su voz o su escritura. En el ajedrez, los módulos no sólo han superado a los humanos en sus habilidades, sino que incluso se enseñan a sí mismos el juego independientemente de los programadores humanos, tal y como lo demostró, por ejemplo, AlphaZero. Ahora los programas de ajedrez sirven principalmente como profesores de ajedrez para los humanos.

Ashton Anderson es informático y director de un proyecto realizado por la Universidad de Toronto. Opina que la IA del ajedrez podría ser mejor todavía como profesor, si comprendiese mejor los estilos de juego individuales de los humanos y que luego se adaptara a las necesidades del estudiante humano con consejos personalizados.

Para ello, sería necesario que la inteligencia artificial la IA, antes de nada analizase el estilo de juego del alumno, para poder adaptarse a él. Por lo tanto, Ashton Anderson ha desarrollado un algoritmo que, así se lo espera, debería ser capaz de hacerlo. Tomaron una base de datos de las partidas disputadas a través de internet en un portal de ajedrez, consistiendo en 50 milliones de partidas. En su mayoría eran partidas de ajedrez relámpago y de ajedrez bala (bullet). Los investigadores se concentraron en aquellos jugadores que habían jugado ya como mínimo 1.000 partidas que se habían guardado en la base de datos. De estas partidas, registraron secuencias con hasta 32 movimientos. Codificaron cada uno de los movimientos y los introdujeron en una red neuronal artificial, que representaba cada partida como un punto en un espacio multidimensional, de modo que las partidas de cada jugador, formaban una colección de puntos. La red neuronal se entrenó de tal manera, que era capaz de maximizar la densidad del cluster de cada jugador y de medir la distancia entre los clusters de los diferentes jugadores. Para ello, el sistema tenía que reconocer lo que distinguía el estilo de cada jugador.

A continuación, los investigadores comprobaron el resultado y verificaron la capacidad de distinguir a un jugador del otro. Confrontaron al algoritmo con unas 100 partidas de apróximadamente 3.000 jugadores de ajedrez conocidos y, por otra parte, 100 partidas de jugadores más bien desconocidos, sin introducir los primeros 15 movimientos, para dificultar aún más la tarea. La IA entonces buscó por las coincidencias relacionadas con el material de datos conocidos y logró identificar a los jugadores en el 86 % de los casos. El propio equipo de investigación quedó sorprendido al ver la elevada tasa de aciertos de su algoritmo. Una pruebas parecidas pero sin el uso de inteligencia artificial tan solo habían conseguido llegar a un 28 % de aciertos.

Como resultado, los robots de ajedrez podrían ser capaces de imitar el estilo de juego de ciertos jugadores, por ejemplo, el del Campeón del Mundo Magnus Carlsen, cree Noam Brown, que trabaja como científico para Meta, la empresa matriz de Facebook. 

Los críticos de dicha tecnología, sin embargo, ven grandes peligros para la privacidad de las personas. Los organizadores de NeurIPS consideraron el estudio técnicamente interesante, pero éticamente cuestionable. cuestionable. Por ello, el equipo de investigación en torno a Anderson decidió no publicar el código por el momento.

Se ha publicado un artículo al respecto en Science. 

Traducción al castellano: Nadja Wittmann (ChessBase)

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• Artículo en "Science"