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En los últimos 70 años el ajedrez se ha convertido en un ambiente ideal para estudiar el desempeño de los expertos y la adquisición de habilidades. Por ejemplo, Sala y Gobet afirman que “de hecho, el estudio de la memoria y percepción de los ajedrecistas ha contribuido significativamente a nuestra comprensión de la experiencia en muchos otros campos, como la música y la programación de ordenadores”. También, en algunas conferencias hemos tratado sobre dos de las metáforas consideradas paradigmáticas en esta área de la investigación, al estar asociadas a las funciones cognitivas y las habilidades de la mente: la metáfora del computador y la metáfora del cerebro.
En la primera de ellas, el investigador intenta comprender a la mente humana como si la misma fuese un computador; el cual recibe, almacena, recupera y manipula información del medio ambiente. Mientras que, en la segunda, “su modelo es el funcionamiento de las neuronas, sus formas de activación e inhibición y sus redes de conexiones, donde la cognición se procesa en línea y en paralelo y la codificación no es sucesiva sino simultánea”.
En este mismo contexto hablamos de novedosas tecnologías que comenzaron a dominar el mercado a partir de 2017; entre ellas las diseñadas como “Plataformas para el aprendizaje de máquinas”. Se trata de una nueva disciplina -la tecnología del Aprendizaje Automático- nacida de la integración de tecnologías de la Inteligencia Artificial y las Ciencias de la Computación. Esta tecnología focaliza su atención en procesos de aprendizaje en máquinas inteligentes, o como preferimos llamar “sistemas inteligentes no biológicos”. Implica que, mediante programas altamente sofisticados, las computadoras pueden ser habilitadas para “aprender” inclusive, “enseñar” y “entrenar” a partir de su propia experiencia.
Se le atribuye al robotista italiano Gianmarco Vruggio, miembro del Consejo de Investigaciones de Roma y presidente de la Red Europea de Investigación de Robótica, la creación del término roboética en 2002. En pocas palabras, disciplina de la ética cuyo campo es la robótica.
Sin embargo, su aplicación puede dividirse en dos subáreas; la principal está en el “comportamiento de los seres humanos y cómo estos hacen el diseño, la construcción, el uso y el tratamiento de los robots y otros seres de inteligencia artificial” Mientras que la segunda, la ética de las máquinas, se ocupa del comportamiento moral de los robots a sí mismos, si son o no son agentes considerados artificiales morales (AMAs).
En un artículo titulado Roboética: leyes de la robótica y ética para robots (2021), podemos encontrar una afirmación relativa a la interacción entre máquinas inteligentes y humanos:
La construcción de una sociedad donde los algoritmos cada vez tienen más importancia y coexisten con los seres humanos, obliga a definir ciertos límites sobre cómo usamos la inteligencia artificial y en la manera en que ésta se relaciona con nosotros.
Así mismo, expresa algunas interrogantes que deben ser contestadas:
¿Los algoritmos de los motores de búsqueda siempre nos ofrecen los resultados más justos? ¿Aplican criterios de discriminación? Esa es la duda que pretende erradicar IBM. La empresa informática ha desarrollado un servicio para detectar posibles sesgos en la programación de la IA…. Si una inteligencia artificial no puede explicar cómo y con qué criterios elabora sus recomendaciones, no debería utilizarse. Sólo la IA razonada, transparente y justa sobrevivirá”, afirma Marta Fernández, directora de IBM en España, Portugal, Grecia e Israel. Somos las personas, y no la tecnología, las responsables únicas de construir un futuro ético.
Siendo así, ¿es razonable preocuparnos por la interacción o influencia negativa que, eventualmente, alguno de estos sistemas inteligentes pueda tener sobre sus usuarios, los niños y jóvenes?; en nuestro caso, ¿ajedrecistas de tempranas edades?
Dadas las circunstancias y hechos específicos que están siendo reportados por especialistas, nuestra respuesta es positiva. De hecho, remitámonos al Primer Acuerdo Mundial sobre la Ética de la Inteligencia Artificial el cual señala explícitamente los “profundos y dinámicos impactos positivos y negativos de la inteligencia artificial (IA) en las sociedades, los entornos, los ecosistemas y las vidas humanas, incluidos de la mente humana”.
Y es precisamente aquí donde está uno de los más importantes peligros con el uso inadecuado de esta tecnología. Eventualmente ocurre que un programa informático puede obtener datos no autorizados de sus usuarios, además de crear adicciones que bordean lo patológico, entre otros peligros no previstos. En este sentido Neuwirth, R. (2022), afirma que
El énfasis en los efectos sobre la mente humana es particularmente notable, ya que el uso de la IA no solo afecta el medio ambiente, sino también el pensamiento humano, la interacción y la toma de decisiones.
Evidentemente, siendo el ajedrez un juego cuyo escenario es la mente humana, es dominio susceptible de ser influenciado negativamente, por una o varias expresiones de la IA.
Es de conocimiento general que el ajedrez ha inspirado el progreso de la inteligencia artificial durante décadas; avanzado más allá del juego, cambiando la forma en que conviven las máquinas y los humanos. El progreso de la inteligencia artificial, destacando en la producción de los juegos estratégicos, ha afectado a muchas otras áreas de interés, como ya se ha visto en los últimos años (Blanco, 2022).
Del creciente conjunto de empresas y laboratorios que en los últimos años han estado trabajando activamente sobre este interesante aspecto, está DeepMind; un laboratorio de investigación de Google ubicado en el Reino Unido.
DeepMind es el creador en 2017 de Alpha-Zero, un algoritmo que juega al ajedrez partiendo de las leyes y reglas básicas de juego y de la experiencia que va adquiriendo partido a partido. El aprendizaje del programa AlphaZero del juego de ajedrez en cuatro (4) horas con sólo las reglas del juego fue notable.
Con esta novedad tecnológica, de inmediato Alpha-Zero, se convirtió en el más reciente y poderoso foco de atención de los ajedrecistas de todo el mundo; un nuevo monstruo había nacido. Este artefacto es uno de los más caros sueños de una inteligencia en el ajedrez que, además de imbatible por humanos, aprende de la experiencia propia.
Este aporte aceleró una carrera en la búsqueda de programas más poderosos. De hecho, en 2019 DeepMind lanzó el último algoritmo basado en el aprendizaje por refuerzo: MuZero. MuZero aprendió a jugar al ajedrez mejor que AlphaZero sin siquiera recibir inicialmente las reglas del juego; inclusive llegó a vencerle contundentemente.
Debido a la relevancia y actualidad de este tema, señalamos que, en el dominio del ajedrez, la Inteligencia Artificial había aportado valores significativos como Alpha-Zero; ente habilitado para aprender a partir de normas básicas y de su propia experiencia.
Esto es, entra en acción una máquina que presenta “inteligencia humana” que además aprende de forma cíclica. Y, finalmente que, en la investigación cognitiva asociada al ajedrez, la comunidad científica deberá velar porque tanto la bioética en psicología cognitiva, como la ética de los programadores, la roboética de los diseñadores de la Inteligencia Artificial y la ética de las máquinas, garanticen la seguridad y la dignidad del ajedrecista que utiliza sus aplicaciones.
Blanco (2022) publicó un artículo titulado “Impacto de la Inteligencia Artificial sobre el ajedrez”. En el mismo hace una breve síntesis del progreso de la inteligencia artificial en el ajedrez:
El nuevo algoritmo MuZero, que consigue jugar al ajedrez al mismo nivel que AlphaZero sin recibir estas reglas, es aún más espectacular.
Eso no quita que más vale afrontar las partidas con una buena preparación:
The new ChessBase Opening Encyclopaedia 2023 - More content. More ideas.
ChessBase. Impacto de la inteligencia artificial sobre el ajedrez por Uvencio Blanco; 11/11/2022.
Munera, L. E. (1991). Inteligencia artificial y sistemas expertos. Inteligencia artificial y sistemas expertos.
NITID. Guía práctica para un uso ético de la inteligencia artificial. 17/06/2021.
Roboética: leyes de la robótica y ética para robots | Bloygo
Veruggio, Gianmarco (2007). The Roboethics Roadmap. Scuola di Robotica. p. 2.
