Para ganar, primero debes aprender
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En 2006 impartí una conferencia sobre ajedrez e inteligencia artificial en el marco de unas jornadas en Cosmocaixa Barcelona, el Museo de la Ciencia, dirigido entonces por la inquieta mente del físico y escritor Jorge Wagensberg.
Miguel Illescas examinando "La Fortaleza"
Además de presentar diversas exhibiciones ajedrecísticas relacionadas con el tema, contamos entonces con la presencia de uno de los creadores de Deep Blue, el doctor Murray Campbell, quien nos puso al corriente de los progresos de la inteligencia artificial en diferentes campos, con la perspectiva de los casi diez años transcurridos desde el hito que supuso el triunfo de la máquina de IBM sobre Garry Kaspárov.
Campbell explicó que su proyecto de mayor envergadura en aquel momento tenía que ver con el reconocimiento de vídeo. Que un ordenador fuera capaz de “entender” y etiquetar de forma inteligente los millones de horas que en todo el mundo hay grabadas, pondría al alcance de la humanidad una enorme cantidad de información que ahora resulta de difícil acceso.
Yo centré mi charla en un objetivo más mundano. En una época en que la superioridad de las máquinas sobre el tablero era ya incontestable, quise convertirme en abogado de las causas perdidas, y decidí poner en jaque la infalibilidad de los programas. Para ello, bajo el título “Retos Imposibles”, presenté una serie de posiciones que la máquina no era capaz de “comprender”, o al menos, no jugaba del todo bien.
Master Class Vol.7: Garry Kasparov
Inigualable compendio de la carrera ajedrecística del XIII Campeón del Mundo, con 9 horas de vídeo, entre otras muchas exquisiteces.
Un buen número de aquellos ejemplos se basaban en el concepto ajedrecístico de “fortaleza”. El siguiente problema creado por mí para la ocasión explica dicho concepto mejor que cualquier definición:
Las blancas, con dos piezas de menos, parecen condenadas a una derrota segura. La “milagrosa” salvación se basa en un tema que causa gran impacto cuando se descubre por primera vez:
La imagen final remarca con gran belleza la supremacía del espíritu sobre la materia: la torre y el alfil negros tienen gran libertad de acción, pero no pueden penetrar en la posición blanca. Si la torre se sacrifica en h4, o incluso en f4, las blancas deben ignorarla, limitándose a bascular su rey con indiferencia, de g1 a g2.
Han pasado once años desde que creé este problema, pero sigue siendo válido para confundir a los ordenadores. Para las pruebas realizadas en la confección de este artículo he utilizado varios motores, como el Stockfish 8 o el Houdini 5 PRO, pero es lógico pensar que el resultado ha de ser similar con cualquier otro programa. El resultado es claro: el veredicto de los programas modernos no difiere de los que había entonces.
En la posición inicial, las blancas tienen 16 jugadas legales: tres de peón, cinco de rey y ocho de torre. A los pocos minutos, el ordenador ha logrado ver hasta el mate en algunas de las variantes, y la captura en b7 se sitúa por delante de otros movimientos que pierden de modo forzado. La máquina recomienda sin embargo la materialista captura del alfil en f7, a pesar de que valora acertadamente la posición como perdida para las blancas, que quedan con pieza limpia de menos.
En la posición final, según Stockfish 8, las negras cuentan con una ventaja decisiva, próxima a los once puntos, resultado de sumar la ventaja de torre, alfil y vaya Dios a saber qué más factores, ¿quizá la actividad y la ventaja de espacio?
Los humanos sabemos que la posición es tablas, pero el ordenador la valora como ganada para las negras, y por ello desestima el brillante sacrificio de torre en la posición inicial.
Es obvio que la máquina no entiende el concepto de fortaleza, pero no es por su estupidez intrínseca sino ¡porque nadie se lo ha explicado! Para ser capaces de trasladar a la máquina el concepto ajedrecístico de fortaleza, podríamos ensayar la siguiente definición.
Una fortaleza es una posición inexpugnable, que debe evaluarse como igualada. Se caracteriza porque el bando fuerte, a pesar de contar con ventaja material y gran libertad de acción, no puede penetrar la posición enemiga, que se defiende por medios simples.
Lo anterior podría ser suficiente para un humano. Pero el ordenador necesita algo más próximo al lenguaje de la máquina de unos y ceros, una definición más “matemática”, por así decirlo.
Sigamos examinado las características de la fortaleza. Al tratarse de una situación estática, la valoración ha de permanecer estable, y dicha valoración debe ser la misma para las mejores jugadas de cada bando, aquellas que no alteran la estructura básica. Con esto nos estamos ya acercando a una forma de razonamiento que la máquina puede entender.
Quizá el lector más observador se haya fijado en un detalle, en la captura de pantalla donde se muestra la posición final: todas las mejores jugadas reciben la misma valoración por parte del programa. Esto no es casualidad, y ya en el año 2006 señalé a la audiencia que este era un patrón común para todas las fortalezas y todos los programas de ajedrez, y lo comenté con Murray Campbell, quien coincidió tanto con el diagnóstico, como con el tratamiento propuesto.
Si incorporamos a los programas una rutina de chequeo que verifique la estabilidad de las valoraciones, la máquina puede ser capaz de identificar una fortaleza, y evaluarla correctamente como tablas.
Una anécdota, para terminar. La fortaleza tiene algo de mágico, y corremos el riesgo de quedar hechizados por su embrujo. Años después de dar aquella conferencia, descubrí que mi problema tenía una sorprendente refutación.
Garry Kasparov y Miguel Illescas
Garry Kaspárov es sin duda uno de los campeones más carismáticos que ha dado el juego ciencia. A pesar de su largo reinado y sus incontables victorias, el de Bakú pasará a la historia, más allá del ajedrez, por sus encuentros con la máquina de IBM “Deep Blue”, que supusieron un hito en el desarrollo de la inteligencia artificial.
Ahora, 20 años después, Kasparov presenta un nuevo libro, “Deep Thinking”, en el que revive aquel encuentro y desvela algunos de los secretos que han permanecido como tales durante las dos últimas décadas. Ante tan señalada ocasión, en Peón de Rey tenemos el privilegio de presentar esta entrevista exclusiva, en la que el legendario campeón ruso responde a las agudas preguntas de nuestro director, el GM Miguel Illescas, quien conoce como pocos los entresijos del histórico encuentro de 1997, al haber actuado como asesor de IBM en la lucha entre el hombre y la máquina.
Deep Thinking. Where Artificial Intelligence Ends.
“Mi derrota en 1997 fue totalmente culpa mía. Deep Blue estaba muy por debajo de mi nivel”.
“El dolor de la derrota sigue ahí, después de 20 años”.
“Hubo un breve periodo de 10 años con equilibrio de fuerzas entre el hombre y la máquina. Fue mi bendición y mi maldición ser el campeón del mundo en esa época”.
“Intenté jugar un nuevo match revancha, pero estaba claro que nunca iba a suceder”.
“Es un insulto a mi preparación sugerir que 7...h6 fue un accidente”. (Kaspárov se refiere a la última partida del match de Nueva York).
Revista Peón de Rey no. 128
