Para ganar, primero debes aprender
La nueva versión 18 de ChessBase ofrece posibilidades completamente nuevas para el entrenamiento y el análisis de partidas: análisis del estilo de juego, búsqueda de temas estratégicos, acceso a 6.000 millones de partidas de Lichess, preparación del oponente tras una exploración de sus partidas en Lichess, descarga de partidas de Chess.com con API incorporada, motor de análisis en la nube y mucho más.
El siguiente artículo fue publicado por primera vez en Chessecosystems. Reproducido con su amable permiso.
Mientras Gukesh Dommaraju evita las redes sociales durante los torneos, Ding Liren utiliza las discusiones en redes sociales para relajarse. El jugador chino puede encontrarse con algunos debates sobre su juego, pero afirma que no lo desestabilizan. De hecho, algunas discusiones en línea se han descontrolado, con comentaristas y streamers, con la ayuda de motores de análisis, criticando a los jugadores y considerando que el nivel de juego no fue impresionante. Objetivamente, esto no es cierto.
Mehmet Ismail es un experto en análisis de datos e interpretación, economista y teórico de juegos que trabaja para Norway Chess. Ismail ha analizado más de mil millones de jugadas de ajedrez y ha desarrollado fórmulas que van más allá de una simple interpretación de datos en masa. A continuación, algunos de sus hallazgos más interesantes.
La visualización de datos de Mehmet Ismail muestra una tendencia de disminución de errores (aumento de la precisión) con el tiempo. Esta tendencia se alinea con un análisis independiente de Stockfish a profundidad 20, otros estudios previos y la evaluación general de los principales grandes maestros.
Hasta el enfrentamiento de 1921, los jugadores promediaban más de 1 punto perdido por partida, lo que significaba que sus errores equivalían a más de un error significativo por partida. A lo largo de los años, el promedio de puntos perdidos ha disminuido significativamente.
Master Class Vol. 12: Viswanathan Anand
Vishy Anand, nacido en 1969, pasa por ser “la cabeza más rápida del planeta“ y es el actual Campeón del Mundo. Los expertos dicen que es uno de los más grandes talentos naturales de la historia del ajedrez. Los expertos GM Yannick Pelletier, GM Mihail Marin, GM Karsten Müller y MI Oliver Reeh explican las partidas de Vishy Anand y nos enseñan, como se pueden armar las partidas desde un punto de vista estratégico para presionar sobre el oponente y para jugar los finales con la técnica apropiada para ganar la partida.
"Incluso antes de los motores de ajedrez, los jugadores aprendían de generaciones anteriores, y las aperturas mejoraron. Como resultado, la precisión general aumentó. Los motores de ajedrez también han contribuido a esta mejora".
Mehmet Ismail, diciembre de 2024.
Sin embargo, Ismail cree que el ajedrez no se trata solo de precisión, sino también de tomar riesgos calculados. Para medir esto, el experto en datos desarrolló el Índice de Inteligencia del Juego (GI, por sus siglas en inglés), que captura un equilibrio entre jugar la línea principal y desviarse para asumir riesgos. Para calcular los puntajes GI de los jugadores, Ismail analizó más de mil millones de jugadas de ajedrez, más de un millón de las cuales fueron realizadas por los mejores grandes maestros del mundo. El puntaje GI promedio humano está estandarizado en 100, con una desviación estándar de 15, lo que significa que el 68% de los jugadores de ajedrez tienen un puntaje GI entre 85 y 115.
Esta tabla de Mehmet Ismail (hasta 2024, con 12 partidas jugadas en Singapur) muestra los resultados de los campeones mundiales en los enfrentamientos del Campeonato Mundial.
Como muestra la tabla, Viswanathan Anand es el jugador más preciso, con un promedio de 0.43 puntos perdidos por partida. Sin embargo, Magnus Carlsen destaca con el puntaje GI más alto de 160, lo que indica que el estilo de juego de Carlsen, al desviarse de la mejor jugada del motor en ocasiones, tiende a provocar más errores de sus oponentes en comparación con otros jugadores.
Según Stockfish, ambos jugadores se desempeñaron al mismo nivel durante las primeras 12 partidas del enfrentamiento, a pesar de que hubo 4 partidas decisivas. Sus promedios de puntos perdidos por partida fueron de solo 0.4. Este alto nivel de precisión hace que el enfrentamiento sea el segundo más preciso en la historia de los Campeonatos Mundiales, superado solo por el legendario encuentro entre Garry Kasparov y Viswanathan Anand en 1995.
Foto: Eng Chin An (FIDE Chess)
"Casi no puedo creer que esta sea la partida más precisa hasta ahora".
Gukesh después de la partida 7
Attack like a Super Grandmaster
In this Fritztrainer: Attack like a Super GM, with Gukesh we touch upon all aspects of his play, with special emphasis on how you can become a better attacking player.
Foto: Maria Emelianova / Chess.com (FIDE Chess)
"Quizás antes de esta partida".
Ding después de la partida 7
Me gustaría abordar tres posiciones críticas de la partida 11, en las que los jugadores emplearon mucho tiempo (más de 15 minutos) para calcular.
Por ejemplo, en el primer diagrama, Ding movió la dama a c8. Esto resultó en 0.4 puntos perdidos, lo que significa que Ding pasó de una posición casi objetivamente igual a una posición perdedora, como se definió anteriormente. Tenga en cuenta la lógica: 0.5 puntos perdidos significan una transición de una posición igual a una perdedora.
En el segundo diagrama, la posición muestra a Gukesh cometiendo un error con la jugada Rdb1, según el motor de análisis. Esto resulta en 0.34 puntos perdidos, ya que las blancas pierden una ventaja significativa pero permanecen en una mejor posición. Esta es una oportunidad perdida menor que el error de Ding.
En el tercer diagrama, se muestra la posición antes de la errada e7-e6. Esto resultó en 0.44 puntos perdidos, lo cual es significativo.
Con respecto al análisis de la calidad del juego en ajedrez, Mehmet Ismail cree que deberíamos intentar medirla con la mayor precisión posible. Si bien los motores son mucho más fuertes que los humanos, los métodos estándar como la pérdida de centipeones o los índices de precisión pueden llevar a resultados engañosos. En segundo lugar, aunque analizar la calidad de las jugadas es útil, se deben reconocer sus limitaciones.
Por ejemplo, jugar una partida perfecta y ganar es completamente diferente de jugar una partida perfecta y empatar. En ambos casos, el juego podría ser perfecto, pero en el primer caso, el oponente comete un error, mientras que en el segundo, no lo hace. El índice GI tiene como objetivo capturar las diferencias entre estas situaciones. Según Ismail, hay muchas más formas de hacer que las estadísticas de ajedrez sean más comprensibles e interpretables desde una perspectiva humana.
Puntos perdidos
Los valores representan el promedio de puntos perdidos por partida. 1.00 y 0.50 puntos perdidos equivalen a un error que pierde la partida en una posición ganadora o empatada, respectivamente. Por el contrario, 0 puntos perdidos indican una partida perfecta. Los puntos perdidos miden los puntos que un jugador no logró conseguir durante una partida, según el motor. Cada error se calcula en función de la probabilidad de ganar-empatar-perder del mejor movimiento del motor en comparación con el movimiento real jugado en el tablero.
Por ejemplo, cometer un error en una posición ganadora que resulta en una derrota equivale a 1 punto perdido, mientras que un error en una posición empatada resulta en 0.5 puntos perdidos. Un puntaje de 0 puntos perdidos indica una partida perfecta.
¿Qué significa Inteligencia de Juego (GI)?
El índice GI combina el rendimiento humano con el análisis del motor y mide la capacidad de los jugadores para asumir riesgos estratégicos. El índice GI aumenta cuando los jugadores obtienen más puntos y logran éxito contra oponentes más fuertes, pero disminuye con los errores. El índice GI promedio para un jugador de ajedrez es 100, con aproximadamente el 68% de los jugadores obteniendo un puntaje entre 85 y 115. Los ganadores de supertorneos típicamente alcanzan un índice GI de 160 o superior.
Notas metodológicas
The Endgame Academy Vol.1: Checkmate & pawn endgames
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Cada error se calcula en función de la probabilidad de ganar-empatar-perder del mejor movimiento del motor en comparación con el movimiento real del jugador. Este enfoque evita problemas interpretativos comúnmente asociados con las métricas de pérdida promedio de centipeones. Para un motor de análisis, un cambio en la evaluación de +9.0 a +7.0 o de +2.0 a 0.0 ambos representan una pérdida de dos unidades de peones; sin embargo, desde una perspectiva humana y práctica, estos dos cambios son muy diferentes. Como resultado, los cálculos aritméticos, como promediar pérdidas de centipeones, generalmente no producen resultados significativos desde una perspectiva humana.
Del mismo modo, los índices de precisión porcentual pueden ser poco intuitivos. Por ejemplo, en el actual Campeonato Mundial, los jugadores lograron una precisión de aproximadamente el 96% tanto en la partida 2 como en la partida 7. Sin embargo, en la partida 2, solo perdieron 0.07 puntos, representando una partida casi perfecta, mientras que en la partida 7, perdieron 1.00 punto, equivalente a un error decisivo en una posición ganadora. Aunque la partida 7 terminó en tablas, fue un empate fundamentalmente diferente en comparación con lo sucedido en la partida 2, pues su larga duración distorsionando el índice de precisión.
Mehmet Ismail considera todos los movimientos en una partida para su análisis. No excluye los movimientos de apertura, explicando que, en primer lugar, no existe un conjunto de datos confiable para definir qué jugadas no pertenecen a la apertura y, en segundo lugar, no produce una gran diferencia dado que los puntos perdidos son una estadística a nivel de partida (no se dividen por el número de movimientos).
Sobre Mehmet Ismail
Mehmet Ismail es profesor de Economía en el Departamento de Economía Política del King's College de Londres. Su formación académica incluye un doctorado en Economía de la Universidad de Maastricht. Mehmet también tiene un máster en Matemáticas Aplicadas por la Universidad de París 1 Panthéon-Sorbonne y pasó un semestre en la Universidad de Bielefeld como parte del programa Erasmus Mundus QEM.
Más allá del ámbito académico, Mehmet es un apasionado del ajedrez y un exjugador profesional de backgammon. Su pasión por los juegos va mucho más allá de disfrutar de las partidas, pues le fascina el mundo multifacético de los juegos: explora desde fundamentos teóricos y aplicaciones prácticas hasta el diseño de juegos, la equidad y el propio desarrollo del juego. Mehmet es experto en teoría de juegos para Norway Chess.
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