No siempre es fácil detectar trampas en el ajedrez
Imágenes simples/Getty
Sólo tres trampas utilizadas juiciosamente pueden convertir una partida de ajedrez igualada en una victoria casi segura, según muestra un nuevo análisis, y los sistemas diseñados para acabar con las trampas podrían no notar el juego sucio.
Daniel Keren, de la Universidad de Haifa en Israel, simuló 100.000 partidas utilizando el potente motor de ajedrez Stockfish, un sistema informático que, en su máxima potencia, es mejor jugando al ajedrez que cualquier campeón mundial humano. Los partidos se jugaron entre dos motores de computadora que competían al nivel de un jugador de ajedrez promedio: 1500 en la escala de calificación Elo que normalmente se usa para calcular el nivel de habilidad en el ajedrez. La mitad de las partidas se registraron sin ninguna intervención adicional, mientras que la otra mitad permitió la intervención ocasional de un “jugador” de ajedrez informático más fuerte con una puntuación Elo de 3190, una puntuación más alta que la que cualquier jugador humano haya logrado jamás.
Los competidores suelen tener una pequeña ventaja cuando juegan con blancas, con un 51 por ciento de posibilidades de ganar, en promedio, ligado al hecho de que hacen el primer movimiento del juego. Pero Keren descubrió que esta ventaja podría aumentarse a un 66 por ciento de posibilidades de ganar en promedio si el jugador usara un sistema de ajedrez por computadora como Stockfish para recibir asesoramiento sobre un solo movimiento del juego. Si el jugador hace trampa y pide consejo tres veces, sus posibilidades de victoria aumentan a un promedio del 84 por ciento, descubrió Keren.
“Pensé que un truco aumentaría la proporción al 55 por ciento y otro a tal vez el 60 por ciento”, dice. “Hacer trampa tres veces y llegar al 84 por ciento; para mí, eso fue asombroso”.
Cuando haces trampa es importante, dice Keren. Una intervención en el momento oportuno (por ejemplo, unos 30 movimientos en el juego) de un potente motor de ajedrez podría mejorar las posibilidades de victoria en 15 puntos porcentuales, en comparación con la mejora de 7,5 puntos porcentuales observada si se implementaran cinco trampas al azar a lo largo del juego.
El estudio utilizó un sistema que decidió intervenir sólo cuando el movimiento sugerido por el jugador más fuerte mejoraba sustancialmente la probabilidad de ganar en comparación con el movimiento que iba a seleccionar el jugador menos hábil. Los criterios para hacer trampa también se volvieron más estrictos a medida que avanzaba cada partido. “Es un poco indulgente en las primeras trampas, pero a medida que avanzas, exige una mayor ventaja para poder hacer trampa”, dice Keren.
Un sistema así proporciona lo que Keren llama “una medida de camuflaje” que podría evitar que alguien sea detectado y prohibido por los sistemas automatizados que las plataformas de ajedrez en línea utilizan para acabar con las trampas. Keren dice que es probable que esos sistemas automatizados no detecten que un movimiento inusualmente bueno en realidad provino de una computadora porque podrían concluir que el movimiento fue simplemente el jugador humano que tuvo un “brillante momento de inspiración”.
“Una ‘pista’ de un solo motor en la posición correcta puede decidir el juego, y debido a que los humanos a veces pueden encontrar el mismo mejor movimiento, ese tipo de trampa selectiva es inusualmente difícil de demostrar a partir del análisis de movimientos únicamente”, dice Kim Schu de la Universidad de Mainz en Alemania, quien dice que el artículo es interesante.
Keren dice que su trabajo no está diseñado para ayudar a la gente a hacer trampa, sino para ayudar a las plataformas de ajedrez a comprender el riesgo de una pequeña cantidad de engaño cuidadosamente implementado. “La idea es ver qué pueden hacer las trampas”, dice. “Conoce a tu enemigo, ¿verdad?”
La comunidad de ajedrez, que juega cada vez más en línea, necesita trabajar más para identificar casos de trampa, dice Schu. “Un enfoque fuerte contra las trampas necesita combinar múltiples señales”, dice, recomendando que incluya el análisis de patrones de comportamiento, el momento de los movimientos y el historial más amplio de cualquier cuenta de ajedrez en línea.
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