En 1997, la inteligencia artificial, en forma de un sistema informático llamado Deep Blue, venció al mejor jugador humano de la época en ajedrez, y no ha disminuido. Cada año la tecnología mejora, pero los investigadores todavía están tratando de comprender el origen de la superioridad estratégica de la IA. Claro, muchos motores de ajedrez pueden utilizar un enfoque de fuerza bruta para evaluar una gran cantidad de movimientos, pero ¿cómo influye eso en su juego? Un artículo reciente en APS Open Science destaca una característica probable, con implicaciones a medida que la estrategia de IA amplía su alcance.
“Probablemente nuestro artículo sea el más cercano a comprender lo que hacen estas máquinas”, dice el autor principal del estudio, Vito DP Servedio, físico del Complexity Science Hub en Viena. “De lo contrario, parece que están jugando a la magia”.
Las primeras IA del ajedrez, incluido Deep Blue, jugaban internamente muchas ramas de un árbol de decisión antes de realizar un movimiento, una técnica llamada búsqueda de árbol. Muchos motores de ajedrez modernos, como Stockfish y Leela, utilizan redes neuronales entrenadas para guiar su búsqueda en los árboles. Los investigadores recopilaron juegos de humanos contra humanos y de Stockfish contra Leela de bases de datos en línea. En cada punto de los juegos, midieron la “tensión estratégica”: el número de interacciones mutuas posibles entre piezas opuestas. La tensión suele ser mayor cuando hay más movimientos posibles.
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Los científicos descubrieron que una vez que cada jugador había realizado 20 movimientos, la tensión promedio en los juegos humanos superaba a la de los juegos de IA. Hasta ese punto, la gente tiende a confiar en tácticas memorizadas y espera que las complejas interacciones de las piezas obliguen a los oponentes humanos a cometer un error. Pero después, la tensión humana cae por debajo de la de los juegos de IA, que sigue siendo alta. A medida que el terreno se vuelve más desconocido, las personas pueden simplificar la disposición de las piezas porque no pueden mantener dinámicas complicadas y múltiples opciones en sus cabezas. “El resultado tiene sentido”, dice Merim Bilalić, psicólogo de la Universidad de Northumbria en Inglaterra, que no participó en la investigación. La gente necesita reducir la carga cognitiva, pero “los motores realmente no tienen ese problema”.
Además, los jugadores humanos con calificaciones más altas mantuvieron una mayor tensión durante sus juegos. La tensión también fue mayor en las partidas con más tiempo asignado (mayor en el ajedrez “clásico” que en el “rápido” y más baja en el ajedrez “blitz”). Y cuando Stockfish buscó árboles más profundos de posibles jugabilidad, la tensión aumentó. Aunque una mayor tensión se correlacionaba con una mayor capacidad tanto en los humanos como en la IA, el estudio no demostró que condujera a esa capacidad o proviniera de ella.
El ajedrez sigue siendo un modelo fructífero para estudiar la cognición en humanos y máquinas. Servedio dice que los hallazgos de su equipo pueden aplicarse a situaciones de mayor riesgo, como la diplomacia, donde la IA podría lograr mejores resultados pero a riesgo de complicar las cosas. “Esto es muy peligroso porque cuando hay mucha tensión, los sistemas son muy inestables”, afirma. “Así que un pequeño error de una de las partes provocará un desastre”.
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