Deep Mind siempre a la vanguardia de la Inteligencia Artificial. Antes de asombrarnos con AlphaStar, la IA con grado de “GrandMaster” en el juego StarCraft II, ya contaban en sus filas con AlphaGo, un tipo de IA destinada a dominar el juego chino Go. Su segunda versión, el AlphaZero, que añadía el ajedrez o chess y el Shogi (ajedrez chino) a su repertorio.
Aprendizaje de Alpha Zero Chess
La peculiaridad que tiene esta inteligencia artificial es que utiliza el aprendizaje por refuerzo para entrenarse. Lo único que se le ha enseñado son las reglas básicas de los juegos, es decir, el movimiento que pueden realizar las piezas.
Para dominar el juego de Go le valieron con unas horas de juego contra su predecesor, el AlphaGo. Le ganó 100 a cero. En el caso del ajedrez, le bastó con conocer los movimientos de las piezas y cuatro horas jugando contra sí mismo (44 millones de partidas, más de 1000 por segundo) para derrotar a Stockfish 8 en un encuentro de 1000 partidas celebrado a principios de 2018. En el juego de Shogi, también conocido como ajedrez japonés, resultó imbatible con dos horas de entrenamiento.
Magnus Carlsen y AlphaZero Chess
Como hemos dicho previamente, AlphaZero ha aprendido a jugar sólo a estos juegos de mesa. Los expertos dicen que ha revolucionado el mundo del ajedrez por utilizar una forma de juego que se escapa de los estándares tradicionales.
El ajedrez se caracteriza por tener unas jugadas y aperturas estandarizadas en su gran mayoría. Pero AlphaZero olvida las obviedades y “sacrifica” piezas para conseguir una posición más favorable a largo plazo.
Este tipo de juego, más agresivo e innovador, ha inspirado al Campeón del Mundo de Ajedrez, Magnus Carlsen a imitar a AlphaZero y cambiar su juego, algo que ha entusiasmado a expertos y aficionados a este deporte.
En una entrevista realizada en Noruega tras un torneo, Carlsen explicaba que “en esencia, me he convertido en un jugador muy diferente en términos de estilo con respecto a cómo jugaba antes, y ha sido un viaje emocionante”.
Objetivo de AlphaZero
Los ingenieros de este algoritmo de Inteligencia Artificial tienen muy claro que el objetivo primordial es poder aplicar la técnica de aprendizaje por refuerzo a otros ámbitos.
Este sistema, basado en el método de ensayo y error, supone que se abran nuevas vías hacia la perfección. Pero también hay voces que cuestionan la falta de escrúpulos o prejuicios en el proceso de aprendizaje.