Aprendiendo a pensar

En 1996, el entonces campeón del mundo Garry Kasparov se enfrentó a Deep Blue, una computadora de IBM, un jugador incansable, implacable, feroz, capaz de analizar cientos de miles de variantes en unos pocos segundos. A pesar de su fabulosa potencia combinatoria y de su bestial capacidad de cálculo, los programadores y grandes maestros que habían adiestrado a Deep Blue todavía no habían logrado refinar ciertos conceptos estratégicos que parecen elementales hasta para un jugador de café: el “concepto horizonte” en relación a un peón pasado o la debilidad de ciertas estructuras y posiciones en el tablero. No sin dificultades, Kasparov logró vencer a Deep Blue y, con su característica arrogancia, se presentó como si fuese el paladín de la especie humana contra una inteligencia alienígena.

No obstante, un año después, en el match de revancha, Deep Blue derrotó a Kasparov en toda la línea, dejándolo noqueado, humillado como nunca antes ninguno de sus rivales. Alguien comentó que la reacción del campeón era comprensible aunque absurda, que sería lo mismo que si un recordman mundial de velocidad se deprimiera porque lo adelantaba un coche de carreras. Se pensaba y se piensa todavía que la inteligencia --una inmensa pinacoteca en la cual el ajedrez es algo así como una delicada pintura china-- es una conquista exclusiva de la humanidad, un territorio vedado a las máquinas. Las máquinas podían correr más rápido, desplazar toneladas de peso, taladrar con una precisión infinitesimal, pero pensar, preparar trampas, urdir planes, era otro asunto, otro juego, otra historia. Sin embargo, hoy día sabemos que esa comparación entre corredor y automóvil era bastante injusta, que en realidad Kasparov se estaba enfrentando a una bicicleta.

Hace ya muchos años que los grandes maestros internacionales saben de sobra que los mejores jugadores sobre el planeta Tierra no son seres humanos. Paralelos a los torneos y campeonatos oficiales se disputan fabulosas batallas entre máquinas, torneos centelleantes donde no se comete un solo error, luchas incomprensibles, inasequibles al ingenio humano. En 2016 Stockfish 8 salió victorioso del Top Chess Engine Championship, un título que equivale al de campeón absoluto entre los motores de ajedrez actuales. Se calcula que el cociente ELO de Stockfish 8 ronda los 3.400 puntos, una puntuación virtualmente inalcanzable, muy superior, por ejemplo, a los 2.800 del vigente campeón humano, Magnus Carlsen.

Por eso la sorpresa en el mundo del ajedrez ha sido mayúscula al descubrir que Stockfish 8, con su babélico repertorio de aperturas, su abismal capacidad de análisis y su casi infinito archivo de posiciones y partidas ha sido vapuleado de arriba abajo por una inteligencia artificial (IA) que ni siquiera estaba especialmente preparada para jugar al ajedrez. Diseñada por Google Mind, AlphaGo Zero es una red neuronal artificial, una versión mejorada de DeepMind que, tras aprender las reglas básicas del juego y con sólo cuatro horas de entrenamiento en solitario --como si dialogara consigo misma-- ha barrido del tablero a su rival cibernético por un apabullante 64 a 36. Dicho de otra manera, de 100 partidas disputadas ha ganado 28 (25 de ellas con blancas, 3 con negras) y ha hecho tablas en las restantes 72 partidas. Stockfish 8 no ha logado apuntarse un solo juego. Dan ganas de evocar aquellos marcadores terroríficos de 6-0 que inflingió Bobby Fischer primero a Taimanov y luego a Larsen en el torneo de candidatos antes de enfrentarse a Spassky, si no fuese por un pequeño detalle: Fischer, Spassky y todos los anteriores campeones mundiales hubieran sudado tinta para intentar arrancarle unas tablas a Stockfish 8.

Lo que verdaderamente asusta no es el marcador, ni la capacidad de autoaprendizaje del programa, ni siquiera el hecho de que haya refutado en un periquete docenas de aperturas, defensas y líneas tradicionales. Lo asombroso es que ha demolido catorce siglos de teoría ajedrecística, inaugurando nuevas estrategias de juego. AlphaGo Zero sacrifica material sin compensación aparente en los primeros compases de la apertura, hostiga el desarrollo de las piezas contrarias, desplaza la propia dama sin miedo por todas las casillas, incrementa la presión sobre una zona determinada del tablero hasta restringir y asfixiar los movimientos de las piezas del adversario y termina imponiéndose mediante sacrificios pasmosos y previstos hasta el mínimo detalle. Por ejemplo, el movimiento de alfil a g5 en la quinta partida es de otro planeta. No es una cuestión de simple cálculo, ya que el algoritmo de Stockfish 8 analiza unas 70 millones de posiciones por segundo mientras que el de AlphaGo Zero, llamado Montecarlo, sólo analiza ochenta mil. Pero una de las cuestiones técnicas que marcan la diferencia entre uno y otro es que la red neuronal artificial profundiza en las variantes favorables, como si desechara de inmediato las continuaciones más disparatadas para encontrar sin titubeos el sendero correcto. En efecto, parece como si la máquina hubiese alcanzado una especie de intuición.

El encuentro ha dejado a los expertos estupefactos: algunos piensan que tal vez podría considerarse la noticia más importante en la historia del ajedrez, aunque va mucho más allá de eso. Hoy día son las máquinas las que juegan con agresividad, creatividad y belleza mientras que los campeones humanos juegan como robots. En las diez partidas mostradas al público el juego de ambos módulos de análisis incendia literalmente el tablero, mientras que en el match por el campeonato mundial entre Magnus Carlsen y el aspirante Sergei Karjakin, celebrado el año pasado, muchos aficionados se quejaban del sopor, la monotonía, los caminos trillados y la falta de riesgo. Una verdadera decepción y un auténtico aburrimiento comparado con aquellos encuentros míticos entre Tal y Smyslov o entre Alekhine y Capablanca.

Cuesta aceptar que, en apenas cuatro horas, AlphaGo Zero haya demostrado que muchas de las estrategias y tácticas tradicionales del ajedrez humano --las mismas que los programadores intentan imbuir en las máquinas-- o bien están equivocadas, o bien no son las óptimas. Para los ajedrecistas ha sido sorprendente descubrir que prefiere casi invariablemente el gambito de dama y la apertura inglesa, pero más asombroso aún es que decida maniobrar con la dama desde el inicio, retrasando el propio desarrollo, o mover el rey cuanto antes para usarlo como pieza de ataque en lugar de enrocarlo y protegerlo. Esta flagrante y exitosa violación de cánones sagrados y de reglas estratégicas elementales alertan de una posibilidad monstruosa.

AlphaGo Zero no sólo ha impartido una soberana cátedra de ajedrez que podría relegar a la prehistoria las lecciones de Morphy, Steinitz, Capablanca, Tal, Fischer y Karpov. Está redefiniendo toda la estrategia del juego. En cierto modo, puede decirse que nos está enseñando a pensar. O, al menos, a pensar sobre 64 casillas. Muchos científicos se han apresurado a quitar hierro al asunto, asegurando que todavía estamos muy lejos de crear una IA, que AlphaGo Zero sólo sabe jugar al ajedrez.

La historia parece ciencia-ficción, pero cualquier avance científico (desde el fuego hasta el aeroplano, desde la palanca hasta la microcirugía) tiene un elemento de ficción. De hecho, un célebre relato de Arthur C. Clarke (Marque F de Frankenstein) y varias fábulas de Asimov advierten del peligro de que una máquina se haga con el control del mundo, una fantasía apocalíptica que desarrollaron películas como Terminator o Juegos de guerra, donde proféticamente aparecen ordenadores que aprenden a pensar por sí mismos. Prefiero creer que AlphaGo Zero es más bien un embrión del monolito de Kubrick en 2001, el embrión de una mente todopoderosa alumbrada por nuestra propia mano que viene a sacarnos de la charca caníbal donde nos matamos desde hace milenios. A lo mejor la IA podría echarnos una mano en la difícil tarea de pensar, del mismo modo que las excavadoras nos ayudan a cavar, las grúas a levantar bloques de hormigón y los camiones a transportarlos. A lo mejor, en este viejo asunto del pensamiento, ni siquiera hemos empezado a usar siquiera el pico y la pala. Habría que ver qué hace una IA de aprendizaje profundo ante el problema de que el 99% de los recursos estén en manos del 1% de la población. Tal vez, si le enseñan las leyes básicas de la economía, inicie por sí misma una distribución de la riqueza y, de paso, acabe con las guerras, las disputas territoriales, las fronteras, las religiones, las desigualdades sociales, raciales y sexuales; promueva el vegetarianismo, salvaguarde el medio ambiente y utilice los ingentes presupuestos en armamento para canalizarlos en investigación médica, científica, tecnológica y filosófica. Tal vez necesitemos la prótesis de una inteligencia artificial porque lo que parece natural y congénito a la especie humana es la estupidez.