L’estudi informàtic dels escacs és tan antic com la pròpia informàtica. Fins fa uns anys es plantejava el duel home-màquina com el repte principal, fins l’any 1997 en el que es va produir una fita fonamental per a la intel·ligència artificial, quan Deep Blue va derrotar al campió del món d’escacs, Garry Kasparov.

Quan es va anunciar, el desembre de 2017, l’aparició del programa Alphazero de l’empresa Deepmind, adquirida per Google el 2014, la noticia va produir un fort impacte en el món escaquístic. Es tractava d’una altra fita sense precedents: un programa, basat en intel·ligència artificial, després d’un aprenentatge de només quatre hores, havia aconseguit derrotar, d’una manera aclaparadora, al millor programa d’escacs de la història (Stockfish 8), per un marcador de 28 victòries, 0 derrotes i 72 empats.

Alphazero també va ser utilitzat en altres jocs més complexes, como el Go o el Shogi, obtenint resultats també demolidors.

Les reaccions en la comunitat escaquística no es van fer esperar:

• “El futur ha arribat. Aquesta partida és ciència ficció”, referint-se a una de les partides entre Alphazero i Stockfish. Francisco Vallejo.
• “Sempre m’he preguntat què passaria si una espècie superior aterrés a la Terra i ens mostrés com jugava als escacs. Ara ho sé”. Peter Heine Nielsen, entrenador de Magnus Carlsen.
• “Hem estat jugant als escacs durant 600 anys i, aparentment, només calien quatre hores. Fa una mica de por”. Viswanathan Anand
• “M’ha deixat perplex. Això es una cosa molt gran. Canvia totalment els escacs. Tindrà un Elo de què, ¿3.700, quasi 4.000? Es una bogeria”. Wesley So.

El desembre de 2018 es va produir un nou enfrontament entre Alphazero i Stockfish, en aquest cas a 1000 partides amb resultats netament favorables a Alphazero.

Lluny de pensar en una manera de jugar a l’estil dels programes coneguts fins al moment, Alphazero sembla jugar d’una manera més ‘humana’ ja que, sovint, sacrifica material per tal d’obtenir avantatges que no es materialitzen fins al cap de moltes jugades. Es tracta d’una profunditat d’anàlisi de difícil comprensió per a nosaltres. Però no es tracta d’una anàlisi bruta, sinó d’un veritable arbre de decisió: per a cada posició Alphazero analitza només 60.000 posicions per segon (un gran mestre uns centenars), en comparació amb aproximadament 60 milions de posicions que analitza Stockfish, tres ordres de magnitud més que Alphazero. La diferencia segurament rau en la profunditat de l’anàlisi i la capacitat per elegir les millors variants.

Es molt interessant el libre ‘The game changer’,de Matthew Sandler i Natasha Regan, on s’analitza en profunditat la manera de jugar d’Alphazero.

Un dels focus d’atenció principals de la manera de jugar d’Alphazero ha estat el seu tractament de les obertures. Ho tractarem amb més detall en un altre post.

Finalment, alguns enllaços interessants sobre aquest tema:

El futur ja ha començat: autodidacta AlphaZero apren a jugar als escacs. Chessbase (2018).

Alphazero. Intel·ligència alienígena. Miguel Illescas. Revista peón de rey, núm. 132 (2018).