Hombre versus máquina. Un repaso por la historia de los juegos en los que los ordenadores han resultado victoriosos.
En 1997, Deep Blue consiguió vencer al campeón del mundo de ajedrez, Gary Kaspárov. Un enfrentamiento que no sólo ha dejado una huella en la historia de la ingeniería, sino que también ha destapado las múltiples aplicaciones que tenía el superordenador de IBM en campos como la biología o las finanzas. Lo mismo que ha sucedido en otros enfrentamientos hombre-máquina en campos como el air hockey, las damas o el popular juego asiático Go.
¿Qué ocurre cuando un profesional llega a ser un as del tenis como Roger Federer, una estrella del baloncesto como Magic Johnson o un campeón de los pesos pesados de la talla de Mohamed Ali? ¿Qué les sucede a los vencedores cuando ya no queda nadie a quien derrotar? Si la tarea es intelectual –pronto incluso física–, es entonces cuando llega lo verdaderamente complicado: enfrentarse a una máquina.
Desde hace ya unos cuantos años, los mejores jugadores de ajedrez, póquer, damas e incluso air hockey han acabado sucumbiendo a las habilidades de los robots. Lejos de ser un puro entretenimiento para los científicos, que un ordenador consiga derrotar a un humano supone un gran avance en el mundo de la inteligencia artificial.
De fichas y tableros
El 11 de mayo de 1997 es una de esas fechas dignas de ser recordadas. El por aquel entonces campeón del mundo de ajedrez, Gary Kaspárov, se enfrentaba a uno de los contrincantes más singulares que había tenido. Deep Blue, el superordenador de IBM, venció al jugador ruso en una partida de seis juegos: dos para la máquina, una para el hombre y tres empates.
Era la primavera vez que se materializaba públicamente el enfrentamiento entre hombre y máquina. Una lucha esperada por los científicos desde la década de los 40, cuando se comenzó a estudiar el funcionamiento de nuestro cerebro para mejorar el de los ordenadores.
Qué mejor forma de descubrir y comprender cómo calculamos los humanos, y tratar de aplicárselo a los robots, que el juego mental por excelencia: el ajedrez.
Obra del científico de IBM, Feng-hsiung Hsu, Deep Blue perdió en su primer enfrentamiento contra Kaspárov. De ahí que la partida de 1997 se viviera como una revancha. Esta vez, los científicos lorgraron que Deep Blue explorara en torno a 200 millones de posiciones de ajedrez cada segundo, en cada jugada. Una habilidad suficientemente poderosa como para saborear las mieles del éxito.
Con la victoria de Deep Blue, los científicos de IBM se percataron de las posibles aplicaciones que podría tener la potencia de cálculo del superordenador en otras áreas: posibles soluciones a problemas financieros (como analizar las tendencias del mercado o los riesgos asociados a una operación), los entresijos de las grandes bases de datos o las posibles combinaciones de las moléculas que sirvieran a los investigadores para desarrollar nuevos fármacos.
Sin embargo, Deep Blue no inició la tendencia de investigar y obtener resultados a través de la competición entre hombre y máquina. En 1994, un programa de damas llamado Chinook consiguió arrebatarle el título a Marion Tinsley, campeón del mundo de esta disciplina. Hasta 1997, la máquina del grupo de investigación de la Universidad de Alberta (Canadá) había logrado vencer en cien partidas perdiendo solamente en una. Chinook siguió entrenando y, desde 2007, el programa ya es perfecto. Invencible.
Jonathan Schaeffer, profesor de informática de la universidad y cerebro de Chinook, cuenta que, en un principio, intentó dar con un programa que ganara en ajedrez, pero la falta de progresos le hizo cambiar de opinión. “Un amigo me sugirió que usara las damas. Tienen los mismos problemas de investigación que el ajedrez, pero de alguna forma es más simple: menos cuadrados en el tablero para jugar, menos tipos de piezas, normas más sencillas…”.
Como ocurrió con Deep Blue, las consecuencias de derrotar al mejor humano fueron positivas para la ciencia. “Vinieron muchos más resultados científicos, incluyendo la búsqueda de nuevos algoritmos, nuevas formas de aprendizaje de máquina [‘machine learning’ en inglés] o nuevas formas de comprimir datos”.
Victorias robóticas en otros juegos
También de mesa y de pensar mucho fue el enfrentamiento entre Phil Laak y Ali Eslami contra dos agentes informáticos del equipo Polaris en el Campeonato de Póquer entre Hombre y Máquina. Celebrado en 2008, el programa de inteligencia artificial diseñado por un grupo de investigadores de la Universidad de Alberta (también) logró vencer a sus oponentes humanos al ganar dos de las cuatro partidas.
Una victoria que dejó con un buen sabor de boca a Michael Johanson, líder del proyecto, ya que había conseguido que una máquina aprendiera a jugar por sí misma y que, además, ganara a los mejores del mundo. Lo consiguió gracias a un algoritmo que enseñaba al ordenador a jugar a base de echar partidas contra sí mismo. “Este algoritmo nos permitió desarrollar programas de póquer mucho más potentes que los creados anteriormente con otras técnicas”, relata.
El juego de cartas es bastante más complicado que el ajedrez y las damas. “El póquer tiene más cosas comunes con el mundo real: implica a otros jugadores, implica aleatoriedad e imprevistos, y los jugadores no lo saben todo sobre el mundo que les rodea”.
Las máquinas no solo se han enfrentado a los humanos en juegos mentales. El CubeStormer II, obra de David Gilday, ingeniero de la empresa de microprocesadores ARM, y Mike Dobson, de la compañía de seguridad Securi-Plex, consiguió batir el récord de 5,66 segundos que había tardado el mejor de los humanos en resolver el cubo de Rubik.
Una proeza que no molestó a Feliks Zemdegs, el campeón de carne y hueso. “Siempre he pensado que los robots podrían vencer a los humanos en el cubo de Rubik. Una solución informática para el cubo es tres veces más eficientes que la de un humano”, comenta.
El australiano, de 20 años, considera los enfrentamientos hombre-máquina como un progreso natural de la tecnología, y está convencido de que en unos años tendremos robots que venzan en casi todo tipo de competiciones. “Quizás en los deportes de equipo como el fútbol llevará bastante tiempo, pero si diseñamos robots que sean absolutamente perfectos para una tarea, serán capaces de batir a cualquier humano”.
¿El objetivo? Aprender
Los enfrentamientos entre hombre y máquina han beneficiado, sobre todo, al campo de la inteligencia artificial. Como explica el creador de Polaris, los éxitos alcanzados con Deep Blue y Chinook han mostrado a los científicos que las máquinas “sí pueden hacer cosas inteligentes”, como considerar de forma rápida un número más elevado de futuros escenarios.
“Queremos que los programas jueguen, al igual que quieren los padres con sus hijos. Los juegos permiten a los niños aprender cómo razonar con reglas y probabilidades, y con otros jugadores. Y también a llevar a cabo una tarea en la que exista un riesgo bajo de que fallen”. Enseñanzas que, sin duda, resultan de lo más entretenidas.
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