Un equipo de la Universidad de Toronto crea una IA que identifica a los jugadores de ajedrez por su estilo

Un equipo de científicos de la Universidad de Toronto estaba desarrollando una inteligencia artificial capaz de aprender estilos de juego para ayudar a entrenarse a los usuarios y lo que han conseguido ha ido más allá, su IA es capaz también de adivinar quién se esconde tras una partida analizando, precisamente, el estilo de juego

Los motores de ajedrez hace muchos años que están a un nivel muy superior de los jugadores humanos, pero su estilo de juego está muy alejado de los que podríamos llamar “humano” y, por consiguiente, sus indicaciones pueden llegar a ser poco instructivas para quién busque en ellos consejos para sus partidas. Así pues el equipo de Ashton Anderson quiso crear una inteligencia artificial capaz de aprender de los jugadores y que fuera capaz de sugerir jugadas humanas, aquellas que un jugador de carne y hueso haría en una partida. Para ello utilizaron unos 50 millones de partidas jugadas por humanos en la plataforma Lichess de la que extrajeron partidas de jugadores que hubieran disputado un mínimo de 1000 partidas y de ellas las que tuvieran un máximo de 32 movimientos.

Una vez tenían la selección de partidas las introdujeron en la red neuronal que las representó de forma individual como puntos dentro de un espacio multidimensional de modo que las partidas de cada jugador representaran un grupo de puntos. La red neuronal fue entrenada para maximizar la densidad del grupo de cada jugador y la distancia entre los distintos jugadores, eso requería que la red distinguiera el estilo de cada jugador, lo que nos lleva al avance del que hablaba al principio: La inteligencia artificial es capaz de reconocer quién ha jugado una determinada partida.

Humano jugando al ajedrez contra un brazo robot.
Foto de Pavel Danilyuk en Pexels

Para probar cómo de bien distinguía la IA a los jugadores los científicos le dieron al sistema 100 partidas de 3000 jugadores conocidos y luego otras 100 partidas de jugadores “misteriosos” que el sistema tendría que adivinar. Para complicarlo más los investigadores ocultaron los 15 primeros movimientos de cada partida. El resultado: La IA fue capaz de descubrir qué jugadores se encontraban tras las partidas misteriosas un 86% de las veces. Una cifra muy grande para ser la primera vez.

El debate de la privacidad.

Este avance abre las puertas a motores de ajedrez capaces de jugar y ayudarnos como si de otro jugador humano se tratara; imagínate jugar contra Magnus Carlsen o contra Capablanca o Bobby Fischer, quizás en un futuro cercano podamos hacerlo. Pero si esta red neuronal es tan buena analizando y desentrañando partidas supone también un riesgo para aquellos que quieran proteger su privacidad y disputar partidas sin que nadie los reconozca (tal y como recoge un artículo publicado por Matthew Hutson en Science bajo el título “AI unmasks anonymous chess players, posing privacy risks”), imagina por ejemplo a algún Gran Maestro que quiera divertirse jugando ajedrez online pero no quiere que lo reconozcan o a un jugador aficionado que no quiere que las partidas que juegue online sirvan a sus posibles rivales a prepararse contra él. Los propios investigadores son conscientes del riesgo que su creación implica para la privacidad y de hecho han decidido, al menos por ahora, no publicar el código de su software.

Claro que una vez se sabe que es posible nada impide, tampoco antes lo hacía, que otro equipo llegue al mismo punto y publique su código. Y en última instancia lo que para muchos supone un riesgo para el anonimato para otros es una oportunidad de ofrecer y recibir mejores análisis de las partidas de ajedrez y consejos adaptados a cada jugador. ¿Podríamos llegar a un punto medio? El tiempo lo dirá.

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