General 25/11/2018 | 16:53por Colin McGourty

AlphaZero analiza el Carlsen-Caruana

¿Qué piensa AlphaZero del match por el Campeonato del Mundo de Londres? Esta pregunta, que parecía hipotética, fue respondida por Alexander Grischuk con un "AlphaZero no existe", pero ahora nos emociona poder compartir algunos de las percepciones de la máquina de DeepMind en una serie de vídeos producidos por el dos veces campeón británico Matthew Sadler. Junto a la WIM Natasha Regan, Matthew tuvo acceso privilegiado al sistema de inteligencia artificial mientras preparaba su libro Game Changer: Alpha Zero’s Groundbreaking Chess Strategies and the Promise of AI.       

Matthew explicó los planes de la partida 8, algo que deberá sonar muy familiar ¡a cualquiera que siguió la partida 10!

Ha pasado casi un año desde que AlphaZero necesitó de unas cuantas horas jugando contra sí mismo para aprender suficiente sobre ajedrez como para vencer al módulo campeón del mundo, Stockfish. Eso y las 10 victorias ejemplares del sistema de IA sorprendieron al mundo del ajedrez y sugirieron que existe una forma dinámica, llena de sacrificios, que supera al "conocimiento" convencional embebido en las máquinas y en los cerebros humanos. Jan Gustafsson fue uno de muchos expertos que analizaron las partidas para tratar de expandir nuestra percepción del ajedrez.


Desde entonces, hemos vivido un periodo de silencio. Sin embargo, ahora nos emociona anunciar que hemos trabajado con el GM inglés Matthew Sadler y su compatriota WIM Natasha Regan, quienes ahora compartieron algunos análisis de AlphaZero de las partidas del Campeonato del Mundo. Matthew debe serles familiar a muchos miembros de chess24, que han estudiado sus series en vídeo. El inglés alcanzó el puesto 14 del ranking mundial antes de tomar la inusual decisión de dejar el ajedrez a los 25 años; él se tomó un descanso de 12 años, en los que tuvo "un trabajo real", pero cuando regresó su entusiasmo por el juego lo ayudó a alcanzar su actual rating (el más alto de su carrera) de 2693. Natasha ha representado a Inglaterra como ajedrecista y, como graduada en Matemáticas de Cambridge, tiene la base técnica para comprender algunos detalles del comportamiento de AlphaZero.

En esta primera presentación, Matthew revisa las partidas 1-8 del match por el Campeonato del Mundo entre Magnus Carlsen y Fabiano Caruana, el cual siguió mientras corría el sistema de AlphaZero en una máquina 4TPU. Él explica que su enfoque fue dejar a AlphaZero corriendo durante un minuto en cada posición, "el mejor balance entre perfección y usabilidad", y luego escribió las variantes principales de su análisis..

1. Las Sicilianas con 2…Cc6: Partidas 1, 3, 5 y 8

Matthew decidió presentar el análisis temáticamente. Revisemos un poco el primer vídeo, en el que cubre las cuatro partidas en las que Fabiano abrió con 1.e4 y Magnus respondió con 2…Cc6 en estructuras de la Siciliana:

En el vídeo se da una explicación completa de lo que AlphaZero hubiera hecho con blancas en la Partida 1, pero estas son algunos de los momentos más destacados:

1. Si Fabiano hubiera jugado 15.Txa5! en la Partida 3 (algo de lo que el mismo Caruana se arrepintió después de haber realizado 15.Ad2), AlphaZero le dio una probabilidad de victoria de 80% (AlphaZero no valora las posiciones en función a una "puntuación de peones de ventaja" como otros módulos). Matthew comentó: 

A AlphaZero le encantan las posiciones en las que siente que tiene todo el juego abierto a su disposición, mientras su oponente debe quedarse quieto esperar a que algo suceda. Esto porque AlphaZero es muy bueno al momento de optimizar su juego.

2. El "Ataque de la Bayoneta" con 6.b4 de la Partida 5 es la segunda sugerencia de AlphaZero después de 6.Axc6.

3. 7.Cd5 en la Sveshnikov tiene el sello de aprobación de AlphaZero. Como dijo Matthew:

¿Por qué es interesante hablar de esto? La idea es que AlphaZero es una máquina que aprende por sí sola. Se ha enseñado a jugar ajedrez en 9 horas y tras jugar 44 millones de partidas contra sí misma, y tiene una visión bastante definitiva de cómo jugar al ajedrez y qué posiciones son buenas y cuáles no lo son. Entonces, cuando AlphaZero dice "sí, me gusta esta jugada en la apertura", existe una base real que lo sustenta, realmente ha "pensado" en esto, ha probado sus ideas muchas veces.

4. El 23.Tad1 de Fabiano en la Partida 8 fue criticado luego, pero de hecho es la primera sugerencia de AlphaZero en esa posición. La computadora está de acuerdo con todos, sin embargo, en que 24.h3? fue un error. Evaluó 24.Dh5! como una jugada que le daba ¡un 93% de probabilidades de ganar al aspirante!

5. ¿Qué le añade AlphaZero al análisis? 

Su forma de encontrar rápidamente planes claros y concretos, y la forma en la que esos planes se ven reflejados en todas sus variantes. Es consistente.

El cofundador y Director Ejecutivo de DeepMind Demis Hassabis realizó la primera jugada de la partida 8 en Londres | foto: Niki Riga

2. El Gambito de Dama Rechazado: Partidas 2 y 7

Matthew nota que el más tranquilo Gambito de Dama Rechazado, jugado por Fabiano en estas dos partidas, es una apertura favorecida por AlphaZero, que también aprueba la variante elegida por Magnus con 5.Af4 (y no la previamente popular 5.Ag5). Sugiere que las chances de victoria de las blancas si Magnus se hubiera atrevido a responder con 11.Cd2 a la sorpresiva 10…Td8 en la Partida 2 estaban entre el 65 y el 70%, aunque, como Matthew aclara, eso está más cerca de las tablas que de la victoria. Él explica que "AlphaZero todo el tiempo estaba de acuerdo con Fabiano" y que la máquina aprobó mucho de lo que hizo el estadounidense en estas dos partidas.

3. La Inglesa y la Petrov: Partidas 4 y 6

En la Siciliana Invertida de la Partida 4, Matthew menciona que 6…Ac5, que fue incluida en la praxis de la élite por Alexander Grischuk, también es la primera sugerencia de AlphaZero, pero la creación de DeepMind no sólo evalúa las jugadas conocidas. Matthew añade que la nunca antes jugada 9…Cb6 de hecho es su elección en vez del 9…Cxc3 de Fabiano. El sistema está de acuerdo con Garry Kasparov —y todos los demás expertos— en que 15.b5! debería haber sido la jugada elegida tras el 14.a4 del campeón del mundo. Luego, las negras estaban absolutamente bien, y a Matthew le sorprendió una de las sugerencias del monstruo de silicio:

No es una enorme máquina de calcular; calcula mucho menos que otros módulos, pero, una vez que encuentra el camino que prefiere, la energía y el poder que le pone al momento de seguir ese plan es enorme, y realmente puedes oír al viento fluir a través de tus cabellos (bueno, yo no puedo hacerlo, ¡pero ustedes sí!), pues se siente este enorme deseo de atacar. Es realmente impresionante.

En la Partida 6, AlphaZero aprobó cómo Fabiano "comprendió el potencial dinámico de su posición" en una tranquila Petrov que luego se llenó de suspenso. Matthew quedó impresionado por la forma esquemática en la que AlphaZero hubiera enfocado ese final, aunque también encontró un talón de Aquiles:

Me temo que AlphaZero no encontró el mate-en-36. Para serles honesto, al ver las grandes fortalezas de AlphaZero y tomando en cuenta el hecho de que no usa tablas de finales sino hace todo de forma autónoma, esto no me sorprende demasiado. Pero vale la pena mencionar que no encontró este mate.

Pueden reproducir todos los análisis de Matthew —con la ayuda de AlphaZero— en el visor (también pueden descargar el archivo pgn):

Matthew también proveerá lo que pensó AlphaZero respecto al resto de las partidas del match, mientras da la impresión de que sabremos mucho más sobre la máquina en el año que viene. Game Changer, el libro sobre AlphaZero escrito por Matthew Sadler y Natasha Regan, será lanzado a principios de 2019.

Matthew Sadler y Natasha Regan también escribieron el afamado libro "Chess for Life"

Agradecemos a DeepMind por su apoyo.

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