ChatGPT parece entender el ajedrez

¿Le gustaría gastar $200 al mes en una suscripción a ChatGPT? Sí, yo tampoco. Si la versión gratuita no es la solución a todos tus problemas, ¿cómo sabes que la versión premium lo es? ¿Cómo sabes que no perderás mucho tiempo refinando las indicaciones en la versión premium?

La eficacia de ChatGPT, al menos la versión gratuita, tiende a ser inversamente proporcional a la importancia de la tarea. Si se le ocurre un pensamiento aleatorio y desea ejecutarlo mediante ChatGPT, podría brindarle resultados fenomenales. O puede que te dé basura, pero no estás emocionalmente interesado en que sea bueno.

¿Pero para algo tan importante que realmente considerarías pagar $200 al mes? Definitivamente es menos de lo que costaría contratar a un redactor publicitario profesional, un abogado o un consultor. Pero ChatGPT no está sujeto a los mismos estándares de conducta profesional que usted esperaría legítimamente de un médico o un abogado, ni debería estarlo.

ChatGPT podría ser bueno para estudiar un pasatiempo. Como, en mi caso, el ajedrez. No soy un jugador de ajedrez profesional en ningún nivel. No necesito contratar a un entrenador de ajedrez profesional para que me prepare para algún partido importante que se avecina. E incluso si lo fuera, no confiaría en ChatGPT para sustituir a un entrenador humano real que realmente ha experimentado lo que es estar en una partida de ajedrez con dinero y reputación en juego.

Por otro lado, para ayudarme con un estudio informal de ajedrez, ChatGPT podría ser la solución. Probablemente más para el estudio de aperturas y medio juego que para los finales.

Algunos consideran que ChatGPT es el principal exponente de la “inteligencia artificial” hasta la fecha. Para empezar, ese es un término amplio y se utiliza incorrectamente de manera aún más amplia.

La inteligencia artificial “no existe, pero de todos modos lo arruinará todo”, es el título de uno de los vídeos de YouTube de la astrofísica Angela Collier (en ese vídeo cita el precio de ChatGPT Pro en 196 dólares al mes).

Mucho más claro, uno de los videos de YouTube del comediante Adam Conover se titula “AI is BS”. En ese video, Conover explica que hemos llegado al punto en que absolutamente cualquier programa de computadora que toma la entrada del usuario y proporciona una salida basada en esa la entrada se llama “IA”

Tomemos, por ejemplo, un pequeño programa que toma un número entero y le dice si es primo o no. Puedes saber que un número como 38500 no es primo con solo mirarlo. Pero el programa de ejemplo probablemente comenzaría comprobando si 2 divide el número en partes iguales.

Ahora considere un número como 38525. El programa de ejemplo probablemente probaría 2 y 3 como divisores, con suerte al menos estaría optimizado para omitir 4 e ir directamente a 5, que en este ejemplo es el divisor mínimo primo.

Eso no es inteligencia artificial. Eso es simplemente pasar por un algoritmo muy simple con algunas optimizaciones básicas.

En GitHub vi un programa Tic-Tac-Toe de hace unos años, cuando el autor, llámelo “Thomas”, era estudiante. Y lo llamó “IA”. Si yo fuera Thomas, no lo habría llamado así. Para determinar qué movimiento hacer contra un jugador humano, el programa verifica si podría ganar en su movimiento pendiente; de ​​lo contrario, verifica si el jugador humano podría ganar en su siguiente movimiento y, si es así, la computadora lo frustra. Eso tampoco es inteligencia artificial.

Tic-Tac-Toe es un juego que ha sido completamente estudiado y comprendido. Hay casi 27.000 juegos posibles, o algo más de 255.000 si contamos las rotaciones y los reflejos como juegos distintos.

El ajedrez es definitivamente un juego más complejo que el Tic-Tac-Toe. El número de juegos posibles es finito, pero tan grande que bien podría ser infinito. Aun así, hay posiciones en las que casi cualquier jugador humano que entienda las reglas del juego puede determinar su siguiente movimiento con sólo mirar el tablero. Consideremos, por ejemplo, este escenario para jugar con negras:

El movimiento obvio es… Axf1, ¿verdad? Las negras esperan que las blancas muerdan el anzuelo y jueguen Rxf1, luego las negras pueden jugar… Td1 para ganar. Es mucho menos obvio qué deberían jugar las blancas en lugar de Rxf1, al menos para mí. Aún así, debería ser obvio que Rxf1 es un mal movimiento, especialmente porque el rey no tiene “Luft” (ni de los peones f2 ni de h2 en sus casillas iniciales).

Los jugadores humanos todavía juegan por intuición, pero las computadoras no necesitan “inteligencia artificial” para vencer a los jugadores humanos. Mi teoría es que una computadora capaz de pensar en todos los movimientos posibles en los próximos dos o tres turnos es suficiente para vencer a cualquier jugador humano.

En el escenario anterior, un humano jugando con negras probablemente no perdería el tiempo pensando en movimientos tontos como… Td7 o… Td8. Pero una computadora probablemente consideraría tales movimientos y decidiría que no valen la pena porque las blancas probablemente responderían con Axd7 o Cxd7 para el primero o Dxd8+ para el segundo. Por lo tanto, con una torre abajo, sería mucho más difícil para las negras ganar (obsérvese que las negras no tienen dama en este punto y todos los peones están muy lejos de la promoción).

En resumen, la computadora haría su movimiento no porque tenga el presentimiento de que podría ser el mejor movimiento, sino porque ha considerado todas las alternativas posibles según las reglas del juego.

Los acertijos de finales son mucho más fáciles de resolver que los de medio juego y, ciertamente, los de apertura. En un rompecabezas de final de partida, el objetivo casi siempre es lograr el jaque mate. Cuando me equivoco en un acertijo de final de juego, normalmente termino viendo que la diferencia entre mi movimiento y el movimiento correcto es jaque mate en tres o dos en lugar de jaque mate en dos o uno.

¿Pero en un rompecabezas de apertura? Cuando me equivoco en un acertijo de apertura, lo miro y no entiendo cuál era el objetivo.

Como una forma de posponer las cosas en mi propio programa de ajedrez para la máquina virtual Java, he estado haciendo un estudio sistemático de aperturas y defensas, examinando los veinte primeros movimientos posibles para las blancas en partidas contra los robots de Chess.com y contra Stockfish en Lichess. .

Cuando juego 1. c4, la computadora a menudo responde 1. … e5, a veces 1. … e6. De cualquier manera, me inclino por jugar 2. Cf3. Y entonces la computadora podría responder con 2. … ¿a6?

Ésta es una manifestación de la defensa de Agincourt. De hecho, tiene su propia página en la base de datos de aperturas de Chess.com, junto con las continuaciones más comunes de la defensa de Agincourt. Según esa página, los mejores jugadores son Ulf Andersson, Dmitry Andreikin, Levon Aronian, Viktor Korchnoi y Vladimir Kramnik.

Pero me pregunto si esos mejores jugadores realmente eligen alguna vez… a6 para su segundo movimiento con negras. También parece un movimiento poco probable para los principiantes, ya que generalmente quieren hacer movimientos más audaces y dramáticos, por muy desacertados que sean.

Tal vez a las negras les preocupa que las blancas puedan jugar Cxc7 o Cc7 y que la torre del flanco de dama no tenga forma de eludir la captura. Pero, ¿cuánto tiempo les tomaría a las blancas acercar a cualquiera de los caballos lo suficiente para realizar ese movimiento? ¿Las negras están eliminando a la dama demasiado pronto, por lo que no está disponible para jugar… Dxc7? Y si el rey negro no está enrocado en el flanco de rey en ese momento, o no se ha movido de su casilla inicial de ninguna otra manera, las negras también podrían considerar perdida la torre del flanco de rey.

El punto es que no pude encontrar una buena razón para que las negras jugaran 2… a6. Entonces le pregunté a ChatGPT. Se le ocurrieron cinco razones:

1. Para preparar un fianchetto en el flanco de dama
2. Para evitar que las blancas pongan un caballo o un alfil en b5
3. Flexibilidad
4. Factores psicológicos
5. movimiento de espera

Siga el enlace para leer las elaboraciones de ChatGPT.

Por la primera razón, el plan de las negras podría ser algo así como 3. … b5 4. … Ab7. Plausible, supongo.

La segunda razón me parece una preocupación prematura. El caballo blanco del flanco de dama podría llegar allí con 3. Cc3 (o Ca3)… 4. Cb5, pero antes de intentar jugar Cxc7 o Cc7 para bifurcar el rey y la torre de las negras, me gustaría tener el alfil blanco del flanco de dama en f4.

Además, si las blancas quieren poner un alfil en b5, el peón de c4 debe apartarse primero del camino, por no hablar del peón de e2. Por lo tanto, preocuparse de que las blancas coloquen alguna pieza en b5 es extremadamente prematuro para el segundo movimiento de la partida.

Las razones tercera y cuarta me parecen mucho más plausibles. Y la quinta razón parece la más plausible. Un movimiento de “espera” permite que “las negras observen los planes de las blancas antes de asignar peones o piezas a casillas específicas”.

Mover un peón negro más central, o cualquiera de los caballos negros al centro del tablero, daría una indicación mucho más clara a las blancas de lo que están planeando las negras.

Si ChatGPT entiende el ajedrez, es sólo porque ha absorbido miles de libros y artículos sobre ajedrez. Es impresionante que lo haya hecho y también es impresionante que pueda dar respuestas plausibles a preguntas sobre ajedrez basándose en el contenido que ha absorbido.

Pero no debemos confundir eso con inteligencia real sobre el ajedrez, ni debemos asumir que ChatGPT puede tener ideas originales sobre el ajedrez. Y ciertamente no debemos confundir la habilidad de ChatGPT para recopilar y regurgitar datos con inteligencia real en general.