Ha nacido Maia, la nueva red neuronal que viene a ayudarnos a mejorar nuestro nivel de ajedrez entre muchos otros objetivos.

Como ya sabes, en The Zugzwang Blog somos unos apasionados de la informática en general y, en particular, de la informática aplicada al ajedrez en sus múltiples vertientes. De ahí que dediquemos una gran parte de los contenidos de nuestra Escuela de Ajedrez online a formar a nuestros alumnos en todas estas herramientas informáticas aplicadas al ajedrez.

Además, por si todavía no lo has leído, quiero recomendarte el artículo que publicaba hace unos días con los módulos de análisis informático más potentes y gratuitos.

El ¿problema? de la inteligencia artificial en ajedrez

A medida que la inteligencia artificial se vuelve cada vez más inteligente, ¡valga la redundancia! En algunos casos, logrando un rendimiento sobrehumano, existe un potencial creciente para que los humanos aprendan y colaboren con los algoritmos. Sin embargo, las formas en que los sistemas de inteligencia artificial abordan los problemas a menudo son diferentes de las formas en que lo hacen las personas y, por lo tanto, pueden ser incomprensibles y difíciles de aprender.

Una versión personalizada de Alpha-Zero entrenada en partidas de ajedrez entre humanos, que predice movimientos humanos con una precisión mucho mayor que los motores existentes.

Un paso crucial para cerrar esta brecha entre la inteligencia humana y la artificial es modelar las acciones granulares que constituyen el comportamiento humano, en lugar de simplemente igualar el desempeño humano agregado.  Este objetivo es el que se persigue en Maia.

El rendimiento total de un jugador de ajedrez se desarrolla a medida que toma decisiones en el transcurso de una partida. Los cientos de millones de partidas jugadas online por jugadores de todos los niveles forman una rica fuente de datos en la que estas decisiones, y su contexto exacto, se registran con todo detalle. Al aplicar motores de ajedrez existentes a estos datos, incluida una implementación de código abierto de AlphaZero, encontramos que no predicen bien los movimientos humanos.

Es por esto que los creadores de esta nueva herramienta han desarrollado Maia, creando una versión personalizada de Alpha-Zero entrenada en partidas de ajedrez entre humanos, que predice movimientos humanos con una precisión mucho mayor que los motores existentes, y que puede lograr la máxima precisión al predecir decisiones tomadas por jugadores en un nivel de habilidad específico en un manera sintonizable.

El enfoque de Maia

«Como tecnólogo, veo cómo la IA y la cuarta revolución industrial afectarán todos los aspectos de la vida de las personas».

Fei-Fei Li, profesora de ciencias de la computación en la Universidad de Stanford.

Como puedes ver en la imagen superior, en una posición dada, Maia predice el movimiento exacto que un humano jugará en el 53% de las ocasiones, mientras que las versiones de Leela y Stockfish coinciden con movimientos humanos alrededor del 43% y 38% de las ocasiones respectivamente. Como resultado, Maia es el motor de ajedrez más natural y similar al humano hasta la fecha, y proporciona un modelo de juego humano que usaremos para construir herramientas de enseñanza de ajedrez basadas en datos.

Las distintas versiones de Maia

El objetivo de Maia es hacer el movimiento promedio que harían los jugadores en su nivel objetivo. Jugar a Maia 1100, por ejemplo, es más como jugar contra un comité de jugadores con 1100 puntos que jugar contra un solo jugador con 1100 puntos; tienden a promediar sus errores idiosincrásicos (¡pero Maia todavía comete muchos errores de tipo humano!).

Debido a que se han entrenado 9 versiones diferentes de Maia, cada una en un nivel de habilidad específico, es posible comenzar a capturar algorítmicamente qué tipo de errores cometen los jugadores en niveles de habilidad específicos, y cuándo las personas dejan de cometerlos. En el siguiente ejemplo, las distintas versiones de Maia predicen que los jugadores dejan de jugar la tentadora pero incorrecta jugada b6 (la jugada de la partida) alrededor de los 1500 puntos de ELO.

Incluso cuando un humano comete un “blunder” o error garrafal (dejarse una dama, por ejemplo), Maia predice el error exacto cometido más del 25% de las veces. Esto significa que Maia podía analizar tus partidas y decirte qué errores eran predecibles y cuáles eran más aleatorios. Una guía como esta podría ser valiosa para los jugadores que intentan mejorar: si cometes repetidamente un tipo de error predecible, sabrás en qué debes trabajar para alcanzar el siguiente nivel.

El futuro de Maia y aplicaciones

El proyecto Maia es un proyecto de investigación en curso que utiliza el ajedrez como un sistema modelo para comprender cómo diseñar modelos de aprendizaje automático para la interacción humano-IA. Los creadores, de la Universidad de Toronto, planean lanzar versiones beta de herramientas de aprendizaje, ayudas didácticas y experimentos basados ​​en Maia (análisis de partidas, ejercicios personalizados, pruebas de Turing, etc.).

Recursos relacionados con Maia

Si quieres estar al tanto de todo puedes suscribirte a su lista de correo electrónico aquí. Para obtener más detalles sobre el proyecto Maia, puedes dirigirte al sitio web de Maia , leer su artículo de investigación (en inglés) o consulte la publicación del blog de Microsoft Research sobre el trabajo.

Y ¡si quieres jugar contra Maia también puedes hacerlo gratis! Puedes hacerlo en el bot habilitado en Lichess.