Por más de una década, el ajedrez ha sido el juego por excelencia para medir qué tan capaz puede ser la inteligencia artificial. En 1997, IBM alcanzó un hito al lograr que su supercomputadora Deep Blue derrotara al diez veces campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov. Desde entonces, por contraintuitivo que parezca, la carrera ya no fue crear una inteligencia artificial capaz de superar a los humanos, sino lograr una que se comportara como un jugador de carne y hueso. Y esa similitud solo la da el error.
Esa es la razón por la que un grupo de investigadores de la Universidad de Toronto anuncia con bombo y platillo Maia Chess, una inteligencia artificial que aseguran puede señalar y entender los errores cometidos por jugadores humanos y las razones que los llevaron a cometerlos.
El avance, detallan los especialistas en inteligencia artificial, cobra sentido, pues permitirá a jugadores que busquen mejorar su nivel de habilidad recibir retroalimentación, algo que antes era imposible. “Capturamos algorítmicamente el estilo humano, la capacidad humana, lo que es más importante, el error humano, eso nos dio una inteligencia artificial con la que es más fácil aprender y jugar”, destaca Ashton Anderson, profesor asistente en el Departamento de Informática de la Universidad de Toronto.
El desarrollo también tendrá aplicaciones más allá del terreno del ajedrez. Los investigadores aseguran que los avances en la aplicación de redes neuronales de Maia Chess abren la puerta a una mejor comprensión sobre cómo interactúa la inteligencia artificial con los humanos.
Por ahora, los expertos de la Universidad de Toronto someten su descubrimiento al escrutinio de jugadores humanos. La inteligencia artificial fue adaptada a tres niveles de habilidad, todos disponibles en línea bajo los nombres Maia 1100, Maia 1500 y Maia 1900.
