Dia 6 – Ex Machina

exmachina.jpg

Tot just es compleix un any desde que DeepMind, una companyia anglesa dedicada al desenvolupament de la intel·ligència artificial i comprada per Google l’any 2014, va revolucionar el món dels escacs amb la creació de AlphaZero.

AlphaZero és el nom d’un potent algoritme d’aprenentatge automàtic, construit sobre xarxes neuronals, que va aconseguir esmicolar el totpoderós Stockfish en un matx a 100 partides (28 victòries i 72 empats). Tot i que van sorgir alguns dubtes sobre la validesa de les condicions en que el matx es va dur a terme, la qualitat de les partides publicades no deixava cap dubte de que una nova era s’obria pas en el món dels escacs.

Les reaccions d’algunes de les personalitats més importants de l’escena escaquística actual no es van fer esperar:

 

“Estic bastant segur que ni tan sols Déu podria vèncer Stockfish d’aquesta forma sense rebre certs avantatges.” – Hikaru Nakamura

“Hem estat jugant als escacs durant 600 anys i sembla que només feien falta quatre hores. Tot plegat fa una mica de por.” – Viswanathan Anand

“Sempre m’he preguntat com seria si una raça superior arribés a la Terra i ens ensenyés com juguen ells als escacs, i ara sento que ja ho sé.” – Peter Heine Nielsen

“El futur ha arribat. Aquesta partida és ciència-ficció.” – Francisco Vallejo Pons

 

Uns pocs dies després, totes les expectactives quedaven en un no res quan Google deixava clar que tot allò formava part d’un projecte d’investigació interna, i que ni l’algoritme ni cap dels seus “secrets” se faria públic al món dels escacs. Semblava com si el Sant Calze hagués quedat enterrat per sempre més a les profunditats oceàniques del planeta.

Però tan sols uns mesos més tard, a principis del 2018, una nova iniciativa Open Source va aparèixer per a desenvolupar un algoritme de naturalesa similar de forma col·laborativa a la xarxa: Leela Chess Zero. Desde la seva popularització durant la primera meitat del 2018, Leela Chess Zero (o Leela Zero) ha estat batejada com la germana petita de Alpha Zero.

Es pot trobar informació centralitzada sobre Leela Zero clicant aquí, i inclús ha estat implementada com a bot per a poder jugar partides a portals com lichess.org.

 

cccc.jpeg

 

Durant el mes de setembre de 2018, Leela Zero va fer la seva primera aparició en torneig en participar en el Chess.com Computer Chess Championship, junt amb reconegudes potències cibernètiques com Stockfish, Komodo o Houdini. El torneig es va disputar a ritme Rapid de 15+5 i va estar estructurat en tres fases seqüencials: un primer classificatori Round-Robin entre els 24 participants sel·leccionats, un segon Round-Robin entre els 8 millors classificats de la primera fase, i un matx final a 200 partides entre els dos primers classificats de la segona fase. No va ser cap sorpresa que Stockfish s’imposés a Houdini en la gran final per un contundent 120 a 80.

El paper de Leela Zero en aquest torneig va ser molt destacat, amb un meritori tercer lloc, en vèncer a un altre competidor d’alt nivell com Komodo per un resultat de 16 a 14 en el matx de consolació.

A banda d’aquest breu repàs a l’evolució del paper de la intel·ligència artificial al món dels escacs al llarg dels darrers dotze mesos, l’article d’avui inclou com a regal sorpresa una base de dades amb totes les partides disputades per Leela Zero al Chess.com Computer Chess Championship. Una font molt interessant per a fer un cop d’ull al que ens pot deparar la nova revolució escaquística que, de ben segur, es troba més a prop del que pensem.

Es pot descarregar la base de dades clicant aquí.

Hi ha un comentari

Deixa un comentari

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

Esteu comentant fent servir el compte WordPress.com. Log Out /  Canvia )

Google+ photo

Esteu comentant fent servir el compte Google+. Log Out /  Canvia )

Twitter picture

Esteu comentant fent servir el compte Twitter. Log Out /  Canvia )

Facebook photo

Esteu comentant fent servir el compte Facebook. Log Out /  Canvia )

S'està connectant a %s

Aquest lloc utilitza Akismet per reduir els comentaris brossa. Apreneu com es processen les dades dels comentaris.