Cómo la inteligencia artificial ha cambiado (y sigue cambiando) radicalmente el ajedrez: entrevista a Miguel Illescas, campeón de España y cocreador de Deep Blue

Miguel Illescas tiene todo el ajedrez en su cabeza. Al menos todo lo que cabe en un cerebro humano. Ocho veces campeón de España, Illescas formó parte del equipo de IBM que creó Deep Blue, el ordenador que ganó a Garry Kaspárov en el legendario match de 2017. Habla sin descanso de las máquinas, Stockfish y Alpha Zero así como del estado del ajedrez y de sus proyectos actuales. Illescas es director de la única revista de ajedrez en castellano, Peón de Rey, de la tienda online Ajedrez21 y de la escuela de ajedrez en colegios, EDAMI. Y sobre todo, habla mucho de ajedrez, su pasión.

Comienza la entrevista entre bromas refiriéndonos a mi pobre nivel de ajedrez. Una suerte para ti, comenta, así has podido hacer una carrera profesional; el ajedrez es muy absorbente. El comentario me recuerda la anécdota de nuestro grandísimo Premio Nobel, Santiago Ramón y Cajal. Obsesionado como estaba por el ajedrez, se dedicó a fondo para ser campeón de su club, cosa que hizo, y así poder dejarlo para siempre. La ciencia mundial está de suerte en que Cajal abandonara el ajedrez y se dedicara a la neurociencia.

“Hay que estar entre los 30 mejores jugadores del mundo para ganar un buen salario”, dice. Los otros pocos que pueden vivir del ajedrez sacan el dinero dando clases.

Deep Blue

Equipo creador de Deep Blue (de izquierda a derecha): Chung-Jen Tan, Murray Campbell, Joe Hoane, Feng-Hsiung Hsu y Jerry Brody

Deep Blue comenzó a desarrollarse en la Universidad de Carnegie Mellon en los 80 con el nombre de Deep Thought. El proyecto científico de IBM era desarrollar la computación paralela. Entonces las máquinas eran single chip. Deep Blue hizo avanzar la computación paralela, la supercomputación y sus resultados están actualmente en todas partes.

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Deep Blue, el ordenador con una sola misión: ganar al humano

El equipo de IBM de Deep Blue estaba formado esencialmente por ingenieros y grandes maestros. En el año del segundo y definitivo match, el 97, se incorporó mucha más gente. "Los de Comunicación tomaron el mando", comenta Illescas. Recomendaron al resto del equipo hacerse visibles y cuándo sonreír y cuándo no. En alguna ocasión apareció Lou Gestner, presidente de IBM. Los líderes eran Feng Hsu y Murray Campbel. La arquitectura está publicada por sus creadores.

Miguel Illescas participó en un encuentro con una versión previa en Barcelona y fue fichado por el equipo de IBM. “Hay que jugar con ellos cuando son pequeños. Luego se vuelven intratables” (en referencia a varios campeones del mundo con los que Illescas ha hecho tablas y al propio Deep Blue). “A la máquina de hecho le gané 1,5 a 0,5” (en el año 95). En el 96 Illescas explicó a IBM: “No tenéis ninguna posibilidad con Kaspárov. Os va a comer vivos. Vosotros sois científicos, no tenéis mala leche”. El equipo de IBM quedó muy sorprendido, pero contrató a Joel Benjamin por sugerencia de Illescas y cambió de estrategia.

Preguntado sobre los temores de IBM, ¿perder?, ¿hacer el ridículo?, Illescas es claro: IBM no tenía miedo a hacer el ridículo. “La máquina del 96 ya tenía un buen nivel y es eso fácil de saber porque haces pruebas”. El objetivo de IBM era ganar. La versión del 96 tenía un espíritu más científico, pero la del 97 estaba diseñada para ganar a Kaspárov. Pero eso no era todo. “El objetivo de IBM era ganar la simpatía del público”. El público neoyorquino y mundial iba con Kaspárov pese a que este enarbolaba la bandera rusa e IBM la americana. En IBM no querían ser los malos, por lo que hicieron hincapié en que “detrás había un equipo de personas y por eso, los miembros del equipo tuvimos bastante visibilidad”.

El objetivo de IBM era ganar. La versión del 96 tenía un espíritu más científico, pero la del 97 estaba diseñada para ganar a Kaspárov

“Mi papel fue hacer una máquina más competitiva. A mí me contrataron para ganar aquel encuentro.” Deep Blue comenzó siendo un proyecto científico, pero resultó siendo una joya y su importancia fue creciendo dentro de IBM. Illescas, por ejemplo, ayudó a introducir en la máquina la teoría de aperturas. No solo un amplio conjunto de ellas, sino “buenas formas de manejar las aperturas”. En general, Illescas contribuyó a traducir en lenguaje máquina el ajedrez. Antes las máquinas se basaban solo en el cálculo. “Se hizo un esfuerzo muy grande en que la máquina entendiera conceptos ajedrecísticos”.

Illescas pone un ejemplo. Las valoraciones de las máquinas se basaban en el material, pero eso no es bastante. Es necesario resaltar el valor dinámico de las piezas. Un caballo en el centro controla 8 casillas pero en una esquina solo 2. Es como poner a Messi a jugar de portero. Había que introducir ese conocimiento en Deep Blue. Por ejemplo, “le explicamos que cuando las estructuras de peones ofrecen puntos débiles, los caballos valen más. Introdujimos más de tres mil conceptos estratégicos de todo tipo”

IBM logró lo que quería, ganar. “La pega fue que Kaspárov lo tomó muy mal”. Aún sigue protestando como se comprueba 20 años después en su muy recomendable libro 'Deep Thinking'. En la segunda partida deslizó que a Deep Blue le había ayudado la mano de Dios, en referencia al infausto gol de Maradona.

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De ajedrez, máquinas y humanos

Dice Illescas que IBM trató correctamente a Kaspárov, es decir, cumplió el contrato. Lo que era injusto era el contrato en sí. “Kaspárov firmó un contrato que era muy ventajoso para la máquina”. “Yo, cuando asesoré a IBM, pedí cosas y para mi sorpresa Kaspárov las aceptaba”. La más notable era cambiar la configuración de la máquina entre partidas. Pero asegura que “no me consta que se hiciera nada que no fuera limpio”.

Illescas ayudó a introducir en la máquina la teoría de aperturas. No solo un amplio conjunto de ellas, sino “buenas formas de manejar las aperturas”. En general, Illescas contribuyó a traducir en lenguaje máquina el ajedrez

El resultado de la primera partida “provocó que Kaspárov se confiara. Pensó que iba a ser un match más fácil y que IBM se iba a centrar de nuevo en la parte científica y no entendió que IBM en el año 97, a diferencia del 96, se había vuelto ambiciosa y lo que quería era ganar a toda costa”.

Podían haber jugado una revancha que permitiera a Kaspárov quedar como “fair looser”, pero este no fue lo bastante listo y se aferró a sus críticas. IBM había conseguido lo que pretendía y dejó el ajedrez y a su enfurecido campeón. Deep Blue siguió un tiempo después como máquina de demos y ahí quedó todo en la relación entre IBM y el ajedrez. En lo que se refiere a la computación, todos tenemos un trozo de Deep Blue con nosotros.

Stockfish

Illescas habla también de los fieles compañeros de los jugadores: Komodo, Houdini, Stockfish, Fritz, Shredder, etc. Son los programas, también llamados módulos. Aclara que no es un experto programador, pero sí un usuario avanzado.

“Stockfish y los demás módulos mejoraron mucho aumentando la compresión del ajedrez desde el punto de vista estratégico”. “El problema de las máquinas no es el cálculo, es la valoración. El problema es dónde parar de calcular”. “Stockfish o Houdini, a lo largo de los años han ido incorporando rutinas, herramientas, algoritmos, podíamos decir patrones, que les han permitido entender mejor el ajedrez. Los patrones en ajedrez son modelos que incluyen una determinada configuración de piezas, que da lugar a combinaciones típicas”, explica Illescas.

“Con las aperturas (millones de partidas) y las tablas de finales se está resolviendo el ajedrez y dejando en el centro el medio juego donde todavía hay algún espacio para la creatividad”. “Un programa de ajedrez tiene dos elementos básicos: el cálculo y la valoración, con apoyo en aperturas y bases de datos de finales”.

¿De qué forma han cambiado los programas de ajedrez este juego y el entrenamiento y rendimiento de los maestros?

“El cambio es total, de arriba abajo. En los 80 era muy importante investigar y saber si una posición crítica es buena o mala. Esto te podía llevar muchos días o semanas”. Esto en la actualidad es una tarea que los ordenadores resuelven con sencillez.

“Hoy es más importante sorprender al rival, antes era importante conocer tus variantes mientras que en el presente se trata de no caer en una preparación casera del rival. No te enfrentas al rival; te enfrentas a su ordenador”.

“Ahora es muy importante memorizar y antes era importante entender. Los jugadores jóvenes te meten una variante que ni siquiera entienden pero la han memorizado y son imbatibles. Hoy en día dedican muchas horas a estar frente al ordenador para conocer la verdad”.

Repite Illescas el término verdad, esa verdad tan escurridiza incluso para las poderosas máquinas en el todavía casi infinito mundo del ajedrez.

“El éxito está asegurado si demuestras que la máquina se equivoca. Vas a pillar a la gente porque confía ciegamente en la máquina. Pero a veces la máquina se equivoca, sobre todo en aperturas complejas, muy ricas estratégicamente. También ocurre que la máquina te dice que una variante no es buena, pero tienes muchas posibilidades de ganar porque los cálculos para el contrario son muy difíciles enfrentado a un reloj en marcha”.

Alpha Zero

Hablando de máquinas llegamos a Alpha Zero, el ingenio que está cambiando el ajedrez y en buen medida el mundo. Alpha Zero no solo deja obsoletos a los humanos. También al resto de las máquinas.

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AlphaZero, la IA capaz de aprender ella misma a jugar al ajedrez y ganar a todas a las IAs adiestradas por humanos

“Alpha Zero ha revolucionado en menos de 2 años la relación de los humanos con la tecnología del ajedrez. Las máquinas resolvían el ajedrez mediante fuerza bruta junto con las enseñanzas humanas. Alpha Zero ha dicho; no es tan importante el cálculo como entender de verdad el ajedrez". "Los módulos evalúan la posición en unidades de peón. Alpha Zero valora de una forma más humana. Yo no valoro en unidades de peón. Alpha Zero valora en probabilidad de ganar, valora en torno a patrones y experiencia adquirida”.

"Se trata de una red neuronal que acumula conocimiento de las partidas previas. Le dijeron a la máquina: olvídate de Kaspárov y de Fisher, estas son las reglas del ajedrez, juega contra ti misma y aprende sola y, sorprendentemente, esto dio un resultado fantástico en el juego del Go y posteriormente en el ajedrez. Esto tiene una lectura poética: los humanos no servimos para nada. Deja de contarme lo que habéis aprendido en 500 años, lo aprendo en 4 horas yo sola”. Illescas va más allá. “Nosotros le queríamos forzar a jugar como humanos y las máquinas tienen que pensar como máquinas”.

A la pregunta de si Alpha Zero vapuleó a Stockfish, el Gran Maestro responde: “Vapulear no es la palabra correcta. Stockfish tiene un nivel casi imposible de ganar. Lo que hizo Alpha Zero fue ganarle algunas partidas, lo cual es un logro increíble y no perder casi nunca”. La revista Peón de Rey, editada por Illescas, ha publicado varios números desde el 132 al 141 con estadísticas y partidas analizadas de Alpha Zero en todos los ejemplares.

“Alpha Zero jugó 44 millones de partidas contra sí misma. Cuando ve una posición la compara con las de los 44 millones de partidas y sabe si es buena o mala y qué jugadas son más prometedoras”. Dedica poco tiempo al cálculo pero se basa en una red neuronal con muchas partidas de aprendizaje.

Alpha Zero no tiene conocimientos de ajedrez previos. Pregunto a Illescas si esto significa que todo el conocimiento ajedrecístico puesto en Stockfish es un prejuicio y una desventaja. “Se está demostrando que el conocimiento de los últimos 20 años es muy verdadero y lo maravilloso es que una máquina llegue en pocas horas a las mismas conclusiones que los humanos en siglos de práctica”. Algunas estrategias conocidas han tomado mayor importancia como el avance de peones de torre, el llamado “ataque a la bayoneta”. El vigente campeón del mundo, Magnus Carlsen, está usándolo ahora más desde la llegada de Alpha Zero.

Inicialmente se publicaron 10 partidas que fueron un bombazo, pero hay ya mucho material. Illescas recomienda el libro Game Changer de los GM Matthew Sadler y Natasha Regan. “Los maestros están usando Alpha Zero ya porque hay un programa en código abierto que es LEELA que usa el mismo código que usaba Alpha Zero”

Illescas pronostica que en el futuro se van a usar programas híbridos que usen el conocimiento humano pero piensen por sí mismas. Eso es lo que Illescas hizo con Deep Blue y las aperturas. “Yo no quise darle un libro rígido y permití que consultara la base de datos pero también tomara sus propias decisiones y ahí está el origen de la derrota en la 6ª partida contra Kaspárov”.

“Es una caja negra. Entendemos lo que hace y porqué lo hace pero no sabemos cómo ha llegado a esa conclusión.” Por ejemplo, “usa el ataque a la bayoneta porque en esas 44 millones de partidas ha visto que funciona.”

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Nadie había visto jugar jamás así a Magnus Carlsen, el campeón del mundo de ajedrez, y la culpa es de AlphaZero

¿Se resolverá el ajedrez?

“Con la tecnología de silicio es imposible resolver el ajedrez”, dice Illescas evocando la futurible computación cuántica.

El asunto es apasionante porque el ajedrez es aun virtualmente infinito incluso para los mayores supercomputadores. Un ordenador de la potencia de Deep Blue tardaría 853 horas en calcular todas las posibilidades de las primeras cinco jugadas por bando. Curiosamente ha empezado a resolverse por el final. Las tablas de finales de 7 piezas están resueltas. Son las tablas de finales de Lomonosov, en referencia al supercomputador de la Universidad de Moscú que las resolvió en 2012. Añadir una pieza más multiplica el cálculo por 100. La posición más larga para dar mate requiere 545 jugadas (obviando la regla de los 50 movimientos creada para los humanos). Kaspárov comenta en su libro que no entiende lo que hace la máquina durante los primeros 500 movimientos y solo después vislumbra el plan.

“Es como el famoso cuento de los granos de trigo: son progresiones geométricas que hacen inviable resolverlo por ese camino.” “Es más viable resolverlo por el camino del reconocimiento de patrones. Así como el número de partidas es infinito, no es tanto el número de patrones valiosos en ajedrez. Se dice que un GM puede tener 50, 100 o 200 mil patrones. Estas son cifras ridículas para una máquina.” “El camino que está emprendiendo Alpha Zero es ese”. “Que le pongas una posición en la jugada 5 y te diga si está perdida o ganada, lo cual es un poco como resolver el ajedrez”. Illescas recomienda un artículo denominado “Pensó la máquina” en el número 141 de Peón de Rey. En el movimiento 10 la máquina LEELA ya sabe que va a ganar la partida. “El ajedrez está marcando el camino” Deep Learning nos está llevando a situaciones que pueden parecer ciencia ficción pero que pueden ser reales en 20 años. Illescas pone el ejemplo de un juicio en el que, basada en la jurisprudencia, los indicios, los jueces y abogados, la máquina sabe el resultado antes de celebrarse.

2263 es el año en el que siguiendo la Ley de Moore y empezando por los finales y yendo hacia atrás se resolverá el ajedrez según algunos expertos. Illescas opina otra cosa: con esta tecnología basada en patrones se va a saber la verdad del ajedrez en pocos años. “El sentido común dice que la jugada 1 es tablas, el ajedrez bien jugado desde el principio es tablas”. “Me atrevo a decir que el campeón mundial Magnus Carlsen si quiere, hace tablas contra Alpha Zero: cambia todas las piezas y juega sólido y no hay forma de ganarle”.

¿Sigue el ajedrez entusiasmando?

Illescas no lo duda. “Se sigue practicando el atletismo aunque alguien en coche sea más rápido, sigue habiendo halterofilia aunque un robot pueda levantar un peso muy superior”.

Illescas habla de que los desafíos siguen muy vigentes para los humanos. “Cuando hablamos de bueno o malo (aperturas o líneas de juego), hablamos de porcentajes bajísimos”. Y cuenta una sorprendente confidencia: “Me dediqué un tiempo a ganarme la vida jugando al Black Jack en los casinos porque contaba cartas y con eso tenía un 52% a favor”.

“Seguimos jugando al ajedrez. Internet ha sido un revulsivo increíble. Se juega más que nunca. El ajedrez está pasando una fase fantástica, no solamente en su faceta lúdica sino también como herramienta pedagógica”

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Los proyectos de Illescas

Illescas está en plena forma y habla apasionadamente de sus proyectos. “Empezamos a vender por Internet antes que el Corte Inglés”, dice respecto a su tienda Ajedrez 21. “Edito la única revista que existe sobre ajedrez en español, Peón de Rey”. El número 132 es gratis. También se dedica a asesorar empresas, dar conferencias, hacer coaching y alguna vez ha entrenado a algún ajedrecista joven.

Pero lo que le apasiona es el ajedrez educativo.

“Llevo 20 años llevando el ajedrez a los centros escolares a través de mi escuela EDAMI” La escuela tiene 2000 alumnos en Barcelona en 60 colegios.

“Yo creo que el ajedrez es una escuela de pensamiento, enseña a tomar decisiones. En cada jugada tienes que tomar una decisión. Muchas veces la posición es mala pero tienes que jugar igualmente, como en la vida. Muchas veces no tienes claro lo que va a pasar, hay incertidumbre, tomas una decisión de forma intuitiva, no puedes calcularlo todo. Creo que es una herramienta fantástica para enseñar a los alumnos a enfrentarse a los problemas, a hacerlo solos, con concentración, con disciplina, a gestionar el fracaso, pero también el éxito, porque entiendes que a veces has ganado por suerte porque estabas perdido, entiendes que puedes aprender algo de cada derrota o que tienes que aprender si quieres mejorar, tienes que enfrentarte a tus demonios, tienes que ver lo que haces peor e intentar mejorarlo, entrenar lo que no te gusta hacer. Creo que hay pocas asignaturas capaces de atrapar al alumno en lo que al fin y al cabo es un juego. Los niños están deseando que llegue la clase de ajedrez porque se lo pasan bien”.

Recorrer el mundo del ajedrez, de la Inteligencia Artificial, que sigue teniendo en él uno de los principales campos de prueba o de la competición es sumamente excitante. Cuando lo haces de la mano del Gran Maestro Miguel Illescas es un placer y un lujo.

“Cuando me preguntaron después del match del 97 si la máquina era inteligente tuve que responder que no porque todo lo que máquina sabía se lo habíamos enseñado nosotros. Sin embargo si me preguntan ahora si estas máquinas entienden ajedrez y son inteligentes tengo que responder que sí”. Miguel Illescas