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Gli scacchi possono sopravvivere all’intelligenza artificiale?


I computer stanno eliminando l’errore dagli scacchi ma anche l’avventura.
Yoni Wilkenfeld

Ad agosto, due dozzine dei più forti giocatori di scacchi del mondo si sono incontrati per un nuovo tipo di torneo. Le regole di base non perdonavano: ogni giocatore iniziava con solo quindici minuti di tempo a partita, gareggiando in decine di partite consecutive contro tutte le altre volte più volte. I giocatori furono eliminati per tappe fino a quando ne rimasero solo due, che avrebbero continuato a giocare duecento partite per decidere il campione. I concorrenti venivano da tutto il mondo, sebbene una considerevole minoranza fosse americana. Tutti dovrebbero affrontare il costante controllo dei fan attraverso una trasmissione online del torneo su Twitch, un sito Web in streaming. Un mese di estenuante gioco dopo, emerse un vincitore: Stockfish 220818, il computer per scacchi più potente fino ad oggi.

Mentre molte precedenti competizioni di scacchi su computer avevano convocato i programmatori umani di persona, nel Campionato di scacchi di computer, i team hanno inviato il loro software per essere eseguito sui server di Chess.com, che ha ospitato l’evento. Il feed di Twitch ha mostrato non solo il gioco dal vivo, ma “una sbirciatina in tempo reale” nel “processo di pensiero e nelle linee che stanno prendendo in considerazione” di ciascun programma “, ha detto un post che annuncia il torneo . Il sito Web eseguiva un singolo gioco alla volta, schiena contro schiena, con un gioco ininterrotto per un mese.

A novembre, mentre l’universo degli scacchi stava guardando la partita ufficiale del campionato umano a Londra, vinta da Magnus Carlsen della Norvegia, i computer – la vera elite del gioco – stavano ancora giocando nelle loro continue serie di tornei online.

Lo Stockfish, un motore open source liberamente disponibile e gestito da una comunità di programmatori, ha uno stile pulito e posizionale, mi ha detto via email Pete Cilento, direttore esecutivo di Chess.com. Leela Chess Zero, noto anche come Lc0, un altro motore open source,”gioca un gioco più intuitivo e confuso”, ha detto. “Ha guadagnato così tanti fan perché gioca a scacchi sovrumani in modo umano”. Houdini, sviluppato dal programmatore Robert Houdart, ha uno stile più aggressivo e sacrificale, motivo percui è stato paragonatoai grandi giocatori dell’era romantica. In un certo senso, sono umani: dietro ogni motore c’è una squadra di programmatori, ingegneri ed esperti di scacchi.

Decenni prima delle auto a guida autonoma o di Siri, gli scacchi erano un’ossessione per i ricercatori dell’IA e ottenere un computer per battere un maestro umano sul loro santo graal. Oggi, ventidue anni dopo che Deep Blue di IBM ha sconvolto il mondo battendo il campione del mondo Garry Kasparov , i computer degli scacchi hanno lasciato gli umani nella polvere. L’ultima generazione di programmi, come AlphaZero, sviluppato dalla società di proprietà Alphabet DeepMind, sta facendo cose che nemmeno i loro creatori umani capiscono. Demis Hassabis, co-fondatrice e CEO di DeepMind, ha descritto gli aspetti del processo decisionale di AlphaZero come una “scatola nera”, ad esempio, come valuta il valore complessivo di una torre rispetto a un cavaliere. “In realtà non lo sappiamo.”

L’impatto degli scacchi per computer sul gioco – come ancora giocato dagli umani – è stato duplice. In primo luogo, i computer hanno contribuito ad appiattire gli scacchi, aumentando la pura comprensione del gioco a spese della creatività, del mistero e del dinamismo. In secondo luogo, si sono intrecciati con ogni aspetto degli scacchi, dal gioco al più alto livello allo studio amatoriale e all’esperienza dello spettatore. Questi due effetti rispecchiano il modo in cui le tecnologie emergenti stanno cambiando il modo in cui viviamo. Gli scacchi oggi sono una finestra sul futuro, quando l’apprendimento automatico viene applicato a tutti i tipi di sforzi umani.

“La possibilità del pensiero meccanizzato”
A differenza del poker – o persino del baseball, dove una folata di vento può spingere un bel fallo di palla – gli scacchi sono un gioco senza possibilità. Il suo dramma deve venire dalla creatività e dall’audacia dei suoi giocatori. Ma in parte a causa degli scacchi al computer, quell’audacia può essere sempre più difficile da trovare nei giocatori umani.

La prima macchina per giocare a scacchi era tutt’altro che noiosa. Il turco, un gabinetto di ingranaggi e ingranaggi costruito intorno al 1770, presentava una figura a grandezza naturale vestita con abiti ottomani che potevano spostare meccanicamente i pezzi degli scacchi. “The Chess Player ha resistito ai primi giocatori di Europa e America, ed eccita l’ammirazione universale”, vantava una pubblicità del 1834 . “Muove la testa, gli occhi, le labbra e le mani, con la massima facilità.” Ha viaggiato per il mondo battendo giocatori apprezzati come Benjamin Franklin e Napoleon, ma in seguito è stato rivelato come una bufala. All’interno del gabinetto, un essere umano stava tirando le corde.

Nel 1950, la cosa reale era più plausibile, quando il pioniere dell’informatica Claude Shannon scrisse il suo documento di riferimento “Programmazione di un computer per giocare a scacchi”. Gli scacchi sembravano un gioco ideale per la programmazione, pensò Shannon. Le sue regole sono chiaramente definite ed è difficile per gli umani giocare bene. Richiede inoltre notevoli capacità e intelligenza analitica, motivo per cui la costruzione di una macchina da scacchi “ci costringerà ad ammettere la possibilità del pensiero meccanizzato o a limitare ulteriormente il nostro concetto di” pensiero “.” Ricercatori e osservatori verrebbero a considerare la competitività di i computer di scacchi come sostituti dello stato generale del campo dell’intelligenza artificiale.

Passarono alcuni decenni prima che i computer diventassero effettivamente utili per i concorrenti di scacchi umani. Garry Kasparov, che per la prima volta divenne campione del mondo nel 1985, fu uno dei primi ad adottare. Due anni dopo usò una prima versione di ChessBase, un database che avrebbe permesso a un giocatore di prepararsi per una competizione rivedendo le partite precedenti del suo avversario in arrivo. ChessBase ha aiutato Kasparov a pianificare una partita in cui avrebbe gareggiato contemporaneamente contro otto diversi giocatori tedeschi. Mentre scrive nel suo libro Deep Thinking: Where End of Machine Intelligence e inizia la creatività umana nel 2017 , “Con solo due giorni di preparazione mi sono sentito a mio agio nell’andare alla partita e ho vinto in maniera schiacciante, 7–1. Fu allora che seppi che avrei passato molto tempo davanti a un computer per il resto della mia carriera. “

Ma i motori di scacchi di per sé – i programmi che effettivamente giocano il gioco – non erano ancora abbastanza buoni per Kasparov. “Anche se sono diventati molto più forti e sono diventati avversari pericolosi nei primi anni ’90, gli scacchi che giocavano erano brutti e disumani, non molto utili per un allenamento serio.” Anche questo cambierebbe. Utilizzando sia database che motori di scacchi, Kasparov ha reinventato se stesso, analizzando il suo repertorio e verificando la saggezza acquisita contro l’analisi del freddo.

Combattere per un pareggio
Nel corso dei secoli, la conoscenza degli scacchi si era lentamente accumulata attraverso prove ed errori, gioco per gioco. I giocatori avrebbero memorizzato sequenze di mosse giocate frequentemente i cui risultati erano ben compresi. E poiché la memoria umana è limitata, si sono sviluppati anche principi generali, che vanno dal pithy (“un cavaliere sul bordo è debole”) a quello altamente complesso. Oltre centinaia di migliaia di giochi dei migliori giocatori, un enorme corpus di teoria si è evoluto.

Con i motori dei computer, l’accumulo di conoscenza umana è stato messo alla prova. I motori possono “vedere” molto più in basso lungo la linea ipotetica quando contemplano una possibile mossa, così molte posizioni che sembravano giocabili ora sono state mostrate morte nell’acqua. Il numero di posizioni poco chiare – in cui entrambi i giocatori pensavano di avere una possibilità di combattere – iniziò a ridursi.

Judit Polgár, ungherese, si è classificato ottavo al Campionato mondiale di scacchi nel 2005 ed è stato per un po ‘la persona più giovane ad aver mai ottenuto il titolo di gran maestro , a 15 anni, battendo il record della leggenda americana Bobby Fischer di alcuni mesi. “Quando ero un bambino, mi stavo preparando su materiale cartaceo”, mi ha detto in un’intervista telefonica. “Più tardi, all’inizio degli anni 2000, era già molto chiaro che se non si utilizza il motore per aiuto o consigli, si rimarrà indietro. È stata una lotta per me perché sono un giocatore molto creativo, e con il computer, molte volte sottolinea che forse ho idee creative, ma non necessariamente buone. “

Ridurre il dominio dell’incerto è uno scopo dell’intelligenza artificiale in senso lato. L’analisi predittiva è ora utilizzata ovunque, dalla medicina personalizzata all’aula di tribunale e all’antiterrorismo, in cui gli algoritmi possono guadare fasce di dati personali per identificare tendenze e possibili minacce. Quando sono in gioco delle vite, quella certezza può sembrare un semplice bene, anche se potrebbe essere in conflitto con altri beni. Negli scacchi, tuttavia – come l’arte, la musica e quasi tutto ciò che ci intrattiene – potrebbe essere direttamente contrario al punto, poiché sapere cosa succede in anticipo tende a rovinare il divertimento. I professionisti, alla ricerca di qualsiasi vantaggio competitivo, non avevano altra scelta che abbracciare la nuova comprensione che i computer rendevano possibile; anzi, l’hanno cercato. Ma a quale costo?

Nelle partite tra i migliori maestri, le prime quindici mosse o più possono essere preparate in anticipo dai concorrenti, che arrivano armati con una conoscenza preliminare della mossa migliore in ogni turno probabile. Questa preparazione ha reso più difficile per i giocatori d’élite trovare un vantaggio. La fase di apertura del gioco è diventata una sorta di guerra di trincea, una lotta per evitare di perdere terreno. Un risultato di una preparazione rigorosa e di incontri ravvicinati a livello di abilità del giocatore è che i sorteggi diventano più probabili, una tendenza che sembra essere in aumento molto prima dei motori di scacchi. Secondo un’analisi dello scienziato di dati Randy Olsen , i sorteggi sono diventati fino a tre volte più frequenti dal 1850. Sebbene abbia riscontrato un leggero declino dal 1990 circa, molti commentatori di scacchi sottolinea la verità generale che una migliore preparazione, che i computer aiutano, hanno reso i disegni più comuni nei giochi di alto livello.

Nella partita del campionato del mondo 2018 tra Magnus Carlsen (della Norvegia) e Fabiano Caruana (degli Stati Uniti), per la prima volta in assoluto non c’è stata una sola vittoria nelle partite regolari; tutti e dodici finirono in parità. Per determinare il vincitore, Carlsen, era necessario un giro di cravatte a scacchi rapidi, uno dei pochi modi per garantire un vincitore.

“Il tuo cervello non si accende”
Le materie prime negli scacchi non devono essere noiose; possono emozionare l’esperto tanto quanto il duello di un lanciatore nel baseball. Ma per molti dilettanti di scacchi, un gioco senza un vincitore è molto insoddisfacente, soprattutto a causa del modo in cui i motori hanno cambiato il modo in cui i fan consumano il gioco.

Le trasmissioni di giochi importanti ora mostrano in genere un’analisi del motore insieme al tabellone. Se i pezzi bianchi presentano un piccolo vantaggio, il display potrebbe visualizzare +0,46; un vantaggio decisivo per i pezzi neri potrebbe essere -2,00. Un quadro di valutazione offre a chiunque, indipendentemente dal livello di abilità, una lettura su chi sta facendo meglio.

Il quadro di valutazione scelto da molti per guardare il recente campionato mondiale tra Magnus Carlsen e Fabiano Caruana era una piattaforma online costruita dal programmatore norvegese Steinar H. Gunderson. Il sito Web ha mostrato la scacchiera dal vivo per praticamente tutti i giochi di torneo di Carlsen e ha fornito analisi dal motore Stockfish, tra cui quali serie di mosse sarebbero le migliori e chi avrebbe avuto maggiori probabilità di vincere in un dato punto.

Gli scacchi in Norvegia sono esplosi in popolarità con l’ascesa di Carlsen, il miglior giocatore del mondo dal 2011. “Gli scacchi in TV sono resi possibili in Norvegia per due motivi: uno è che il norvegese è lì, e l’altro è l’analisi al computer “, Mi ha detto Gunderson per telefono. “Senza l’analisi del computer, il dramma non sarebbe lì allo stesso modo.”

La maggior parte degli appassionati di scacchi casuali non può sperare di cogliere gran parte di ciò che accade in una partita tra due grandi maestri. I computer hanno contribuito a democratizzare il consumo di scacchi di alto livello, offrendo a chiunque abbia una connessione Internet l’accesso all’analisi degli scacchi più profonda della storia. Un risultato è che i dilettanti, guardando le partite accompagnate dall’analisi di un motore di scacchi, possono “conoscere” la migliore mossa successiva meglio dei giocatori stessi – eppure non sarebbero in grado di spiegare la logica dietro di essa. I professionisti si lamentano del quarterbacking della poltrona; è facile per gli spettatori a casa criticare Carlsen per aver perso una mossa raccomandata dai motori, ma scoprire che quella mossa sulla scacchiera è un altro compito.

Poiché i computer degli scacchi si sono sempre più intrecciati al gioco in ogni modo, l’effetto è stato a doppio taglio per i dilettanti. I motori di scacchi possono essere un modo inestimabile per gli studenti di controllare il loro gioco per migliorare, oppure possono servire da stampella. Una gioia degli scacchi è l’allenamento mentale, che estende i limiti della tua comprensione.

Per i professionisti, è una storia più complicata. Oggi in molte aree di lavoro, le conversazioni sull’intelligenza artificiale spesso si trasformano in disoccupazione: quanti posti di lavoro creeranno l’IA e quanti ne uccideranno? Ma per chi si guadagna da vivere negli scacchi, quel futuro è già qui, poiché gli scacchi professionali sono ormai in gran parte un esercizio di gestione IT. I giocatori Elite guidano i motori tutto il giorno, orientando la loro attenzione e confrontando le loro diverse valutazioni. Parte del mestiere consiste nel decidere quando utilizzare l’analisi del computer e quando attenersi alle proprie idee. “Il fatto è che non puoi fare troppo affidamento su di esso”, mi ha detto al telefono Maxime Vachier-Lagrave (di Francia), attualmente il sesto giocatore più votato al mondo. “Se sei abituato a guardare le linee del computer, il tuo cervello non si accenderà quando è il momento di giocare.”

Con il miglioramento dei motori a scacchi, i giocatori hanno imparato a usarli in nuovi modi. Le idee che sembravano violare i principi generali del passato potrebbero essere rapidamente testate sul computer e mostrate alla fine ripagare dopo molte mosse lungo la strada. “Ora, se qualcosa appare inverosimile, qualcosa sfida il processo di pensiero umano, lo prendiamo ancora in considerazione”, afferma Vachier-Lagrave.

Scacchi di centauro
Garry Kasparov ha da tempo promosso ciò che è noto come scacchi “avanzato” o “centauro”. Due avversari umani sono abbinati a computer che possono consultare liberamente durante il gioco. Queste squadre uomo-computer sono migliori di qualsiasi singolo computer che gioca da solo, anche se le metà umane delle migliori squadre di centauri del mondo non sono sempre molto brave negli scacchi convenzionali. L’ibrido uomo-macchina è una bestia completamente diversa.

In effetti, il modello del centauro è diventato un modo alla moda di pensare al futuro dell’intelligenza artificiale in generale. In questa prospettiva, l’intelligenza artificiale aumenterà, anziché sostituire, l’intelligenza umana. Per i giocatori di scacchi d’élite di oggi, che hanno integrato i motori nelle loro vite, questo sembra già essere vero.

“All’inizio, gli sviluppatori stavano cercando di emulare il gioco umano”, ha dichiarato Dirk Jan dieci Geuzendam, caporedattore della rivista New in Chess , in un’intervista telefonica. “Ad un certo punto abbiamo raggiunto un livello di gioco al computer in cui è diventato il contrario. In effetti, gli umani stanno cercando di seguire il processo di pensiero dei computer. “

Tale inversione di ruolo sta diventando ancora più pronunciata dopo alcuni recenti drammatici sviluppi nella programmazione degli scacchi. Nel 2017, il programma AlphaZero di DeepMind ha demolito Stockfish , precedentemente il più forte programma di gioco degli scacchi, senza perdere una sola partita. Su cento partite, ne ha vinte 28 e ne ha pescate 72. In una rivincita dello scorso dicembre , su mille partite, ha vinto 155 e ne ha perse solo 6.

“Non gioca come un essere umano, ma non gioca come i motori dei computer”, ha dichiarato il CEO di DeepMind Demis Hassabis durante una conferenza del 2017 . “È una specie di gioco in un terzo modo, quasi alieno.” Mentre i motori convenzionali come Stockfish devono essere programmati con alcuni principi generali su quali elementi di una posizione sono buoni o cattivi, AlphaZero ha ricevuto solo le regole di base degli scacchi, senza preconcetti umani. In un articolo del 2017 , i creatori del programma spiegano:

I programmi all’avanguardia si basano su potenti motori che cercano milioni di posizioni, sfruttando la competenza artigianale del dominio e sofisticati adattamenti del dominio. AlphaZero è un algoritmo di apprendimento del rinforzo generico – originariamente ideato per il gioco di Go – che ha ottenuto risultati superiori in poche ore, cercando migliaia di posizioni in meno, senza alcuna conoscenza del dominio tranne le regole degli scacchi.

Mentre l’apprendimento automatico nei programmi di scacchi diventa più avanzato – in altre parole, meno umano – i giocatori sperano di spingere ulteriormente la loro comprensione del gioco. Hassabis, ad esempio, ha affermato alla conferenza di non aver mai saputo, fino a quando non ha interpretato il modo in cui AlphaZero suona, che i sacrifici potevano essere fatti non solo per un vantaggio tattico a breve termine, ma per un vantaggio posizionale a lungo termine.

L’errore è umano
I due effetti dei computer a scacchi – una maggiore comprensione a spese di una minore incertezza e un intreccio di umani e macchine in ogni parte del gioco – possono sembrare puntare in direzioni opposte. Oggi gli scacchi sono diventati più avanzati, o semplicemente più “pareggi”? Stiamo aprendo nuove strade di conoscenza o stiamo perdendo una qualità essenziale?

I due possono andare di pari passo. Lo stesso dinamismo che rende gli scacchi così avvincenti è stata la stessa cosa che ci ha spinto a cercare di risolvere il gioco, portando tutto il nostro know-how tecnologico a sostenere la sua magia e il suo mistero. Il trucco è accettare il nuovo con uno spirito del vecchio.

Quasi un secolo fa, in un’altra epoca in cui i giocatori di scacchi erano preoccupati per troppi pareggi, il miglior giocatore del gioco era José Raúl Capablanca. Campione del mondo dal 1921 al 1927, il cubano Capablanca era l’antitesi dell’attuale giocatore iper-preparato. Si è insegnato il gioco guardando suo padre giocare e ha detto che non ha mai studiato libri sulle variazioni di apertura.

“Gli scacchi non possono mai raggiungere la loro altezza seguendo il percorso della scienza”, recita una citazione attribuita a Capablanca . “Facciamo quindi un nuovo sforzo e con l’aiuto della nostra immaginazione trasformiamo la lotta della tecnica in una battaglia di idee.”

Gli scacchi al computer non sono una battaglia di idee, ma di programmare l’ingegnosità e la potenza di elaborazione. Quindi, come possiamo ascoltare l’avvertimento di Capablanca oggi? Dopo il sorteggio durante l’ultimo campionato del mondo, alcuni, tra cui Magnus Carlsen , hanno suggerito che erano necessarie modifiche al formato classico. Ridurre il limite di tempo per i giochi potrebbe portare a risultati più decisivi incoraggiando una maggiore assunzione di rischi.

Per Bobby Fischer – campione del mondo nei primi anni ’70 e ultimo americano a detenere il titolo – una soluzione era reintrodurre l’incertezza. In una variante di scacchi che ha creato, i pezzi sono randomizzati in posizioni diverse in ogni partita, rendendo inutile per i giocatori memorizzare in anticipo sequenze di apertura lunghe.

Con programmi di prossima generazione come AlphaZero, le competizioni informatiche potrebbero diventare il luogo in cui vengono giocati gli scacchi più “interessanti” – almeno gli scacchi più avanzati, privi di errori e i più difficili da comprendere per gli umani. Ma la nobile formulazione di scacchi di Capablanca come una “battaglia di idee” dipende fondamentalmente dalla possibilità di errore umano. Quando giochiamo a scacchi, schiudiamo grandi piani, prendiamo rischi, cadiamo in trappole, soccombiamo alla pressione, tiriamo fuori gli avversari e facciamo sacrifici audaci, il tutto senza sapere se ne pagherà uno.

Yoni Wilkenfeld ( @yoniwilkenfeld ) è uno scrittore che vive a New York.

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