Desde Turing, Deep Blue y Kaspárov hasta AlphaFold: el ajedrez impulsa la ciencia

El programa de Deep Mind ha descifrado las proteínas, un avance histórico, gracias a lo aprendido en deportes mentales.

Partida de ajedrez en un parque de Viena a comienzos de los años treinta.
Partida de ajedrez en un parque de Viena a comienzos de los años treinta.brandstaetter images (Getty Images)
Leontxo García

Los antidepresivos y el cáncer de hígado son hoy algunos de los campos punteros de investigación gracias a lo que la empresa Deep Mind (Google) aprendió con su programa AlphaZero en ajedrez y go (un juego muy popular en varios países de Asia) en 2017. A continuación, creó AlphaFold, que logró en 2021 uno de los mayores progresos en la historia de la biología: entender cómo funcionan las proteínas. Ya hacia 1947, Alan Turing y Claude Shannon, padres de la informática, eligieron el ajedrez como campo de experimentación. Acertaron, pero no pudieron comprobarlo: Deep Blue (IBM) ganó a Kaspárov medio siglo después y puso los cimientos de enormes avances científicos.

Para entender por qué el ajedrez y el go han contribuido tanto al desarrollo de la ciencia, hay que fijarse en tres números que para una mente humana normal se asocian con el infinito. El de partidas distintas posibles de ajedrez es un 1 seguido de 123 ceros. El equivalente en go (tablero de 19x19 casillas) es mucho mayor. Y también el de combinaciones de aminoácidos en una proteína (elemento esencial para la vida). Añadamos un cuarto número para entender mejor de qué estamos hablando: el de átomos en el universo conocido es un 1 seguido de 80 ceros.

El talento y la pasión ajedrecista de los mejores jugadores británicos fueron decisivos para descifrar los códigos nazis en la operación Enigma. Se estima que ese comando intelectual contribuyó a acortar la II Guerra Mundial varios años y salvar unos 14 millones de vidas

Hace sólo diez años, esa enormidad incitaba a pensar, incluso a los expertos, que la ciencia estaba muy lejos de desentrañar la estructura de las proteínas. Uno de los grandes referentes españoles en inteligencia artificial (IA), Ramón López de Mántaras, confirma que “la experiencia con AlphaZero en ajedrez y go fue muy útil para desarrollar AlphaFold”, aunque también cree que “se podría haber logrado el mismo éxito de otra manera”.

Cerebros ajedrecistas contra el Tercer Reich

La clave de por qué la empresa Deep Mind eligió la vía de los deportes mentales más complejos está probablemente en una conexión histórica: el británico Demis Hassabis, su consejero delegado y cofundador, fue un niño prodigio del ajedrez, que también le gustaba mucho desde la niñez a su compatriota Turing, nacido en 1912. No es una casualidad que el equipo secreto liderado por Turing, y organizado por el primer ministro Winston Churchill para desentrañar el código secreto de los nazis (Operación Enigma), incluyera a los tres mejores ajedrecistas británicos de la época: Hugh Alexander, Harry Golombek y Stuart Milner-Barry.

Se estima que esa hazaña acortó en varios años la Segunda Guerra Mundial y pudo salvar hasta 14 millones de vidas. Tiene mucha lógica por tanto que, pocos años después, a finales de los cuarenta, Turing en el Reino Unido y el matemático Shannon en Estados Unidos experimentaran por separado con el juego de las 64 casillas como campo de pruebas de la inteligencia artificial. Shannon, tan apasionado por el ajedrez que llegó a reunirse con el campeón del mundo de la época, el soviético Mijaíl Botvínnik, fue el primero en calcular que el número de partidas posibles es mayor que el de átomos. Y Turing escribió el primer programa de ajedrez, Turochamp, extraviado en los años sesenta y reconstruido en 2012 para jugar una partida con Kaspárov en el congreso que conmemoró el centenario de su nacimiento.

Demis Hassabis, londinense nacido en 1976 con orígenes grecochipriotas y singapurenses, es neurocientífico, diseñador de videojuegos, maestro ajedrecista y cofundador de Google DeepMind.
Demis Hassabis, londinense nacido en 1976 con orígenes grecochipriotas y singapurenses, es neurocientífico, diseñador de videojuegos, maestro ajedrecista y cofundador de Google DeepMind.Immo Klink (Contour by Getty Images)

Turing y Shannon vislumbraron que, si una computadora era capaz de ganar al campeón del mundo, lo aprendido en ese proceso sería muy útil en campos mucho más importantes de la ciencia. Lo que probablemente no previeron es que se tardaría medio siglo en lograrlo por la enorme dificultad de expresar en lenguaje binario (ceros y unos) conceptos que incluso las personas no ajedrecistas asimilan en medio minuto. Por ejemplo, una máquina entiende de inmediato que una dama vale diez puntos; la torre, cinco; el alfil y el caballo, tres; y el peón, uno. El problema está en el valor relativo: si una dama está encerrada por sus propias piezas en un rincón del tablero no valdrá diez puntos hasta que se libere, porque en esa posición es poco menos que inútil. Es imposible jugar bien sin entender eso; de ahí que los primeros ajedrecistas de silicio causaran risa entre los aficionados por su ridícula manera de pensar.

Pero entonces llegó IBM, primero con Deep Thought, que logró ganar a un gran maestro (el danés Bent Larsen) en 1988. Y luego con Deep Blue, verdugo de Kaspárov en 1997 (Nueva York, 3,5-2,5 en seis partidas) tras perder (2-4) el primer duelo entre ambos (Filadelfia, 1996). La derrota del ruso fue noticia de primera página en todo el mundo y colapsó las arcaicas líneas de internet de entonces. La cotización de IBM se disparó en Wall Street, y se llegó a decir que todo aquello era un circo montado por la multinacional estadounidense con fines puramente publicitarios.

Aficionados y expertos siguen desde un auditorio uno de los enfrentamientos entre Garry Kaspárov y Deep Blue, en 1997.
Aficionados y expertos siguen desde un auditorio uno de los enfrentamientos entre Garry Kaspárov y Deep Blue, en 1997.STAN HONDA (AFP via Getty Images)

Sin embargo, IBM no tardó en anunciar que lo aprendido con Deep Blue era muy útil en diversos campos relacionados con el cálculo molecular: fabricación de medicamentos complejos, planificación de la agricultura, tráfico aéreo, pronóstico meteorológico, mercado bursátil, etcétera. Es decir, Turing y Shannon habían acertado, pero no pudieron disfrutarlo por sendas tragedias. Turing se suicidó en 1954 tras aceptar la castración química en lugar de la cárcel porque era homosexual. Shannon vivió hasta 2001, pero en 1997 sufría de alzhéimer.

El portento que se inspiró en su red neuronal

Hassabis, adelantado en dos cursos a su edad desde la adolescencia, siguió todo ello con atención mientras, también en 1997, se graduaba en la Universidad de Cambridge con una calificación equivalente a sobresaliente cum laude en informática, a los 21 años. Estudió neurociencia, y así, cuando fundó Deep Mind, se le encendió la bombilla por la que ha inscrito su nombre en la historia: tomaría el relevo de Deep Blue, pero con un enfoque muy distinto; el programa de ajedrez AlphaZero se basaría en redes neuronales, inspiradas por la estructura del cerebro humano.

Deep Blue almacenaba una base de datos con millones de partidas disputadas por humanos desde el siglo XVI, cuando el cura español Ruy López de Segura, patrocinado por Felipe II, era el campeón del mundo oficioso. Tras ese aprendizaje, el monstruo de IBM podía calcular hasta 200 millones de jugadas por segundo. Es decir, una fuerza bruta descomunal, pero basada en un estilo puramente humano de jugar al ajedrez.

Deep Blue guardaba en su memoria millones de partidas disputadas desde el siglo XVI, cuando uno de los mejores ajedrecistas era el cura español Ruy López de Segura. Sobre esa base de datos, el programa podía calcular hasta 200 millones de jugadas... cada segundo

El equipo de Hassabis no metió esa base de datos en AlphaZero; solo programó las reglas básicas del ajedrez. Y a continuación hizo que la máquina jugase millones de partidas contra sí misma en unas horas. El resultado fue una goleada asombrosa en 2017 contra el mejor ajedrecista de silicio hasta ese momento: AlphaZero 28 – Stockfisch 0 (y 72 tablas en un duelo a 100 partidas). En paralelo, Deep Mind creo AlphaGo, que en 2016 y 2017 derrotó a los mejores jugadores humanos de go.

Deep Mind necesitó cuatro años para asombrar al mundo, a través de AlphaFold, con uno de los mayores avances en biología. La ciencia ya está aprovechando ese conocimiento de la estructura de las proteínas para investigar en diversos campos. Se han publicado estudios sobre el cáncer de hígado y los antidepresivos, pero puede darse por seguro que se trabaja en muchos más porque es una fascinante y esperanzadora etapa del conocimiento que acaba de empezar.

Mientras tanto, la gran paradoja es que el ajedrez como deporte corre peligro de extinción por la inteligencia artificial. Se espera que en menos de 10 años podamos tener chips insertados en el cerebro, o conectados con él por gafas o diademas. Esos artilugios podrán contener un programa que juegue perfectamente al ajedrez, gracias a la computación cuántica. Parece que será muy fácil hacer trampas. Pero hay una solución: los árbitros tendrán un detector-desconector de chips con el que escanear a los jugadores en la puerta del torneo.

Larga vida al ajedrez, aunque sea de una manera que ni siquiera Turing y Shannon pudieron imaginar.

Las victorias de la ciencia

Fueron dos encuentros hombre-máquina. El primero lo gana el cerebro biológico de Garry Kaspárov. Pero en el segundo, en 1997, se impone el cerebro electrónico de Deep Blue. Con este hito el gran público toma nota de que existe una IA primigenia capaz de tareas cognitivas complejas. Debajo, una partida de go contra el programa de IA AlphaGo, y predicción de la estructura de una proteína generada por el modelo AlphaFold.

Sobre la firma

Leontxo García
Periodista especializado en ajedrez, en EL PAÍS desde 1985. Ha dado conferencias (y formado a más de 30.000 maestros en ajedrez educativo) en 30 países. Autor de 'Ajedrez y ciencia, pasiones mezcladas'. Consejero de la Federación Internacional de Ajedrez (FIDE) para ajedrez educativo. Medalla al Mérito Deportivo del Gobierno de España (2011).

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