AlphaZero

DeepMind afirmó en su preimpresión: «El ajedrez representó la cúspide de la investigación en IA durante varias décadas. Los programas de vanguardia se basan en potentes motores que analizan millones de posiciones, aprovechando el conocimiento especializado del dominio y sofisticadas adaptaciones. AlphaZero es un algoritmo genérico de aprendizaje por refuerzo —originalmente diseñado para el juego de Go— que logró resultados superiores en pocas horas, analizando mil veces menos posiciones y sin ningún conocimiento del dominio, salvo las reglas». ^{[ 1 ]} Demis Hassabis , de DeepMind , jugador de ajedrez, calificó el estilo de juego de AlphaZero como «extraño»: «A veces gana ofreciendo sacrificios contraintuitivos, como sacrificar una dama y un alfil para explotar una ventaja posicional. Es como ajedrez de otra dimensión». ^{[ 10 ]}  

Dada la dificultad en ajedrez de forzar una victoria contra un oponente fuerte , el resultado +28 –0 =72 es un margen de victoria significativo. Sin embargo, algunos grandes maestros, como Hikaru Nakamura y el desarrollador de Komodo, Larry Kaufman , restaron importancia a la victoria de AlphaZero, argumentando que la partida habría sido más reñida si los programas hubieran tenido acceso a una base de datos de aperturas (ya que Stockfish estaba optimizado para ese escenario). ^{[ 11 ]} Romstad señaló además que Stockfish no está optimizado para movimientos con tiempo fijo y que la versión utilizada tenía un año de antigüedad. ^{[ 8 ] [ 12 ]}

De manera similar, algunos observadores del shogi argumentaron que el tamaño del hash de Elmo era demasiado bajo, que la configuración de renuncia y la configuración de "EnteringKingRule" (cf. shogi § Entering King ) podrían haber sido inapropiadas, y que Elmo ya está obsoleto en comparación con programas más nuevos. ^{[ 13 ] [ 14 ]}

Los periódicos destacaron que el entrenamiento de ajedrez duró solo cuatro horas: "Se logró en poco más del tiempo entre el desayuno y el almuerzo". ^{[ 2 ] [ 15 ]} Wired describió a AlphaZero como "el primer campeón de juegos de mesa con IA multihabilidad". ^{[ 16 ]} La experta en IA Joanna Bryson señaló que el "talento de Google para la buena publicidad" lo colocaba en una posición fuerte frente a sus competidores. "No se trata solo de contratar a los mejores programadores. También es muy político, ya que ayuda a que Google sea lo más fuerte posible al negociar con gobiernos y reguladores que analizan el sector de la IA". ^{[ 9 ]}

Los grandes maestros de ajedrez humanos generalmente expresaron entusiasmo por AlphaZero. El gran maestro danés Peter Heine Nielsen comparó el juego de AlphaZero con el de una especie alienígena superior. ^{[ 9 ]} El gran maestro noruego Jon Ludvig Hammer caracterizó el juego de AlphaZero como un "ajedrez de ataque demencial" con una profunda comprensión posicional. ^{[ 2 ]} El excampeón Garry Kasparov dijo: "Es un logro extraordinario, aunque deberíamos haberlo esperado después de AlphaGo". ^{[ 11 ] [ 17 ]}

El Gran Maestro Hikaru Nakamura se mostró menos impresionado y declaró: "No le doy mucha credibilidad a los resultados simplemente porque entiendo que AlphaZero usa la supercomputadora de Google y Stockfish no funciona en ese hardware; Stockfish funcionaba en lo que sería mi computadora portátil. Si se quiere tener una partida comparable, Stockfish también debe funcionar en una supercomputadora". ^{[ 8 ]}

El destacado jugador estadounidense de ajedrez por correspondencia, Wolff Morrow, tampoco quedó impresionado, afirmando que AlphaZero probablemente no llegaría a las semifinales de una competición justa como la TCEC , donde todos los motores juegan con el mismo hardware. Morrow añadió que, si bien él podría no ser capaz de vencer a AlphaZero si este jugara aperturas que tienden a las tablas, como la Defensa Petroff , AlphaZero tampoco podría vencerlo en una partida de ajedrez por correspondencia . ^{[ 18 ]}

Motohiro Isozaki, autor de YaneuraOu, señaló que, si bien AlphaZero superó ampliamente a Elmo, su puntuación en shogi dejó de aumentar en un punto que, como máximo, es entre 100 y 200 puntos superior a la de Elmo. Esta diferencia no es tan grande, y Elmo y otros programas de shogi deberían poder alcanzarlo en 1 o 2 años. ^{[ 19 ]}

En los resultados finales, Stockfish 9 dev se ejecutó bajo las mismas condiciones que en la superfinal de TCEC : 44 núcleos de CPU, bases de datos de finales de Syzygy y un  tamaño de hash de 32 GB. En lugar de un control de tiempo fijo de un movimiento por minuto, ambos motores dispusieron de 3 horas más 15 segundos por movimiento para terminar la partida. AlphaZero se ejecutó en una máquina mucho más potente con cuatro TPU además de 44 núcleos de CPU. En un encuentro de 1000 partidas, AlphaZero ganó con un resultado de 155 victorias, 6 derrotas y 839 empates. DeepMind también jugó una serie de partidas utilizando las posiciones de apertura de TCEC; AlphaZero también ganó de forma convincente. Stockfish necesitó una ventaja de tiempo de 10 a 1 para igualar a AlphaZero. ^{[ 21 ]}

Al igual que Stockfish, Elmo se ejecutó bajo las mismas condiciones que en el campeonato CSA de 2017. La versión de Elmo utilizada fue WCSC27 en combinación con YaneuraOu 2017 Early KPPT 4.79 64AVX2 TOURNAMENT. Elmo funcionó con el mismo hardware que Stockfish: 44 núcleos de CPU y un  tamaño de hash de 32 GB. AlphaZero ganó el 98,2 % de las partidas cuando jugaba sente (es decir, teniendo el primer movimiento) y el 91,2 % en general.

Los grandes maestros humanos quedaron generalmente impresionados con las partidas de AlphaZero contra Stockfish. ^{[ 21 ]} El excampeón mundial Garry Kasparov dijo que fue un placer ver jugar a AlphaZero, especialmente porque su estilo era abierto y dinámico como el suyo. ^{[ 22 ] [ 23 ]}

En la comunidad de ajedrez por computadora, el desarrollador de Komodo, Mark Lefler, lo calificó como un "logro bastante asombroso", pero también señaló que los datos eran antiguos, ya que Stockfish había ganado mucha fuerza desde enero de 2018 (cuando se lanzó Stockfish 8). El también desarrollador Larry Kaufman dijo que AlphaZero probablemente perdería una partida contra la última versión de Stockfish, Stockfish 10, bajo las condiciones del Campeonato de Motores de Ajedrez de Alto Rendimiento (TCEC). Kaufman argumentó que la única ventaja de los motores basados ​​en redes neuronales era que usaban una GPU, por lo que si no se tenía en cuenta el consumo de energía (por ejemplo, en una competencia con hardware igual donde ambos motores tenían acceso a la misma CPU y GPU), entonces todo lo que la GPU lograba era "gratis". Basándose en esto, afirmó que el motor más fuerte probablemente sería un híbrido con redes neuronales y búsqueda alfa-beta estándar . ^{[ 24 ]}

AlphaZero inspiró a la comunidad de ajedrez computacional a desarrollar Leela Chess Zero , utilizando las mismas técnicas que AlphaZero. Leela disputó varios campeonatos contra Stockfish, donde mostró una fuerza similar a la de Stockfish, aunque Stockfish se ha distanciado desde entonces. ^{[ 25 ]}

En 2019, DeepMind publicó MuZero , un sistema unificado que jugaba excelentemente al ajedrez, shogi y go, así como a juegos del Atari Learning Environment, sin estar preprogramado con sus reglas. ^{[ 26 ] [ 27 ]}