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Magnus Carlsen, Stockfish e il campionato mondiale di scacchi

Stockfish è  11 volte campione del mondo di scacchi. Tecnicamente non è un umano ma un un motore scacchistico cioè per semplificare un software per il gioco degli scacchi in grado di analizzare la posizione dei pezzi e produrre una lista di mosse ottimali. FiveThirtyEight, come sa bene chi frequenta questo “luogo”, è un blog di data journalism diretto da Nate Silver tra i più popolari del mondo. Quella che vedete sotto è la “fotografia” del campionato del mondo di scacchi che si è tenuto  a Dubai a inizio dicembre. Più nello specifico sono analizzate le 572 mosse spalmate su 11 partite che hanno incoronato il Grande Maestro norvegese Magnus Carlsen si conferma il re indiscusso degli scacchi.

The World Chess Championship In 5 Charts

Stockfish valuta la posizione dei pezzi sulla scacchiera e attribuisce a ogni mosso un punteggio in termini di pedoni di vantaggio (spiegheremo dopo ndr).  I numeri positivi nel grafico di FiveThirtyEight sono buoni per Carlsen e i numeri negativi sono invece buoni per Nepomniachtchi. In molte partite, questi numeri si aggiravano intorno allo zero il che indica un forte equilibrio. Nella partita 8,9 e 11 si vedono gli errori di Nepomniachtchi. Il norvegese, campione in carica dal 2013, è apparso quasi irritato dal livello di gioco espresso dal rivale.

Come è andato il campionato del mondo.  Carlsen ha raggiunto il titolo vincendo l’undicesima della serie di 14. Il torneo è iniziato con cinque pareggi, prima che il norvegese vincesse la partita più lunga mai giocata a un campionato mondiale, di quasi otto ore, per sbloccare il percorso che poi lo ha portato alla conquista del titolo di oggi. Nepomniachtchi si è arreso con una breve stretta di mano, concludendo così il torneo, e i due giocatori hanno scambiato qualche parola

Come analizza una partita un motore di scacchi? Diciamo che ogni motore scacchistico può fare tre cose: individua le mosse possibili per una determinata posizione; valuta le posizioni ottenute con ciascuna mossa; offre una scelta della sequenza di mosse ottimale tra tutte quelle possibili. Ogni pezzo ha un valore numerico. Quando un motore indica per esempio che una data mossa ha un valore positivo per esempio di 2,83 vuole dire che abbiamo quasi tre pedoni di vantaggio.

Come funziona un motore scacchistico? Una premessa: il numero di mosse possibili nel gioco degli scacchi è talmente elevato che neppure il computer più potente sarebbe in grado di calcolare tutte le possibili alternative e arrivare a definire il percorso verso la vittoria a partire dall’inizio. La maggior parte di questi programmi usano un albero decisionale. La radice dell’albero è la posizione corrente e ha un nodo figlio per ogni posizione che può essere effettuata facendo una mossa legale. La potenza di questi programmi  è legata al calcolo di variabili e quindi alla potenza di calcolo. Ciò che li differenzia è la funzione di valutazione che è quella che calcola il valore atteso delle azioni in condizioni di incertezza. La funzione di valutazione stima l’esito dei diversi percorsi decisionali. Nel caso di Stockfish che ricordiamo essere open source qui trovi il codice sorgente. Il file con la funzione di valutazione che stai cercando sia questo

Cosa è cambiato con l’intelligenza artificiale. Con l’evoluzione del machine learning sono stati creati dei sistemi che apprendono provando e riprovando. Imparano dagli esempi al posto di  vagliare la soluzione migliore tra tutte quelle possibili sulla base delle regole del gioco. Un esempio è AlphaGo sviluppato da DeepMind che nel 2016 ha battuto il miglior giocatore al mondo di Go, sofisticato gioco cinese. Alphazero, il programma di intelligenza artificiale al momento sulla scacchiera non ha eguali ha imparato da solo a giocare a scacchi in quattro ore a partire dalle regole, e ha battuto il campione del mondo in carica dei computer, Stockfish, senza perdere una sola volta in cento partite.  Alphazero non analizza l’albero delle possibili scelte strategiche ma solo le mosse più promettenti. Alla base c’è un sistema di reti neurali di algoritmi intelligenti che impara dagli esempi al posto di vagliare la soluzione migliore tra tutte quelle possibili sulla base delle regole del gioco.

Per approfondire. 

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