Los ajedrecistas de silicio atacan ahora el coronavirus

Estructura de una de las proteínas del coronavirus.Estructura de una de las proteínas del coronavirus.Universidad del Noroeste (Illinois, EEUU)

Los padres de la informática Alan Turing y Claude Shannon tenían razón hace 70 años: el ajedrez ha sido un magnífico campo de experimentación de la inteligencia artificial. Deep Mind (empresa de Google) utiliza ahora lo aprendido con los deportes mentales más complejos (go y ajedrez) para acelerar la investigación sobre el coronavirus. Gracias a su programa AlphaFold (publicado en código abierto), la vacuna puede estar más cerca.

La clave está en que el número de partidas distintas de ajedrez que pueden jugarse (un uno seguido de 123 ceros) es mucho mayor que el de átomos en el universo conocido (un uno seguido de ochenta ceros). Y ese número aplicado al go es 300 veces mayor, aunque algunos expertos en ambos juegos sostienen que el ajedrez es más rico en cuanto a ideas estratégicas.

Tales guarismos se aproximan a lo que un ser humano entiende por infinito, pero son finitos para una computadora. Por ello, Turing y Shannon intuyeron que, si una máquina jugase mejor al ajedrez que el campeón del mundo, lo aprendido sería aplicable en campos muy importantes de la ciencia. Sobre todo, en lo relativo al cálculo molecular. IBM les dio la razón a partir de 1997, cuando el mítico programa Deep Blue derrotó a Gari Kaspárov, considerado por muchos como el mejor ajedrecista de la historia. Las enseñanzas científicas de ese logro se aplicaron de inmediato en la fabricación de medicamentos complejos, la planificación agrícola, la meteorología y las finanzas, entre otros ámbitos. Y Deep Mind, cuyo consejero delegado, Demis Hassabis, fue un niño prodigio del ajedrez, sigue ahora un camino similar porque descifrar el comportamiento de las proteínas del virus COVID-19 implica un viaje a números cercanos al infinito.

Una combinación de las técnicas de aprendizaje profundo (deep learning) y aprendizaje automático (machine learning) sirvió en 2016 y 2017 para que los programas AlphaGo y AlphaZero jugasen millones de partidas de go y ajedrez, respectivamente, contra sí mismos a partir de conocimientos mínimos (las reglas de juego, y poco más). Organizaron toneladas de datos, crearon patrones, sacaron conclusiones y derrotaron claramente al campeón del mundo de go, Lee Sedol, y al ajedrecista líder hasta entonces entre los inhumanos, Stockfish.

¿Qué relación hay entre esos dos hijos de Deep Mind y el más joven, AlphaFold? Uno de los expertos de habla hispana con mayor prestigio, Ramón López de Mántaras, director del Instituto de Inteligencia Artificial del CSIC, lo explica así: “La arquitectura de AlphaFold se ha tenido que diseñar desde cero porque, desgraciadamente, la especificidad (o falta de generalidad) sigue siendo el gran problema de las técnicas de inteligencia artificial. Ahora bien, la experiencia de los brillantes ingenieros de AlphaGo y AlphaZero ha sido determinante, sin duda alguna, para diseñar AlphaFold”.

¿Qué hace exactamente AlphaFold? “Predecir la estructura en tres dimensiones de las proteínas, con mejores resultados que otras técnicas computacionales previas. El problema, conocido técnicamente como protein folding, es muy complejo porque el número de maneras en que las proteínas se pueden plegar en 3D es astronómico”. ¿Significa eso que AlphaFold ha encontrado el camino hacia la vacuna contra el coronavirus? “No podemos afirmarlo con seguridad, pero puede ser una contribución muy significativa, sobre todo para avanzar mucho más rápido. Conocer la estructura 3D de una proteína es importante ya que su función (lo que puede hacer) depende de su estructura y eso aplicado al coronavirus puede acelerar el hallazgo de formas de controlarlo”.

Los rectores de Deep Mind, cuyo sistema de aprendizaje profundo para crear AlphaFold fue publicado hace dos meses en la muy prestigiosa revista científica Nature, han decidido no esperar esta vez al largo proceso de verificación (a veces, más de seis meses) que ese tipo de publicaciones conllevan. “Dada la trascendencia potencial de esta situación [la del coronavirus] y lo importante que es la rapidez, difundimos nuestra predicción de estructuras tal como están ahora, en código abierto, de modo que cualquier pueda utilizarla”, explican en su comunicado.

Ciertamente, el factor tiempo en la investigación científica tiene hoy un valor muy distinto al del siglo pasado. Quienes han nacido en un mundo donde la inteligencia artificial está en todas partes suelen preguntar por qué pasaron 50 años desde que Turing y Shannon señalaron el ajedrez como campo de experimentación hasta que Kaspárov perdió ante Deep Blue en un duelo que fue noticia de primera página en muchos periódicos del mundo. La respuesta está en las excepciones de las reglas, porque el ajedrez tiene muchas.

Por ejemplo, siempre fue muy fácil enseñar a una máquina el valor teórico de las piezas del ajedrez: dama, diez puntos; torre, cinco; caballo y alfil, tres; peón, uno; rey, infinito, porque el objetivo del juego es darle jaque mate. Ahora bien, supongamos que una dama está encerrada por sus propias piezas en un rincón del tablero, y necesita cuatro o cinco movimientos para activarse; y que, al mismo tiempo, un caballo enemigo ocupa una casilla central, desde donde controla otras muy importantes, y además es inexpugnable. Mientras la dama permanezca encerrada, ese purasangre árabe vale mucho más que ella. Los niños de siete años que saben mover las piezas entienden eso en un minuto. ¿Pero cómo explicárselo a una máquina que solo entendía un lenguaje basado en ceros y unos? Los mejores científicos del mundo necesitaron medio siglo para que sus hijos de silicio asumieran tales sutilezas.

También influyó mucho el progreso de la potencia de los ordenadores, que tardó decenios en ser tremenda. El mejor ejemplo en ajedrez es el efecto horizonte: cuando un peón, que inicia la partida en la segunda fila del tablero, llega hasta la octava y última, puede convertirse en dama. Cualquier aficionado de bajo nivel percibe en pocos segundos que un peón libre (sin peones enemigos que neutralicen su carrera hasta el fondo del tablero) puede ser muy peligroso. Pero las computadoras fueron incapaces de entenderlo hasta que lograron calcular muchas jugadas con antelación exacta, porque al principio solo veían que ese peón podía ir avanzando lentamente, pero no asumían su potencial conversión en dama.

La informática ha revolucionado el ajedrez por completo. Incluso los jugadores aficionados manejan bases de datos con casi diez millones de partidas, jugadas desde el siglo XVI hasta hoy, perfectamente clasificadas. Y millones de ellos juegan en la red: el ajedrez es el único deporte que se puede practicar por Internet. Además, siguen en directo los torneos más importantes del mundo desde su casa, en pijama y zapatillas. Y en un rincón de su pantalla corre un módulo, capaz de calcular millones de jugadas por segundo, que les indica instantáneamente cuándo se equivoca el campeón del mundo.

Pero lo que haría muy feliz a Turing (1912-1954), que escribió el primer programa de ajedrez entre 1948 y 1950, es la traslación de ese conocimiento a la ciencia. Se suicidó con cianuro porque su homosexualidad era un delito en aquella Inglaterra; le dieron a elegir entre la cárcel y la castración química, por la que optó, con nefastas consecuencias en su salud. Su aportación a la humanidad fue tan grande -descifró el código secreto de los nazis, lo que probablemente ahorró millones de muertos en la Segunda Guerra Mundial- que el primer ministro Gordon Brown pidió disculpas en una declaración solemne en nombre del Gobierno en 2009, y la reina Isabel lo indultó de todo tipo de culpa en 2013. Además de eso, si ahora levantara la cabeza, vería también que su apuesta por el ajedrez no pudo ser más acertada.

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