Enclavado en las callejuelas de Hongik-dong, un tranquilo barrio residencial en el este de Seúl, se encuentra un edificio de tejas de piedra desgastadas rotulado con «Korea Baduk Association», la entidad reguladora del Go profesional. El juego es ancestral, con un estatus sagrado en Corea del Sur.
Pero dentro del edificio, las salas que antaño resonaban con el suave tintineo de las manos al buscar piedras en cuencos de madera, ahora lo hacen con clics de ratón. Los jugadores se encorvan sobre sus monitores y reproducen sus partidas en un programa de IA. Otros se agrupan alrededor de un tablero de Go y debaten la mejor jugada siguiente, mientras los entrenadores informan cómo sus decisiones se miden frente a las de la IA. Algunos permanecen en silencio, observando programas de IA jugar entre sí.
Hace diez años, AlphaGo, el programa de IA de Google DeepMind, dejó atónito al mundo al derrotar al jugador surcoreano de Go Lee Sedol. Y desde entonces, la IA ha trastocado por completo el juego. Ha derribado principios centenarios sobre los mejores movimientos y ha introducido otros completamente nuevos. Los jugadores ahora entrenan para replicar los movimientos de la IA lo más fielmente posible, en lugar de inventar los suyos propios, incluso cuando el razonamiento de la máquina sigue siendo un misterio para ellos. Hoy en día, es prácticamente imposible competir profesionalmente sin emplear la IA. Algunos afirman que la tecnología ha despojado al juego de su creatividad, mientras que otros consideran que aún queda margen para la inventiva humana. Mientras tanto, la IA está democratizando el acceso al entrenamiento y, como resultado, más jugadoras están escalando posiciones.
Para Shin Jin-seo, el número uno mundial de Go, la inteligencia artificial constituye un compañero de entrenamiento de incalculable valor. Cada mañana, se sienta frente a su ordenador y abre un programa llamado KataGo. Bautizado como “Shintelligence” debido a la sorprendente similitud de sus movimientos con los de la IA, traza el resplandeciente “punto azul” que representa la sugerencia del programa para la mejor jugada siguiente, reordenando las piedras en la cuadrícula digital para desentrañar el pensamiento de la máquina. “Constantemente reflexiono sobre por qué la IA optó por una determinada jugada,” afirma.
Cuando se prepara para un partido, Shin dedica la mayor parte de sus horas de vigilia a estudiar meticulosamente KataGo. «Es casi como una práctica ascética», afirma. Según un estudio de 2022 realizado por la Liga Coreana de Baduk, los movimientos de Shin coinciden con los de la IA el 37,5 % de las veces, muy por encima del promedio del 28,5 % que el estudio encontró entre todos los jugadores.
“Mi juego ha cambiado mucho”, afirma Shin, “porque tengo que seguir en cierta medida las indicaciones sugeridas por la IA.” La Asociación Coreana de Baduk ha contactado con Google DeepMind con la esperanza de organizar un enfrentamiento entre Shin y AlphaGo, para conmemorar el décimo aniversario de su victoria sobre Lee. Un portavoz de Google DeepMind declaró que la compañía no podía facilitar información en este momento. Sin embargo, si se llegara a producir un nuevo enfrentamiento, Shin, quien ha entrenado con programas de IA más avanzados, se muestra optimista respecto a una posible victoria. “AlphaGo todavía presentaba algunas imperfecciones en aquel entonces, así que creo que podría vencerlo si me centro en esas debilidades”, afirma.
IA reescribe el libro de jugadas de Go
Go es un juego de mesa de estrategia abstracta inventado en China hace más de 2.500 años. Dos jugadores se tu an para colocar piedras blancas y negras en un tablero de 19x19 casillas, con el objetivo de conquistar territorio rodeando las piedras de su oponente. Es un juego de una complejidad matemática asombrosa. El número de posibles configuraciones del tablero —aproximadamente 10170— empequeñece el número de átomos en el universo. Si el ajedrez es una batalla, el Go es una guerra. Estrangulas a tu enemigo en una esquina mientras repeles una invasión en otra.
Para entrenar a la IA a jugar al Go, una vasta colección de movimientos humanos de Go se introduce en una red neuronal, un sistema informático que imita la red de neuronas del cerebro humano. AlphaGo, que fue posteriormente bautizado como AlphaGo Lee tras su victoria sobre Lee Sedol, fue entrenado con 30 millones de movimientos de Go y perfeccionado jugando millones de partidas contra sí mismo. En 2017, su sucesor, AlphaGo Zero, aprendió a jugar al Go desde cero. Sin estudiar ninguna partida humana, aprendió jugando contra sí mismo, con movimientos basados únicamente en las reglas del juego. El enfoque de la tabla rasa demostró ser más potente, sin las limitaciones del conocimiento humano. Tras tres días de entrenamiento, venció a AlphaGo Lee por 100 partidas a cero.
Google DeepMind retiró AlphaGo ese mismo año. Sin embargo, entonces surgió una oleada de modelos de código abierto inspirados en AlphaGo Zero. Actualmente, KataGo es el programa más utilizado por jugadores profesionales de Go en Corea del Sur. Es más rápido y más agudo que AlphaGo. Ha aprendido a predecir no solo quién ganará, sino también quién posee cada punto del tablero en un momento dado. Mientras que AlphaGo Zero construyó su comprensión del tablero analizando pequeñas secciones, KataGo aprendió a leer el tablero completo, desarrollando un mejor criterio para estrategias a largo plazo. En lugar de solo aprender a ganar, aprendió a maximizar su puntuación.
El software ha redefinido la forma en que la gente juega. Durante cientos de años, los jugadores profesionales de Go han abordado la complejidad astronómica del juego mediante el desarrollo de heurísticas que sustituyeron el cálculo por fuerza bruta. Elegantes estrategias de apertura impusieron un orden abstracto en la cuadrícula vacía. Invadir las esquinas en una fase temprana era desventajoso. Cada generación de jugadores de Go añadió nuevos principios al canon.
Pero «la IA lo ha cambiado todo», afirma Park Jeong-sang, un comentarista surcoreano de Go. «Jugadas fundamentales que antaño se consideraban de sentido común hoy en día no se ejecutan en absoluto, y técnicas que antes no existían se han popularizado».
El cambio más drástico se ha producido en los movimientos de apertura. El Go se inicia en un tablero en blanco, y los primeros 50 movimientos eran lienzos para el pensamiento abstracto y la creatividad, donde los jugadores plasmaban sus personalidades y filosofías. Lee Sedol ideaba movimientos provocadores que invitaban al caos. Ke Jie, un jugador chino que fue derrotado por AlphaGo Master en 2017, deslumbraba con movimientos ágiles e imaginativos. Ahora, los jugadores memorizan la misma secuencia de movimientos de apertura eficientes y calculados sugeridos por la IA. El quid del juego se ha desplazado a los movimientos intermedios, donde el cálculo puro importa más que la creatividad.
El entrenamiento con IA ha propiciado una homogeneización de los estilos de juego. Ke Jie ha lamentado el tedio de presenciar las mismas aperturas repetidas sin cesar. «Me siento exactamente igual que los aficionados que lo presencian. Resulta muy agotador y doloroso de ver», declaró a un medio de comunicación chino en 2021. Los aficionados se regocijan cuando un jugador se sale del guion con jugadas poco convencionales, pero esos instantes son cada vez más infrecuentes. Más de un tercio de las jugadas de los mejores jugadores de Go replican las recomendaciones de la IA, según un estudio de 2023. Las primeras 50 jugadas de cada partida son a menudo idénticas a lo que sugiere la IA, afirman muchos jugadores.
«El Go se ha convertido en un deporte mental», afirma Lee Sedol, quien se retiró tres años después de su derrota en 2016 ante AlphaGo. «Antes de la IA, buscábamos algo superior. Aprendí el Go como un arte», explica. «Pero si copias tus movimientos de un solucionario, eso ya no es arte.»
Según algunos jugadores, jugar al Go ya no se trata de trazar nuevas fronteras, sino de seguir los dictados de un oráculo sobrehumano. "Solía inspirar a los aficionados impulsando las técnicas del Go y presentando un nuevo paradigma", dice Lee. "Mi razón para jugar al Go ha desaparecido".
Una mente misteriosa
Los actores que han permanecido en la partida intentan reinventar su modus operandi. Sin embargo, puede resultar difícil disce ir cuáles son los nuevos principios.
Engañosamente menuda y formidablemente serena, Kim Chae-young, una de las mejores jugadoras de Go del mundo, creció aprendiendo el juego de su padre, quien también era un jugador profesional de Go. Pero cuando la IA comenzó a transformar el juego, se vio en la necesidad de empezar de cero. «Necesité tiempo para abandonar todo lo que había aprendido antes», afirma Kim, quien compartió su pantalla conmigo mientras señalaba con el cursor los puntos azules sugeridos por KataGo. «La intuición que había desarrollado a lo largo de los años resultó ser errónea.»
Al inclinarse hacia su monitor, su pantalla parpadeante mostraba las probabilidades de victoria de cada movimiento, sin explicaciones. Incluso jugadores de élite como Kim y Shin no comprenden todos los movimientos de la IA. «Parece que piensa en una dimensión superior», afirma. Cuando intenta aprender de la IA, añade, «no se trata tanto de analizar racionalmente cada movimiento, sino más bien de desarrollar una sensación visceral —una intuición».
Los investigadores procuran descubrir el conocimiento sobrehumano codificado en programas de IA de juego para que los humanos también puedan aprenderlo. En 2024, investigadores de Google DeepMind extrajeron nuevos conceptos de ajedrez de AlphaZero, una versión generalizada de AlphaGo Zero que también puede jugar al ajedrez, y los enseñaron a grandes maestros de ajedrez mediante puzles de ajedrez. Los conceptos de Go que los jugadores han adquirido de los sistemas de IA hasta el momento son "probablemente solo una pequeña parte de lo que se podría aprender potencialmente", afirma Nicholas Tomlin, científico de la computación del Toyota Technological Institute de Chicago, quien fue coautor de un estudio que indaga en los conceptos de Go codificados en AlphaGo Zero.
Pero extraer esas lecciones sigue siendo un desafío. «Los jugadores de élite aún no han podido deducir los principios generales que rigen las jugadas de la IA», afirma Nam Chi-hyung, profesora de Go en la Universidad de Myongji. Aunque pueden emular las jugadas de la IA, aún no han logrado aprehender un nuevo paradigma para el juego, porque su razonamiento es una caja negra —añade. El Go podría encontrarse en un limbo epistémico.
Aunque la IA sea una maestra opaca, es, no obstante, democrática. Ha potenciado enormemente el entrenamiento de las jugadoras de Go, quienes durante mucho tiempo han sido las desfavorecidas de este juego. Durante décadas, el entrenamiento implicaba estudiar bajo la tutela de los mejores jugadores masculinos, y los encuentros más competitivos tenían lugar en círculos masculinos a los que las mujeres tenían difícil acceso, afirma Nam. «Las jugadoras nunca tuvieron acceso a esa experiencia», afirma. «Pero ahora pueden estudiar con la IA, lo que ha hecho que su ento o de entrenamiento sea mucho más favorable». De manera más general, la IA ha reducido la brecha entre jugadores al ayudar a todos a perfeccionar sus movimientos iniciales.
Como resultado, las jugadoras han escalado posiciones en los últimos años. En 2022, Choi Jeong, por aquel entonces la mejor jugadora del mundo, se convirtió en la primera mujer en alcanzar la final de un importante to eo inte acional de Go. Apodada «Chica Luchadora» por su estilo de juego feroz y combativo, se enfrentó a Shin. Perdió, pero el encuentro abrió un nuevo camino para las mujeres en el Go. En 2024, Kim acaparó los titulares por ganar los playoffs de postemporada de la Liga Coreana de Go. Fue la única jugadora en el to eo.
El entrenamiento con IA ha otorgado a Kim una confianza renovada. El análisis de los movimientos de los jugadores masculinos con IA ha destrozado su velo de infalibilidad. “Antes, no podía calibrar la verdadera fuerza de los mejores jugadores masculinos —me parecían invencibles. Ahora, sé que cometen errores y que sus movimientos no siempre son brillantes”, afirma. “La IA rompió la barrera psicológica.”
Los jugadores de Go encuentran una nueva identidad
Aunque la IA ha dominado el Go mucho mejor que cualquier jugador, los aficionados siguen prefiriendo ver jugar a personas. “Una partida de Go entre programas de IA no resulta muy entretenida para los aficionados”, afirma Park, el comentarista de Go. Estos encuentros son demasiado complejos para que los aficionados los sigan, demasiado impecables como para resultar emocionantes, señala.
Los jugadores pueden emular los movimientos de apertura de la IA, pero en la fase media de la partida —donde el tablero se ramifica en demasiadas posibilidades para ser memorizadas— su propio juicio toma el control. Los aficionados disfrutan viendo a los jugadores cometer errores y protagonizar remontadas, exudando personalidad en cada piedra del tablero. El estilo de juego de Shin es combativo pero marcado por una compostura casi mecánica. Kim navega con destreza las posiciones más caóticas del tablero.
"En el Go, cada movimiento es una elección que haces, y tu oponente responde con una elección propia", afirma Kim Dae-hui, de 27 años, aficionado al Go y jugador amateur. "Observar cómo se desarrolla ese proceso es divertido".
Con seguidores como Kim que todavía le siguen, Shin halla significado en su juego. «Puedo jugar un tipo de Go que narra una historia que solo un ser humano puede», dice.
Tras su jubilación, Lee buscó un nuevo empleo donde pudiera tener una ventaja como ser humano. Comenzó a crear juegos de mesa, a pronunciar discursos y a enseñar a estudiantes en una universidad. “Busco un nuevo ámbito en el que pueda disfrutar y destacar”, afirma.
Pero últimamente, se siente más esperanzado respecto al juego que dejó atrás. «Es el sueño de todo jugador de Go disputar una partida magistral», dice: una partida de brillantez técnica, sin errores, librada hasta el límite entre contendientes igualados. «Es como un espejismo», dice Lee, riéndose. «Quizás la IA pueda ayuda os a jugar una obra maestra».
Shin espera poder hacerlo. Para Shin, la IA es un profesor, un compañero y una estrella polar. «Puede que sea uno de los jugadores humanos más fuertes, pero con la IA cerca, no puedo ser tan arrogante», afirma. «La IA me da una razón para seguir mejorando».