AlphaMark: nuovi orizzonti nell’analisi scacchistica con il computer

(Uberto D.)
Siamo ormai talmente abituati a utilizzare i programmi scacchistici per valutare le singole mosse di una partita e per annotare dove avremmo potuto giocare meglio, che abbiamo perso di vista una delle principali limitazioni delle analisi non-umane: la mancanza assoluta di punti esclamativi!

I programmi sono eccellenti nel farci notare dove abbiamo sbagliato e come avremmo dovuto giocare ma non nell’indicare dove abbiamo giocato bene! Le partite annotate sono piene di “?!“, “?” e “??“, di mosse in varie sfumature di rosso, dal pallido al fiammeggiante, ma non mostrano mai un bel “!” o un brillante “!!“, né ci indicano con un verde squillante una mossa che merita un diagramma.

Eppure tutti sappiamo quanto sia importante gratificare chi vuole migliorare nell’apprendimento e nell’applicazione, incoraggiando lo studente o il praticante con un bel “Bravo” o “Qui hai fatto proprio bene“. Sappiamo anche quanto sia psicologicamente sbagliato far notare solo gli errori o anche offrire unicamente commenti critici, tanto che addirittura sui social media è stato eliminato il famoso “pollice verso” di Facebook e non esistono “cuori spezzati” tra i feedback che si possono dare a un Tweet.

E allora… perché noi scacchisti siamo così soddisfatti nel vederci appioppati un paio di “?” in una partita che ci sembrava di aver giocato proprio bene? Forse solo perché il magnanimo pezzo di silicio ci dice anche cosa avremmo invece dovuto fare? Eppure credo che tutti noi gradiremmo vedere un programma da Elo 3500 apporre qualche punto esclamativo alle mosse che, pur se banali all’occhio artificiale, sono corrette, brillanti e non semplici.

Questa osservazione è stata sicuramente la motivazione che ha spinto Demis Hassabis, CEO di DeepMind e tra i migliori giocatori di scacchi a livello mondiale nei suoi anni giovanili, ad iniziare un ambizioso progetto di applicazione di Artificial intelligence e Deep Learning dopo i successi di AlphaZero.

Il risultato di cinque anni di studi e di applicazioni a cavallo tra informatica e psicologia è AlphaMark®, un rivoluzionario strumento per l’analisi di partite di scacchi che è in grado di identificare non solo le mosse migliori in una posizione e, quindi, gli errori commessi non avendole giocate, ma anche quelle mosse che, per originalità, bellezza, imprevedibilità e difficoltà, meritano di essere commentate con un “!“, un “!!” o almeno con un “!?“.

Le sfide da risolvere sono state molte, spiegano i ricercatori di DeepMind in un paper di prossima pubblicazione sul “Journal of Machine Learning Research“, data la difficoltà di definire, in maniera algoritmica, il concetto di bellezza e imprevedibilità, categorie del pensiero umano molto lontane dal modo di ragionare dei programmi. Non essendo possibile utilizzare la variazione della valutazione di una posizione (le mosse uniche per evitare una sconfitta o per mantenere un vantaggio non ne causano), né l’unicità di una mossa in una data posizione (molte continuazioni sono forzate o palesemente uniche), il tutto si è dovuto basare su un delicato equilibrio tra la raccolta e l’analisi di pattern geometrici, la profondità del calcolo in funzione della forza del giocatore e l’apprendimento delle modalità di annotazione da parte di commentatori umani nell’ultimo secolo.

Il lettore più attento avrà già notato una caratteristica particolare di questo modo di annotare le mosse, ovvero che l’assegnazione di un mark positivo è funzione della forza del giocatore e che quindi la stessa sequenza di mosse può essere commentata in maniera diversa a seconda del conduttore dei bianchi o dei neri.

“Riteniamo questo un risultato inatteso ma non secondario -ci ha detto Pancrazio Piazza, unico ricercatore italiano nel team di AlphaMark®– che apre la strada a infinite applicazioni legate all’insegnamento, all’educazione e al recupero psicologico di persone con problemi di autostima“.

In effetti, oltre all’evidente interesse mostrato dai vari colossi dei prodotti scacchistici e del gioco online, le possibili applicazioni di AlphaMark® vanno oltre il miglioramento della modalità di interazione tra giocatori e programmi scacchistici e già sono stati annunciati progetti nel campo della didattica a distanza e del supporto psicologico a soggetti in isolamento forzato.

Dopo i successi di AlphaGo e le infinite applicazioni di AlphaZero anche in campo medico, non possiamo che aspettarci nuovi progetti-satellite di AlphaMark®, ad esempio nella valutazione delle opere d’arte, di produzioni letterarie o anche di documentazione tecnica come manuali d’uso. C’è chi ha anche ipotizzato un’estensione di AlphaMark® all’analisi di testi legali e normativi o, addirittura, alla verifica di discorsi politici e pubblicità.

Ma non andiamo troppo lontano e rimaniamo a noi. Le funzionalità di AlphaMark® non sono ancora di dominio pubblico e solo pochi esperti selezionati hanno avuto modo di utilizzare e valutare le funzionalità di annotazione delle partite che offre la versione attualmente installata sul Cloud e messa a disposizione dalla Bong®, sussidiaria di DeepMind.

Cosa dire? Speriamo presto di ricevere qualche bel “!” dal nostro motore scacchistico preferito. E che, sempre presto, anche i nostri articoli di UnoScacchista vedranno un bel doppio punto esclamativo accanto al titolo.

UnoScacchista

Nato a Roma nel 1960, sono stato scacchista attivo dal 1979 (ma forse scacchista “dentro” da almeno 10 anni prima). Sono Candidato Maestro a tavolino, con carriera interrotta da una felice paternità, e fondatore della rivista periodica “Zeitnot”. Da qualche anno il fuoco sotto le ceneri scacchistiche si è riacceso e ho pubblicato qualche articolo sul blog SoloScacchi e un racconto sul libro “57 storie di scacchi” (ed. Messaggerie Scacchistiche). Nel 2016, in attesa di un ritorno alla scacchiera che si è poi realizzato 3 anni dopo, ho deciso di aprire il blog UnoScacchista.

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