Crees que la apertura de tu alfil, el gambito de dama y el juego de peones son únicos? Un nuevo algoritmo de inteligencia artificial (IA) ha fijado tu estilo de ajedrez. El software de IA ya puede identificar a las personas por sus voces o su escritura. Ahora, una IA ha demostrado que puede etiquetar a las personas en función de su comportamiento al jugar al ajedrez, un avance en el campo de la "estilometría" que podría ayudar a las computadoras a ser mejores profesores de ajedrez o más parecidos a los humanos en su juego. De manera alarmante, el sistema también podría usarse para ayudar a identificar y rastrear a las personas que piensan que su comportamiento en línea es anónimo.
“Las amenazas a la privacidad están creciendo rápidamente”, dice Alexandra Wood, abogada del Centro Berkman Klein para Internet y Sociedad de la Universidad de Harvard. Ella dice que estudios como este, cuando se realizan de manera responsable, son útiles porque "arrojan luz sobre un modo significativo de pérdida de privacidad".
El software para jugar al ajedrez, como Deep Blue y AlphaZero, ha sido sobrehumano durante mucho tiempo. Pero Ashton Anderson, científico informático de la Universidad de Toronto e investigador principal del nuevo proyecto, dice que los motores de ajedrez juegan casi con un "estilo alienígena" que no es muy instructivo para aquellos que buscan aprender o mejorar sus habilidades. Sería mejor adaptar sus consejos a los jugadores individuales. Pero primero, necesitarían capturar la forma única de un jugador.
Para diseñar y entrenar su IA, los investigadores aprovecharon un amplio recurso: más de 50 millones de juegos humanos jugados en el sitio web de Lichess. Recolectaron juegos de jugadores que habían jugado al menos 1000 veces y probaron secuencias de hasta 32 movimientos de esos juegos. Codificaron cada movimiento y los introdujeron en una red neuronal que representaba cada juego como un punto en un espacio multidimensional, de modo que los juegos de cada jugador formaban un grupo de puntos. La red fue entrenada para maximizar la densidad del grupo de cada jugador y la distancia entre los de diferentes jugadores. Eso requería que el sistema reconociera lo que era distintivo en el estilo de cada jugador.
Los investigadores probaron el sistema al ver qué tan bien distinguía a un jugador de otro. Le dieron al sistema 100 juegos de cada uno de los 3000 jugadores conocidos y 100 juegos nuevos de un jugador misterioso. Para hacer la tarea más difícil, ocultaron los primeros 15 movimientos de cada juego. El sistema buscó la mejor coincidencia e identificó al jugador misterioso el 86% de las veces , informaron los investigadores el mes pasado en la Conferencia sobre Sistemas de Procesamiento de Información Neural (NeurIPS). “No nos creíamos del todo los resultados”, dice Reid McIlroy-Young, estudiante del laboratorio de Anderson y autor principal del artículo. Un método sin IA solo tuvo una precisión del 28 %.
“El trabajo es realmente genial”, dice Noam Brown, científico investigador de Meta (la empresa matriz de Facebook) que ha desarrollado bots de póquer sobrehumanos. Espera con ansias los bots de ajedrez que imitan a Magnus Carlsen, el actual campeón mundial, y dice que la IA consciente del estilo podría transformar otras interacciones informáticas. “Hay mucho interés en los chatbots, donde puedes tener un chatbot que hablaría al estilo de Albert Einstein o algo así”, dice.
Los investigadores son conscientes de los riesgos de privacidad que plantea el sistema, que podría utilizarse para desenmascarar a jugadores de ajedrez anónimos en línea. Con ajustes, dice McIlroy-Young, podría hacer lo mismo con el póquer. Y en teoría, dicen, dados los conjuntos de datos correctos, dichos sistemas podrían identificar a las personas en función de las peculiaridades de su conducción o el momento y la ubicación del uso de su teléfono celular.
Los organizadores de NeurIPS encontraron el estudio técnicamente impresionante pero éticamente cargado, y lo aceptaron con la condición de que los investigadores explicaran los riesgos de privacidad. (Podría ser "de interés para los vendedores [y] las fuerzas del orden público", comentó un crítico). Anderson dice que, por ahora, han decidido no publicar el código del software.
