El go es un juego sutilmente atractivo para la investigación en inteligencia artificial. A medida que fueron apareciendo los primeros computadores personales y se abarataban los altos costos para tener un computador, que en los años 60 sólo tenían acceso las grandes instituciones como universidades y centros de investigación, se fue dando la infraestructura a las primeras lineas de investigación en el área.
El año 1962 se publica el primer artículo científico en go computacional [1] y seis años después se escribe el primer programa de computadora en vencer a un principiante absoluto, realizado por Zobrist, quien en 1970 también escribió la primera tesis en go computacional [2].
En 1980 un industrialista chino llamado Ing Chang-Ki ofrece un millón de dólares al primer equipo en crear un programa que le gane a un profesional. El premio expira el año 2000, tres años después de su fallecimiento, sin programas que siquiera se acerquen a ganar una partida con un profesional. Hasta el momento no se ha registrado evento alguno donde un programa de computadora venza a un jugador profesional, lo cual da una clara perspectiva de lo nuevo que es este campo de investigación en relación a la experiencia humana en el juego, datada en más de 3000 años de edad. Hoy gozamos de espacios exclusivamente dedicados a la evaluación del desempeño de programas de go².
Según van der Werf [3], han predominado dos técnicas para la creación de algoritmos que han demostrado su valor en el dominio de los juegos: búsqueda y aprendizaje. En un algoritmo de búsqueda lo esencial es el árbol de posibilidades del tablero que luego será evaluado para encontrar soluciones óptimas. Se analizan los estados del tablero, llamados nodos, y las posibilidades de evolución del juego, llamadas rutas¹. Por el otro lado, un algoritmo de aprendizaje da pautas para que el propio programa incorpore conocimientos del juego mediante reglas. De esta manera modifica su propio estado para establecer tendencias que estén apoyadas por experiencias previas.
¹ Nótese que dos nodos no consecutivos pueden estar conectados por más de una ruta.
² http://cgos.boardspace.net
Referencias.
[1] H. Remus. Simulation of a learning machine for playing Go. North-Holland
Publishing Company, 1962.
[2] A.L. Zobrist. Feature Extraction and Representation for Pattern Recognition
and the Game of Go. tesis doctoral, Universidad de Wisconsin, Madison, WI, 1970.
Madison WI.
[3] E. van der Werf. AI techniques for the game of Go. tesis doctoral, Universidad de Maastricht, Maastricht, The Netherlands, 2004.
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