Gli scacchi, il machine learning e l’uomo

Vera e propria palestra per sviluppare le capacità di analisi, è forse il gioco che più di tutti è in grado di studiare i nostri processi decisionali. Che ora vengono riprodotti grazie alle reti neurali degli algoritmi

Un problema di scacchi è matematica autentica”, sosteneva il matematico inglese Godfrey Harold Hardy. Del resto è un gioco di strategia, in cui ci si sfida a colpi di calcoli mentali e decisioni prese prevedendo le mosse dell’avversario. “Quando si gioca a scacchi, per ogni mossa bisogna prevederne gli effetti ed esplorare le alternative possibili: quindi sicuramente è un’attività di calcolo e di logica”, commenta Barbara Pernici, professoressa di ingegneria informatica al Politecnico di Milano e “regina di scacchi”. È salita, infatti, cinque volte sul podio del Campionato italiano e nel 1982 ha vinto la medaglia d’oro alle Olimpiadi di scacchi, a Lucerna. Una passione nata negli anni del liceo ed esplosa dopo il grande match tra Bobby Fischer e Boris Spassky, quello che è stato definito il match del secolo.

Era il 1972 e, in piena guerra fredda, a sfidarsi sulla scacchiera c’erano da un lato il campione del mondo sovietico e dall’altro l’eccentrico statunitense che, inaspettatamente, si aggiudicò il titolo. È allora, sull’eco dell’enorme risonanza mediatica di quella partita, che Barbara Pernici entrò nel mondo agonistico degli scacchi. Gioca e vince. Torneo dopo torneo. “Ormai l’attività agonistica è solo un lontanissimo ricordo, ma l’emozione di quei tornei in giro per il mondo è ancora vivida e anche l’atmosfera dei circoli: si stava ore e ore ad analizzare le mosse e ci si divertiva a farlo”. Con una laurea in ingegneria elettronica al Politecnico di Milano e poi in computer science alla Stanford University, Barbara Pernici abbandona la vita da scacchista subito dopo l’oro olimpico per dedicarsi alla carriera accademica. Ma gli scacchi saranno al centro anche della sua attività di ricerca. Almeno nei primi anni, perché il gioco degli scacchi è una palestra per sviluppare le capacità di analisi. “Ti addestra a fare una diagnosi della situazione, ad analizzare tutti gli elementi a favore e quelli contro, per poi prendere la decisione giusta al momento giusto. Per questo sono usati nelle scuole, per allenare al ragionamento. Gli scacchi – continua l’ex campionessa – affascinano e hanno affascinato molti matematici, informatici e ingegneri. Michail Botvinnik, considerato il padre della scuola scacchistica sovietica e campione del mondo dal 1948 al 1963, ha sviluppato un modello matematico per la scelta ottimale delle mosse applicandolo poi con grande successo nel campo dell’ingegneria elettrica” aggiunge Pernici.

Il programma di Botvinnik, che si chiama Pioniere, imita l’approccio dei grandi maestri per affrontare situazioni strategicamente complesse. L’origine del gioco ci porta lontano e indietro nel tempo, esattamente tra l’India e la Persia. Sono stati poi gli arabi a introdurlo in Europa intorno all’anno mille. “Si tratta di un gioco che ha sempre affascinato chi si occupa di informatica tanto che la comunità scientifica, almeno dalla seconda metà del Novecento, si è posta la sfida di riuscire a costruire giocatori artificiali capaci di battere i campioni umani”. Gli scacchi costituiscono del resto un modello per studiare i nostri processi decisionali. “È un gioco con un esito chiaro che ha delle regole ben codificate e riuscire a risolvere un problema di scacchi è una sfida che ha accompagnato la nascita dei calcolatori”. Dal Turco – il primo automa scacchista esibito, con l’inganno, a Vienna nel 1770 da Wolfgang Von Kempelen (tra gli ingranaggi c’era un giocatore in carne e ossa di piccola statura) – fino agli ultimi pressoché imbattibili  algoritmi di intelligenza artificiale, “gli scacchi rappresentano un ottimo caso di studio per sviluppare le regole di apprendimento automatico”. È il supercomputer dell’Ibm – Deep Blue – a vincere per la prima volta una sfida con un grande maestro: nel 1997 ha la meglio sul campione del mondo Gari Kasparov. “Dietro quel successo, c’è in fondo anche il lavoro pionieristico del brillante matematico Alan Turing che ha scritto gli algoritmi del gioco quando ancora non c’erano calcolatori per giocare”. Da allora la tecnologia ha fatto passi da gigante ed è iniziata una nuova era : “Agli inizi – continua Barbara Pernici – abbiamo cercato di trasferire la nostra intelligenza alle macchine, riversando nel codice le informazioni relative alle regole del gioco. Le macchine, sfruttando la loro potenza di calcolo, potevano vagliare la soluzione migliore tra tutte quelle possibili. Poi con l’evoluzione del machine learning abbiamo creato sistemi scacchistici fortissimi che, da autodidatti, imparano a una velocità straordinaria”. Il primo sistema di questo tipo “che apprende con l’approccio del prova e riprova” è stato il software AlphaGo sviluppato da DeepMind, che nel 2016 ha battuto il miglior giocatore al mondo di Go, sofisticato gioco cinese. Poi è stata la volta di Alphazero, il programma di intelligenza artificiale che al momento sulla scacchiera non ha eguali: non analizza l’albero delle possibili scelte strategiche ma solo le mosse più promettenti. Alla base c’è un sistema di reti neurali di algoritmi intelligenti che impara dagli esempi.

È quello che in fondo fa Beth Harmon, la protagonista del romanzo di Walter Tevis La regina degli scacchi: la ragazza affina le sue capacità straordinarie studiando dai libri le partite del passato, imparando dagli avversari e dai suoi errori: “L’omonima serie tv è bellissima – conclude Barbara Pernici – ma è ancora più affascinante la storia vera delle sorelle Polgár avvicinate agli scacchi dal padre. Giocatrici di talento tutte e tre, la più piccola, Judit, è considerata la miglior giocatrice della storia, nella top ten dei 100 migliori giocatori del mondo”.

La ricerca nel campo dell’intelligenza artificiale continua e DeepMind ha da poco presentato l’algoritmo MuZero: un ulteriore passo avanti sul fronte del machine learning. MuZero padroneggia gli scacchi senza aver bisogno di conoscere le regole grazie alla sua capacità di valutare cosa succede quando intraprende una determinata azione e di pianificare di conseguenza. Muzero considera solo ciò che è importante allo scopo.