El mejor jugador de ajedrez de Corea del mundo se enfrenta al AI de código abierto KataGo; en el primer juego, pierde con dos piedras de ventaja todavía.

El Instituto de Go de Corea organizó el 17 de julio un torneo de Go entre humanos y una IA. El申真諝, rankeado #1 en el mundo, tras pelear 245 jugadas con la ventaja de dos piedras, aun así fue derrotado por el modelo de IA de código abierto KataGo. El evento se jugó con un formato de tres partidas y dos victorias, y el 19 y 21 de julio habrá dos partidas más; los resultados aún no se han dado a conocer.
(Resumen previo: Terminó el torneo de ajedrez con LLM: OpenAI o3 gana la corona; xAI Grok 4 no ganó ni una partida y fue barrido)
(Información de contexto: Google se pronuncia: AGI ya murió; el umbral de ASI resulta ser 100 millones de personas comunes)

Tabla de contenidos

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• Con dos piedras de ventaja, 103 jugadas que aun así no alcanzaron
• Quién escribió este programa
• Diez años: del equipo a una sola tarjeta gráfica

Diez años atrás, detrás de AlphaGo, que derrotó a Lee Sedol, había un equipo completo de DeepMind. Pero diez años después, lo que provocó la derrota de申真諝, el jugador coreano rankeado #1 del mundo, aun con ventaja de dos piedras, fue un programa de código abierto que cualquiera puede descargar gratis y ejecutar en una tarjeta gráfica de consumo.

Con dos piedras de ventaja, 103 jugadas que aun así no alcanzaron

El torneo fue organizado por el Instituto de Go de Corea y se celebró el 17 de julio, coincidiendo con el décimo aniversario del enfrentamiento entre Lee Sedol y AlphaGo. Según informa Yonhap, en la primera partida申真諝 recibió dos piedras de ventaja, salió con negras y además contó con tiempo suficiente para conservar; su rival KataGo jugó sin límite de tiempo, con un reloj de lectura de solo 20 segundos por jugada. En el circuito profesional de Go, este tipo de desventaja y configuración de tiempo originalmente se consideraba una ventaja enorme capaz de inclinar el resultado.

En la fase de apertura, KataGo se salió de lo habitual, usando jugadas especiales para desordenar el ritmo de preparación de申真諝. En el medio juego,申真諝 llegó a mantener la ventaja de dos piedras; la situación se mantuvo tensa, hasta la jugada 103, cuando apareció un punto de inflexión. La contraataque de KataGo acertó con precisión el punto débil de la formación de las negras, y a partir de ahí la diferencia se fue ampliando gradualmente. Tras una batalla de 245 jugadas,申真諝 se rindió.

Después del partido,申真諝 admitió que alejarse de lo previsto en la apertura fue la causa principal de la derrota, y también afirmó que actualmente los jugadores humanos tienen dificultades para vencer en enfrentamientos directos a la IA de Go de nivel más alto. Según se reporta, su objetivo antes del torneo era “ganar dos partidas”; tras el partido, en una entrevista dijo: “La segunda jugada con blancas me puso en pánico; todo el plan de preparación se desbarató y mi mentalidad también se vio afectada”.

El reporte describe que, tras el juego, se quedó sentado mucho rato frente al tablero, con una expresión de arrepentimiento. El análisis posterior de los medios coreanos indica que la tasa de victoria comenzó a caer después de las jugadas 70 y 76; para la jugada 90 apareció un error clave, y hacia las primeras cien jugadas la partida ya había dado un vuelco total. El evento se jugó con formato de tres partidas y dos victorias; el 19 y 21 de julio habrá dos partidas más, pero aún no se han revelado los resultados.

Quién escribió este programa

Según la página oficial de GitHub de KataGo, este sistema de IA para Go fue publicado por primera vez a inicios de 2019 por el desarrollador David J. Wu, conocido en línea como lightvector. Su ocupación principal es trabajar en una empresa de trading cuantitativo, Jane Street, y no es un equipo de tiempo completo de algún laboratorio; en otras palabras, entrenar una IA de Go capaz de desafiar a los mejores jugadores humanos ya es tan accesible que no requiere recursos empresariales.

KataGo utiliza el mismo marco de aprendizaje por refuerzo con autojuego que AlphaZero, pero con grandes optimizaciones en eficiencia de entrenamiento: con hardware común, en pocos días puede alcanzar el nivel de un jugador profesional; con una sola tarjeta gráfica de gama alta, en pocos meses puede superar el nivel humano. Por ahora, se considera de manera general como el conjunto de IA de Go de acceso público más fuerte, con superioridad sobre ELF OpenGo y Leela Zero, que también están a niveles superhumanos. Sin activar la función de búsqueda, la fuerza equivale aproximadamente a un jugador europeo de las primeras cien posiciones; con 2048 cálculos por jugada, ya es muy superior a cualquier jugador humano.

Diez años: del equipo a una sola tarjeta gráfica

En marzo de 2016, AlphaGo derrotó a Lee Sedol por 4 a 1. Ese año, Lee Sedol logró la última victoria de un humano contra una IA de Go de élite gracias a la “jugada de Dios” de la cuarta partida, la jugada 78. Su comentario al retirarse en 2019 fue: “La IA no puede ser derrotada”.

Diez años después, derrotar al #1 del mundo ya no requiere el respaldo de toda una institución de investigación; es un proyecto de código abierto, además de una tarjeta gráfica de consumo. El 19 y 21 de julio habrá dos partidas más, pero la verdadera incógnita quizá ya no esté dentro del marcador.