Inteligencia artificial tema: “Chinook” Balsells Guido Alejandro Pace pablo Agustin Ingeniería en computación – facultad de ciencias exactas y tecnología universidad nacional de Tucumán.

Introducción. El proyecto Chinook fue ideado por Yngvi Bjornsson, Neil Burch, Rob Lake, Joe Culberson, Paul Lu, Jonathan Schaeffer y Steve Sutphen, todos trabajando en la Universidad de Alberta, en Canadá. Éste comenzó en 1989 con el objetivo de desarrollar un programa capaz de derrotar al Campeón Mundial de Damas. En 1990, Chinook se convirtió en el primer programa en cualquier juego para ganar el derecho a jugar para un Campeonato Mundial humano. El programa fue derrotado en el encuentro que sostuvo contra el máximo exponente del juego en 1992, pero se convirtió en campeón en 1994. Para 1996, quedó claro que el programa era mucho más fuerte que cualquier humano, y Chinook fue retirado. En ese año, el Libro Guinness de los Récords reconoció a Chinook como el primer programa en ganar un campeonato mundial humano.

Estrategia. En la Inteligencia Artificial, el problema del juego de damas puede plantearse como un espacio de búsqueda de 5 x 1020, un número escalofriante. Desde 1989, docenas de computadoras fueron puestas a trabajar parta resolver el problema. El 29 de abril del 2007 se anunció finalmente que las damas inglesas habían sido resueltas. Partiendo de la posición original (donde las negras empiezan la partida), se garantiza al menos un empate con un juego perfecto. Las blancas (que toman el segundo turno), también garantizan un empate, sin importar qué juegue el negro en la apertura. El juego de damas es el pasatiempo más complejo resuelto a la fecha (el ajedrez aún no se resuelve y no parece haber indicios de que esto pueda pasar). El juego de damas es un millón de veces más complejo que el juego de conectar cuatro símbolos (un juego de gato más grande), y 100 millones de veces más complejo que Awari.

Funcionamiento. Los autores crearon una serie de árboles de aperturas, y de la misma manera, siguieron la idea de las tablas de Nalimov/Ken Thompson, de finales (de hasta 8 piezas), los cuales juegan un juego perfecto. De forma análoga utiliza un árbol de búsquedas (basado en Minimax y Alpha-Beta) para evaluar la mejor jugada. Es importante aclarar que por rigor científico, los propios autores demostraron que su programa juega un juego perfecto de damas inglesas, es decir, no comete un solo error.

Algoritmo. El algoritmo de programa de Chinook incluye un libro de apertura (es decir, cómo se inicia el juego), una biblioteca de los movimientos de apertura de partidas jugadas por grandes maestros, un algoritmo de búsqueda en profundidad, una función de evaluación de buenos movimientos, y una base de datos para todas las posiciones con ocho piezas o menos. La función lineal de evaluación artesanal considera varias características del tablero de juego, incluyendo el número de piezas, de reyes, reyes atrapados, ruta sin obstáculos para ser rey y otros factores menores

Cronología. 1997 - Jonathan Schaeffer escribe un libro sobre Chinook llamado One Jump Ahead: Challenging Human Supremacy in Checkers. Una versión actualizada del libro se publicó en noviembre de 2008. 24 de mayo de 2003 - Chinook completa su base de datos de 10 piezas con 5 piezas en cada lado. 2 de agosto de 2004 - El equipo de Chinook anuncia que el torneo abre con un empate, con los resultados 10–14, 22–18 y 12–16. 18 de enero de 2006 - El equipo de Chinook anuncia que los resultados 09–13, 21–17 y 05–09 es un empate. 18 de abril de 2006 - El equipo de Chinook anuncia que los resultados 09–13, 22–17 y 13–22 es un empate. 10 de marzo de 2007 - Jonathan Schaeffer anuncia (en la conferencia de ACM SIGCSE de 2007) que se espera una solución final para las damas en 3 a 5 meses. 19 de julio de 2007 - La revista Science publica el artículo del equipo de Schaeffer "Checkers Is Solved“.

Conclusión. Cuando hablamos de Chinook no podemos hablar de una maquina inteligente propiamente dicha, ya que todos los conocimientos fueron programados por sus creadores en lugar de haber sido aprendidos mediante la inteligencia artificial. Al hablar de esto estamos refiriéndonos a inteligencia blanda, la cual consiste en evaluar variables con el fin de obtener el mejor resultado a partir de ellas y es programada a priori por desarrolladores, en lugar de ser aprendida a modo de prueba y error, de ser así estaríamos frente a una inteligencia dura.

Referencias: https://webdocs.cs.ualberta.ca/~chinook http://science.sciencemag.org/content/317/5844/1518?ijkey=jVmVcXy2%2 FNTnY&keytype=ref&siteid=sci