Antes de jugar, la IA debe encontrar su jugada en un pajar de ciento cincuenta mil palabras y, después, dejar de buscar.
Redactado y editado en inglés. Esta versión en español se ha generado mediante traducción automática; cuando la precisión importe, la versión de referencia es el original en inglés. Leer el original en inglés →
Dale a una persona un juego completo de fichas de WordChess y la instrucción de «juega una buena palabra» y acotará el problema sin darse cuenta de que lo ha hecho. El ordenador no dispone de esa intuición. En un tablero de 25×25, con un juego completo de cien fichas propio, puede intentar casi cualquiera de las 148.941 palabras del diccionario, y cada palabra puede colocarse en miles de coordenadas y orientaciones legales. Peor aún: una colocación solo es legal si cada letra nueva que introduce completa además una palabra real allí donde cruza lo que ya hay en el tablero. Multiplica las palabras por las colocaciones y por esa restricción de cruce y tendrás un espacio de búsqueda que ningún jugador, de silicio o de otra clase, puede enumerar y ordenar por completo.
Esta es la razón por la que los motores serios de juegos de palabras —entre ellos Quackle, la implementación de referencia de código abierto— nunca recorren el diccionario por fuerza bruta. 4 La estructura GADDAG de Steven Gordon, de 1994, y el DAWG que la precedió permiten que un programa haga crecer las palabras hacia fuera a partir de las fichas ya colocadas y compruebe los cruces sobre la marcha, de modo que las ramas ilegales mueren pronto en lugar de ser puntuadas y descartadas. 1 La tarea no es «enumerar todas las palabras». Es «generar solo las jugadas que podrían ser legales, y hacerlo rápido».
Incluso un generador eficiente devuelve más jugadas candidatas de las que pueden evaluarse a fondo, así que el segundo problema es el tiempo. El Maven de Brian Sheppard, el primer programa que superó a rivales humanos de primer nivel, se enfrentó exactamente a esto y lo resolvió en dos etapas: una heurística rápida ordena las jugadas en bruto por calidad aproximada, y solo una lista corta de las más prometedoras se estudia con detenimiento simulando la partida hacia delante muchas veces para ver qué candidata rinde mejor en realidad. 2 Otros juegos conocen la misma idea con otros nombres, el rollout del backgammon y el playout de los programas de Go; en Maven se llama simulation (simulación).
WordChess opera con el mismo espíritu bajo una restricción más estricta: un presupuesto fijo de tiempo de búsqueda por jugada. Cuando el presupuesto se agota, la IA se queda con la mejor palabra que haya encontrado hasta ese momento. No es una concesión que los ingenieros lamenten; es el diseño mismo. Un jugador que piensa sin límite no es un rival mejor, solo uno más lento. El reloj obliga a la máquina a hacer lo que las personas hacen por instinto: conformarse con una jugada claramente buena en lugar de con la demostrablemente mejor.
Conocer el diccionario es la parte fácil. Saber cuándo dejar de buscar en él es la difícil.
La forma perezosa de rebajar la dificultad de una IA es volverla torpe al azar, hacer que falle una jugada que veía perfectamente. Los jugadores lo notan y les sienta mal. Se suele citar al diseñador Sid Meier por haber eliminado de Civilization las funciones de alianzas porque el ordenador podía explotarlas casi tan bien como un jugador; el efecto, en palabras de Meier citadas por un análisis del diseño de oponentes con IA, «dejaría a los jugadores con la sensación de que no podían ganar porque el ordenador estaba haciendo trampa». 3 La dificultad que se percibe como deshonestidad envenena el juego, y por eso la literatura de investigación sobre el ajuste dinámico de la dificultad se ocupa de calibrar lo que la IA es capaz de hacer, y no lo que se le permite ver. 5
WordChess ajusta sus cuatro niveles siguiendo ejes que un humano reconocería, nunca dándole a la IA información oculta. Los niveles se diferencian en cuánto tiempo pueden buscar, hasta qué punto su vocabulario penetra en el diccionario de palabras raras y qué franjas de longitud de palabra prefieren. Un oponente fácil juega palabras flojas pero verosímiles: reales, sensatas, cortas, no basura. Un gran maestro comparte con el nivel difícil todo el léxico más oscuro, y es el que más tiempo tiene para explotarlo. El jugador pierde ante algo que parece un vocabulario mejor y una lectura más aguda, porque es exactamente eso.
| Nivel | Alcance del vocabulario | Presupuesto de búsqueda | Preferencia de longitud de palabra |
|---|---|---|---|
| Fácil | Solo comunes | El más corto | Cortas |
| Normal | Comunes + medias + la mitad de las raras | Corto | Mixtas |
| Difícil | Completo | Largo | Más largas |
| Gran maestro | Completo | El más largo | Sin límite |
Una calculadora devuelve siempre la misma respuesta; un rival te sorprende. WordChess añade a la selección un paso aleatorio deliberado, de modo que las jugadas casi equivalentes no se resuelvan siempre igual y la IA no repita la misma palabra una y otra vez. Combinado con los topes de vocabulario de cada nivel, el efecto es la variedad: la sensación de que hay alguien sentado al otro lado del tablero tomando decisiones, algunas de las cuales tú también podrías haber tomado.
En eso consiste su arte discreto. Un rival creíble necesita tanta contención como fuerza: la disposición a jugar una palabra apenas buena, a dejar puntos sobre la mesa, a ser derrotable de un modo que se sienta merecido. El problema de ingeniería más difícil de la máquina fue buscar en el pajar. El más sutil fue aprender cuándo dejar de buscar, qué saber y cuánto reservarse.