Nel 18º secolo, il polimata ungherese Farkas Kempelen progettò un automa scacchista che ebbe un successo considerevole in tutta Europa. Si trattava certo di un imbroglio, smascherato solo nel 1834, ma che suggeriva per la prima volta l’idea di usare un gioco per mettere alla prova un’intelligenza artificiale.
Dalla truffa di Kempelen in poi, gli scacchi furono il gioco di pura riflessione più studiato. Dopo una sconfitta nel 1996, il computer Deep Blue, in riferimento a IBM (soprannominata Big Blue), nel 1997 ebbe la meglio sul campione del mondo dell’epoca, Garry Kasparov. Gli sviluppatori dell’IA rivolsero allora i loro sforzi verso un gioco più complesso, il go. Si stima che il numero di posizioni possibili nel go sia dell’ordine di 10172, contro «soltanto» 1043 per gli scacchi.
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Un gioco di territori
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Per un gioco simile, sembrano dover coesistere due livelli di analisi: quello locale, o tattico, e quello globale, o strategico. Se, negli scacchi, un inventario dei pezzi e un’analisi della loro posizione bastano per farsi un’idea di chi sia in vantaggio, in un gioco di territori come il go le cose stanno diversamente. Per sapere chi è in vantaggio, e di quanto, occorre poter stimare il probabile esito della partita. Si giunge così alla situazione paradossale per cui, per sapere come proseguire la partita, bisogna sapere come finirla!
L’efficienza degli algoritmi per il go è aumentata notevolmente nel 2006 grazie all’uso del metodo di Monte Carlo, che consente di studiare statisticamente il gigantesco albero delle possibili mosse. La società DeepMind, fondata nel 2010 e acquistata da Google nel 2014, si propone di formalizzare l’intelligenza usando le migliori tecniche dell’apprendimento automatico e delle neuroscienze per «comprendere alcuni dei misteri delle nostre menti».
