Por: Wilson Zapata Bustamante / Maestro Nacional

En 1997, luego del triunfo de Deep Blue (Azul Profundo)  sobre Kaspárov, IBM se anotó tres triunfos: ganó el campeonato mundial, recuperó el valor de sus acciones en Wall Street y le recordó a Bill Gates, de Microsoft, que no gobierna solo.

Y como dicen que no hay mal que por bien no venga, simultáneamente, este hecho –una mezcla de acto deportivo, desarrollo científico y depurado marketing- abrió frentes de discusión y reflexión, estos sí, tremendamente ricos para el ser humano y sus ideas. No son discusiones simples porque son temas del futuro.

Ahora, además de los centros académicos y de los cenáculos donde se teoriza sobre el futuro de las ideas de la humanidad, la prensa mundial también destina mucha tinta y espacio para analizar la relación de neurología-software. Se ocupa con más detenimiento en comentar sobre la capacidad cognoscitiva del hombre frente al potencial físico de una máquina que responde en línea a impulsos externos. Editorializa sobre los efectos que producirá en el futuro el choque del hombre con la máquina a nivel intelectual. Polemiza sobre los límites de la mente humana frente a las máquinas creadas por esos seres humanos, etc. es decir, se está hablando de filosofía en una época dominada por los adelantos científicos financiados por las grandes empresas transnacionales.

Tras el  brillante triunfo de su tecnología, IBM estudiaba tres probables aplicaciones comerciales de la tecnología Deep Blue: dinámica molecular, cálculo de riesgo financiero y apoyo de decisiones.

La dinámica molecular es utilizada por la industria farmacéutica para descubrir y desarrollar nuevas medicinas. Analizar interacciones compuestas a un nivel molecular requiere cantidades masivas de procesamiento y poder computacional. Con la creación de un chip de propósito especial capaz de abordar las complejidades de la computación de la dinámica molecular, se puede diseñar un sistema que analice rápida y eficientemente las interacciones entre los átomos y las moléculas asociadas al diseño de compuestos farmacéuticos. El tiempo típico necesario para colocar un medicamento en el mercado son unos 12 años, y el costo unos 12 millones de dólares. Un sistema basado en la tecnología Deep Blue, específicamente diseñado para dinámica molecular, podría acortar drásticamente ese período de 12 años a 6 u 8 años, lo cual ayudaría a ofrecer medicamentos al mercado en forma más rápida y a un costo menor, lo que podría salvar miles de vidas.

El cálculo del riesgo financiero es utilizado en un amplio rango de aplicaciones para modelar tendencias en el mercado de acciones. Las aplicaciones están conformadas por una amplia variedad de métodos estadísticos que pueden ser usados para calcular riesgo de portafolio y para predecir el valor futuro de acciones. Típicamente, estas aplicaciones modelo requieren un rápido cálculo del valor y del riesgo asociado con un gran número de acciones y portafolios similar a los cálculos que deben hacerse en un juego de ajedrez. Debido a que las evaluaciones son bastante independientes unas de las otras, el procesamiento paralelo resulta especialmente calificado para hacer dicha tarea. Como resultado, el sistema SP desempeña estos cálculos a una velocidad impresionante, permitiendo a los usuarios visualizar y capacitar con base en tendencias, para así ofrecer una ventaja significativa en el mercado.

Apoyo de Decisiones/ Minería de Datos (Data Mining). Muchas empresas de negocios han acumulado bases de datos masivas que contienen información valiosa acerca de productos, ventas, clientes, y acerca de la competencia. Adicionalmente a la información capturada en la base de datos, existen además “gemas” de información escondida que no puede ser accesada fácilmente por la vía de una simple búsqueda o query. La minería de datos es un proceso utilizado para descubrir relaciones y patrones ocultos en bases de datos muy grandes. Este proceso de descubrimiento, sin embargo, requiere una computadora suficientemente poderosa que pruebe miles de hipótesis o modelos de datos. Procesando la información en paralelo, en “un parpadeo de ojos” la SP es capaz de correr software de minería de datos para verificar hipótesis y para destacar relaciones entre los datos del negocio. Esto puede ser entonces aprovechado por los usuarios para ganar ventaja competitiva o para entrar en nuevos mercados, proveyendo de ese modo, apoyo de decisiones. Muchos tipos distintos de negocios están utilizando Apoyo de Decisiones hoy en día para solucionar problemas complejos tales como el pronóstico del tiempo, análisis de mercadeo e incluso, en deportes profesionales. La Asociación Nacional de Baloncesto en los Estados Unidos, por ejemplo, utiliza el apoyo de decisiones para buscar entre las millones de estadísticas y variables que ayudan a un entrenador a seleccionar los mejores jugadores en un juego. Utilizando el mismo poder que tiene Deep Blue originalmente utilizada solo entre la comunidad de investigadores científicos se puede abordar enteramente nuevas clases de aplicaciones de negocios. Otros ejemplos de cómo las empresas han aplicado exitosamente la tecnología Deep Blue para abordar sus retos de negocios incluyen:

Tiendas Shopko (EE.UU.). Esta cadena de tiendas por departamento genera 2 mil millones de ventas brutas con sus 125 tiendas localizadas en el centro-este y noroeste de los Estados Unidos. Cada tienda ofrece aproximadamente 300 mil productos para la venta con un código de rastreo asignado a cada uno de esos productos. El resultado, es un almacén virtual de datos sobre los mismos. Shopko utiliza un RS/6000 SP para hacer minería de esos datos, en un esfuerzo para entender mejor tanto los hábitos de compra de sus clientes como los patrones de inventario.

Los resultados permiten a los gerentes de las tiendas mercadear más eficientemente el espacio que tienen para almacenar, la disponibilidad de un producto y, aún más les permiten planear y ejecutar campañas promocionales y de publicidad. Los análisis pueden ser extremadamente específicos: por ejemplo, las semanas del año cuando se vende mayor cantidad de “Kleenex” rosado; cuán a menudo la gente compra tarjetas, cuándo compran esmalte de uñas rojo, o cuánto debe tenerse en inventario durante la segunda semana de abril.

Sistema de Salud Argus. Esta organización para mantener la salud, utiliza la minería de datos para mejorar la manera que maneja cantidades masivas de datos individuales de sus pacientes. La compañía usa un SP para analizar inmensas cantidades de datos relacionados con las medicinas suministradas a los pacientes y el índice de eficacia de las mismas. La meta es calcular cómo trabajan ciertas medicinas a fin de mejorar los beneficios de las prescripciones.

Debilidades humanas

Unos días después de que concluyera el match frente a Deep Blue, Kaspárov dijo en Israel: “ Yo me cansé durante las partidas, mientras que el ordenador seguía jugando sin verse afectado por ningún cambio, por lo que en el próximo encuentro las partidas deberán limitarse a una al día”.

“Al ordenador no le interesan las presiones psicológicas. Ello convirtió nuestro enfrentamiento en injusto porque, a diferencia de lo que ocurre en una partida entre humanos, yo no era en absoluto consciente de la capacidad y de la forma de juego de la máquina”.

Cualquier profesional de las 64 casillas sabe que hay muchos factores que influyen en el rendimiento durante un campeonato o torneo. El juego del ajedrez no se reduce solamente al cálculo de la mejor jugada posible. El estado físico, las preocupaciones, las enfermedades, una mala noche, los excesos en cualquier sentido, los problemas con los organizadores o con los ayudantes, influyen decisivamente en el juego.

Por eso, las cualidades físicas y psicológicas que se requieren para triunfar en los niveles superiores de la competencia ajedrecística son:

Autocontrol, buenas reservas de fortaleza física y una muy buena salud, habilidad para percibir relaciones dinámicas (dialéctica ajedrecística), habilidad para distribuir la atención sobre varios temas, destreza para pensar concretamente, buenos nervios, mente contemplativa, alto nivel de desarrollo intelectual, habilidad de pensamiento objetivo, poderosa memoria en materia ajedrecística, habilidad combinatoria, intelecto activo, poder de síntesis e imaginación, voluntad disciplinada, emociones disciplinadas (controladas), confianza en sí mismo.

La personalidad de los jugadores es otro de los grandes condicionantes en una partida. Existen los jugadores de ataque, los defensivos, que construyen una fortaleza inexpugnable alrededor de su rey y esperan un error de su contrario. Los hay combativos o tranquilos. Algunos se saben todas las aperturas y otros juegan por intuición. La máquina “pasa” de todos estos conceptos. Está programada para hacer la mejor jugada posible en cada movimiento, fríamente y sin motivos personales.

Kaspárov, Kárpov, Anand, Ivanchuc y un largo etcétera han tenido sus momentos bajos debido la mayor parte de las veces a causas extradeportivas. Las máquinas, por el contrario, no sufren ninguna presión externa y las ventajas que tenía Deep Blue sobre Kaspárov o cualquier otro jugador de élite eran muy evidentes.

La máquina no se ha ido la noche anterior de copas, ni ha mantenido relaciones sexuales, ni ha estado hasta las cinco de la mañana con su entrenador analizando el juego de su contrario. Los ruidos del hotel no la han molestado y no tiene problemas familiares ni económicos.

Carece de ambición y no le interesa para nada la política, ni le quitan el sueño los problemas mundiales. No tiene digestiones pesadas, ni siente la necesidad de tomarse un café, un té u ocho vasos de agua durante el día.

Como si esto fuese poco, Deep Blue tenía un banco de datos de un millón de partidas que analizaba en segundos. Además, había estudiado todas las partidas de Kaspárov, y, los grandes maestros y científicos que participaron en la construcción de este monstruo le enseñaron cómo debía jugar con el campeón.

Kaspárov dijo después de la derrota que le gustaría ver a Deep Blue en un torneo. Ordenadores de mucho menos potencia ya han participado en más de uno y muchos maestros ya han tenido la experiencia de ser derrotados por esa maquinita que por lo menos tiene la ventaja de no ser mala ganadora, pero la opinión general es contraria a la participación de las computadoras en los torneos de ajedrez.

Los organizadores, en cambio, no se oponen. Se ahorrarían comidas, habitaciones y disgustos y no tendrían que luchar contra esa lacra del ajedrez de élite que son las tablas (empates) de grandes maestros.

La conculsión es que  las computadoras tienen un 20 ó un 25 por ciento de ventaja desde el principio sobre el ser humano.

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