Gli scacchi sono, senza dubbio, il terreno principale sul quale si stanno sfidando la mente umana e l’intelligenza artificiale; e, diciamocelo, gli esseri umani non riescono a battere un computer da ben 15 anni, ma le cose potrebbero cambiare grazie a Maia.

Un team di ricercatori, composto da menti brillanti della Cornell University, dell’Università di Toronto e di Microsoft, ha sviluppato un Intelligenza Artificiale in grado di replicare le mosse di un giocatore umano di livello medio-alto, compresi gli erorri. I ricercatori hanno utilizzato il sistema open-source Leela, basato su Alphazero di Deepmind, prodotto da Google e già giudicato imbattibile a scacchi, per sviluppare Maia.

Maia è stata addestrata a replicare le mosse di milioni di giocatori umani online. Questo approccio ha permesso ai ricercatori di creare differenti versioni di Maia, suddivise in base a livelli di difficoltà. Finora sono state progettate nove IA progettate per giocare con umani dalla valutazione (detta Elo) compresa tra 1100 a 1900, in poche parole da giocatori dilettanti a scacchisti esperti. Nel mese di Dicembre i ricercatori hanno reso Maia disponibile sul portale di scacchi lichess.org e, solo durante la prima settimana, le persone hanno giocato più di 40.000 partite contro la IA. I ricercatori hanno anche osservato che il tempo di reazione di Maia si riduce di circa il 50% ad ogni livello di abilità, aumentando anche la propria precisione. Gli studiosi hanno affermato che il sistema sarebbe in grado di imparare quali tipi di errori vengono fatti dai giocatori a diversi livelli di abilità e di poter riconoscere, inoltre, a quale livello di abilità le persone smetterebbero di fare determinati tipi di errori.

Maia si contrappone ai modelli di AlphaZero o Stockfish, progettati per sconfiggere l’avversario, e potrebbe portare ad una più profonda conoscenza della mente umana, analizzando un dato, gli errori, che spesso viene sottovalutato quando si parla di IA. Maia è disponibile gratuitamente su lichess.org per chiunque volesse affrontarla.

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