Como os Computadores Dominaram o Xadrez: Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina

Introdução

O xadrez, um jogo clássico de estratégia, é um campo perfeito para explorar o poder da inteligência artificial. Quando enfrentamos computadores de xadrez como Stockfish ou AlphaZero, até mesmo os melhores jogadores do mundo têm dificuldade para vencer. Mas como os computadores conseguem ser tão eficientes nesse jogo complexo?

A resposta está no uso de algoritmos de busca e aprendizado de máquina. Exploraremos como os computadores de xadrez funcionam. O objetivo desse texto é mostrar que, embora pareçam invencíveis, esses computadores seguem regras bem definidas e lógicas que podemos compreender.

                                                                                                                                                             

Explicação de Funcionamento:

Computadores Clássicos:

• Arvore de Movimentos

Pense no processo de planejar uma viagem: você analisa o mapa, considera várias rotas e escolhe a mais eficiente. No xadrez, os computadores fazem algo similar, mas com movimentos no tabuleiro. Eles usam algoritmos para prever as melhores jogadas e maximizar as chances de vitória. Vamos entender isso de forma simples.

 Computadores de xadrez tradicionais como o Stockfish criam uma árvore onde cada nó é uma posição no tabuleiro:

 

Cada ramo representa uma jogada possível. Então, os nós terminais da árvore (ou o último movimento em cada uma das sequências computadas) recebem um valor numérico “X” que representa, a grosso modo, quanto mais positivo (+X) melhor é a posição naquele nó para as Brancas (o jogador com as peças brancas) e quanto mais negativo (-X) melhor é a posição naquele nó para as Pretas (o jogador com as peças pretas)

  

 Ele é calculado usando uma série de heurísticas (técnicas projetadas para resolver um problema) formuladas por uma comunidade de fortes jogadores de xadrez e tem como objetivo representar os fatores que um humano considera ao avaliar qualquer posição dada. A partir dessa estrutura, algoritmos como o minimax simulam cada jogada e contra jogada para calcular a melhor sequência. Alternando entre min e max, escolhendo os movimentos que serão melhores para o computador e piores para o jogador.

Supondo que o computador está jogando com as pretas (quanto menor o valor, melhor) , o computador vai escolher caminhos que apresentam menor valor em seu turno “min” e conta que o jogador também escolherá o melhor cenário para ele, por isso, em “max” escolhe o maior valor (novamente, considerando que nesse caso o jogador está de brancas, então, quanto maior o valor, melhor para ele) :

 

 

Obs.: Caso o computador estivesse de brancas, considerando o algoritmo minmax na escolha dos caminhos, no seu turno utilizaria o “max” e no turno do jogador seria escolhido “min”.

• Simplificando a Análise

Imagine que o computador de xadrez avalia o tabuleiro usando uma “pontuação”. Peças importantes, como a rainha, valem mais, enquanto fatores como a segurança do rei influenciam o cálculo. Isso é feito por funções chamadas de heurísticas, que ajudam o computador a "pensar" como um jogador experiente.

• Economizando Tempo

Os computadores de xadrez utilizam a poda alpha-beta (do verbo podar mesmo, assim como em uma arvore física) para otimizar a análise de jogadas e reduzir o tempo de processamento. Esse algoritmo descarta movimentos irrelevantes, concentrando-se apenas nas opções mais promissoras, de forma semelhante a evitar rotas bloqueadas em uma viagem. Ele utiliza dois parâmetros, alfa e beta, que estabelecem limites para ignorar jogadas que não influenciam o resultado final. Essa abordagem diminui significativamente a quantidade de possibilidades avaliadas, mantendo a precisão na escolha das jogadas.

 

 

No exemplo acima, apenas 3 de 31 nós foram descartados durante a análise pela poda alpha-beta. Isso aconteceu porque a ordem das jogadas avaliadas priorizou movimentos subótimos (que apresentam menor desempenho), como um movimento inicial das Pretas (+1), antes de considerar os melhores movimentos, como uma alternativa mais vantajosa das Pretas (-4). Esse processo sub-utilizou a capacidade da poda de ignorar jogadas irrelevantes. Se os movimentos mais promissores fossem analisados primeiro, o número de nós podados aumentaria significativamente, tornando a análise mais eficiente.

 

Há um grande número de adições e refinamentos que podem ser feitos a esse modelo simplista, como uma variedade de algoritmos de poda adicionais, um livro de abertura, base de dados com histórico de finais de jogos e muito mais, mas esse modelo básico serve para que entendamos o funcionamento básico dos algoritmos dos computadores de xadrez tradicionais como Stockfish.

 

Funcionamento do AlphaZero:

O AlphaZero é uma inteligência artificial que revolucionou a forma como computadores jogam xadrez. Diferente dos computadores tradicionais, ele aprende e joga de uma maneira mais semelhante a um ser humano, usando redes neurais e aprendizado por reforço. Considerando o AlphaZero como um detetive que resolve mistérios (jogos de xadrez) vamos usar uma cena de crime como analogia para entender melhor como funciona:

• Aprendizado Baseado em Experiência

O AlphaZero começa como uma "mente em branco". Ele não tem conhecimento prévio de estratégias humanas, apenas das regras básicas do jogo. Onde ele joga milhões de partidas contra si mesmo, inicialmente realizando jogadas aleatórias.

Considerando o AlphaZero como um detetive novato, imagine agora que cada partida seja um novo caso investigado. Resultando em:

• Casos resolvidos com sucesso (vitórias) ajudam a reforçar boas práticas, como proteger o rei ou criar ataques eficazes.                                                                                                                            
• Falhas (derrotas) ensinam o que evitar, como deixar peças vulneráveis ou ignorar ameaças.

Com o tempo, ele acumula um repertório de estratégias eficazes, descartando as ruins e aprimorando as boas, assim como um detetive que refina suas habilidades em cada caso.

A cada "caso resolvido" (partida), ele aprende com os erros e acertos resultando em uma rede neural.

• A Rede Neural

Imagine o AlphaZero como uma gigantesca fábrica de decisões, onde cada etapa é processada por uma "linha de montagem" chamada rede neural. Essa rede tem várias camadas de "neurônios artificiais" que:

Recebem como entrada a posição atual do tabuleiro (Camada de Entrada).
Avaliam a qualidade dessa posição e sugerem os melhores movimentos possíveis como saída (Camada de Saida). Por exemplo, o AlphaZero pode "pensar": "As Brancas estão em vantagem aqui, e Bg5 ou h4 parecem boas jogadas."

 
Cada neurônio avalia padrões no tabuleiro, como a segurança do rei ou o controle do centro, ajustando seus pesos durante o treinamento (no aprendizado, citado no tópico anterior) para refletir a importância desses fatores. Essa rede é altamente sofisticada, com milhões de conexões, permitindo que o AlphaZero reconheça padrões complexos que humanos levariam anos para aprender.

Para entender e ficar claro a rede neural vamos prosseguir com a analogia a uma cena de crime:

1. A cena do crime (camada de entrada):
   A cena (posição de todas as peças no tabuleiro, quem está para jogar e o estado atual do jogo) é registrada e enviada para análise.                                                                                                                                                         
2. Os analistas (camadas ocultas):                                                                                                    Cada camada oculta interpreta diferentes níveis de complexidade. Padrões simples como "este peão está em perigo" no neurônio 1 e estratégias como "sacrificar o bispo abrirá caminho para um ataque" no neurônio 3. Combinando os dados de cada neurônio para criar estratégias.                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  
3. A rede de comunicação (as conexões):
   As linhas entre os nós carregam mensagens, priorizando o que é mais importante. Os "pesos" ajustam a relevância de cada informação, garantindo foco nas melhores estratégias.                                                                                                                                                         
4. O detetive-chefe (camada de saída):
   Com base no trabalho das camadas anteriores, decide o melhor movimento no tabuleiro. É o resultado final de toda a análise.

 

• Busca Monte Carlo

O AlphaZero também é um detetive estratégico. Em vez de investigar cada detalhe da cena como os computadores clássicos, ele foca apenas nas pistas mais promissoras:

Ele usa a Busca Monte Carlo com Árvores (MCTS) para simular cenários e explorar possibilidades de jogadas, como prever o desfecho de diferentes suspeitas antes de agir.
Sua Rede de Diretrizes ajuda a escolher os caminhos mais promissores, enquanto a Rede de Valores decide quando parar de explorar cenários que não valem a pena.
É como um detetive que evita perder tempo em pistas óbvias ou sem relevância, economizando energia e se concentrando no que realmente importa.

 

• Eficiência: Menos Cálculos, Mais Resultados

Enquanto computadores clássicos analisam milhões de posições, o AlphaZero examina apenas uma fração (cerca de 0,1%) e, mesmo assim, supera o desempenho estratégico deles. Isso é possível porque:

Ele aprende constantemente com cada caso resolvido.
Suas redes neurais e o MCTS trabalham juntos para focar no essencial, ajustando suas estratégias com precisão.
Essa eficiência se deve à combinação de suas redes neurais e o MCTS, que permitem ao AlphaZero focar em caminhos relevantes, ajustando dinamicamente sua análise com base no aprendizado acumulado.

Assim, o AlphaZero é como um detetive brilhante que resolve os mistérios do xadrez com menos esforço, mas muito mais inteligência.

                                                                                                                                                             

Computadores Tradicionais vs. AlphaZero

Algoritmos Tradicionais (ex.: Stockfish): Seguem regras fixas e calculam o máximo de jogadas possíveis em busca de precisão.
AlphaZero: Aprende sozinho jogando milhões de partidas. Ele usa experiência para reconhecer padrões e desenvolver estratégias inovadoras, como sacrificar peças pequenas por vantagens de longo prazo.
Ambos exemplificam como a tecnologia combina lógica e criatividade para dominar um dos jogos mais complexos já criados.

                                                                                                                                                             

RESUMINDO:

 

• O Funcionamento do Stockfish

O Stockfish é um dos computadores de xadrez mais populares e fortes. Ele segue a abordagem tradicional baseada em força bruta e heurísticas refinadas:

Busca por Força Bruta: O Stockfish calcula todas as jogadas possíveis até uma certa profundidade, garantindo que nenhuma opção relevante seja ignorada. É como tentar todas as rotas possíveis para uma viagem.
Poda Alpha-Beta: Para economizar recursos, o computador descarta rapidamente ramos da árvore de busca que não melhoram o resultado. Imagine que você descobre que uma estrada está fechada para obras, você nem a considera mais.
Função de Avaliação Estática: O Stockfish atribui valores numéricos a cada posição, avaliando fatores como número de peças, segurança do rei e controle do tabuleiro. Esses valores orientam o computador sobre quais movimentos são promissores.
Embora extremamente eficaz, o Stockfish depende de heurísticas fixas programadas por humanos, o que limita sua capacidade de improvisar em situações completamente novas.

• O funcionamento do AlphaZero

AlphaZero, desenvolvido pela DeepMind, adota uma abordagem radicalmente diferente. Ele não utiliza heurísticas pré-programadas, mas aprende jogando milhões de partidas contra si mesmo:

Aprendizado Autônomo: AlphaZero começa apenas com as regras do jogo e aprende a jogar experimentando. É como se você aprendesse a andar de bicicleta sem nenhuma instrução, apenas tentando até dominar.
Monte Carlo Tree Search (MCTS): Em vez de explorar todas as jogadas possíveis, AlphaZero simula milhares de partidas em paralelo, priorizando as mais promissoras. Isso permite que ele economize tempo e foque em estratégias de longo prazo.
Criatividade e Longo Prazo: AlphaZero é famoso por sacrificar peças menores para obter vantagens posicionais. Ele introduziu ideias inovadoras no xadrez, como o uso estratégico de peões para restringir peças adversárias ─ conceitos que inspirou até grandes mestres como Magnus Carlsen, cinco vezes campeão mundial de xadrez clássico (2013–2023).

                                                                                                                                                             

O Jogo da Bolinha: Uma Comparação Prática

Imagine um jogo em que você precisa pegar uma bolinha que pula de forma imprevisível em um campo. Um computador como o Stockfish calcula todos os possíveis movimentos da bolinha nos próximos segundos e escolhe a melhor posição para pegá-la. Já o AlphaZero, por outro lado, aprende com o comportamento anterior da bolinha, ajustando suas decisões a cada salto.

Enquanto o Stockfish depende de cálculos precisos para prever o próximo movimento, AlphaZero usa sua experiência para antecipar padrões mais complexos. Essa abordagem permite que ele improvise e inove, como um jogador experiente que já viu diversas situações no jogo.

                                                                                                                                                             

Por que os Computadores Sempre Vencem?

• Velocidade de Cálculo: Computadores como Stockfish analisam milhões de posições por segundo, enquanto humanos conseguem considerar apenas algumas em um minuto.                                                                                                                                                                                                                         
• Consistência: Computadores não se cansam, não sofrem com emoções e seguem uma lógica calculista.
  Aprendizado e Criatividade: AlphaZero combina aprendizado autônomo com simulações profundas, permitindo que ele jogue com um estilo humano, mas com precisão sobre-humana.                                                                                                                                                                                                                         
• A Base de Conhecimento: Além de suas buscas, computadores como Stockfish utilizam enormes bases de dados de aberturas e finais, garantindo decisões quase perfeitas desde o início da partida.
   

                                                                                                                                                             

E os Humanos, Onde Ficam?

Embora os computadores dominem o xadrez, eles ainda são ferramentas valiosas para jogadores humanos. Eles ajudam a analisar partidas, descobrir novos estilos de jogo e expandir os limites do que é possível no tabuleiro. Jogadores talentosos continuam a inspirar com criatividade e inovação, enquanto os computadores fornecem uma base sólida para o aprendizado.

                                                                                                                                                             

Conclusão

Computadores de xadrez como Stockfish e AlphaZero são exemplos impressionantes do que a inteligência artificial e aprendizado de máquina pode alcançar. O Stockfish exemplifica força bruta e precisão, enquanto o AlphaZero introduz criatividade e aprendizado de máquina ao jogo. Juntos, eles não apenas revolucionaram o xadrez, mas também abriram caminhos para novas aplicações de IA em áreas como saúde, finanças e robótica.

                                                                                                                                                             

Fontes:                                                                                                                                                                                                                         

Game Theory: How Stockfish Mastered Chess:

Disponível em: https://blogs.cornell.edu/info2040/2022/09/30/game-theory-how-stockfish-mastered-chess/ .

AlphaZero Chess: How It Works, What Sets It Apart, and What It Can Tell Us.

Disponível em: https://towardsdatascience.com/alphazero-chess-how-it-works-what-sets-it-apart-and-what-it-can-tell-us-4ab3d2d08867 .

O Que Está no Interior do Cérebro do AlphaZero?

Disponivel em: https://www.chess.com/pt/article/view/o-que-esta-no-interior-do-cerebro-do-alphazero .

Autores: 
Enzo Cesar Consulo Silva
Vinicius Hardy Barros
Angelo Geraldo Pereira Junior