A dieci anni da una vittoria storica, l’intelligenza artificiale domina ormai l’allenamento nel Go. I giocatori stanno cercando di capire cosa questo significhi per il gioco.
Nascosto nei vicoli di Hongik-dong, un tranquillo quartiere residenziale nella parte orientale di Seul, si trova un edificio con piastrelle di pietra sbiadite con la scritta “Korea Baduk Association”, l’organismo che governa il Go professionale. Il gioco è antico e ha uno status sacro in Corea del Sud.
Ma all’interno dell’edificio, le stanze un tempo riempite dal leggero tintinnio delle mani che attingevano da ciotole di legno piene di pietre, ora risuonano del clic dei mouse. I giocatori sono chini sui loro monitor e riproducono le loro partite in un programma di intelligenza artificiale. Altri si stringono attorno a una tavola da Go e discutono la mossa migliore da fare, mentre gli allenatori riferiscono come le loro scelte si confrontano con quelle dell’intelligenza artificiale. Alcuni siedono in silenzio, guardando i programmi di intelligenza artificiale giocare l’uno contro l’altro.
Dieci anni fa AlphaGo, il programma di intelligenza artificiale di Google DeepMind, ha stupito il mondo sconfiggendo il giocatore di Go sudcoreano Lee Sedol. E negli anni successivi, l’intelligenza artificiale ha rivoluzionato il gioco. Ha ribaltato principi secolari sulle mosse migliori e ne ha introdotti di completamente nuovi. Ora i giocatori si allenano per replicare il più fedelmente possibile le mosse dell’IA, piuttosto che inventarne di proprie, anche se il ragionamento della macchina rimane per loro un mistero. Oggi è praticamente impossibile competere a livello professionale senza ricorrere all’IA. Alcuni sostengono che questa tecnologia abbia privato il gioco della sua creatività, mentre altri ritengono che ci sia ancora spazio per l’inventiva umana. Nel frattempo, l’IA sta democratizzando l’accesso all’allenamento e, di conseguenza, sempre più giocatrici stanno scalando le classifiche.
Per Shin Jin-seo, il giocatore di Go numero uno al mondo, l’intelligenza artificiale è un partner di allenamento inestimabile. Ogni mattina si siede al computer e apre un programma chiamato KataGo. Soprannominato “Shintelligence” per la somiglianza delle sue mosse con quelle dell’intelligenza artificiale, traccia il “punto blu” luminoso che rappresenta il suggerimento del programma per la mossa migliore da effettuare, riorganizzando le pietre sulla griglia digitale per cercare di capire il ragionamento della macchina. “Penso costantemente al motivo per cui l’IA ha scelto una mossa”, afferma.
Quando si allena per una partita, Shin trascorre la maggior parte delle sue ore di veglia studiando attentamente KataGo. “È quasi come una pratica ascetica”, dice. Secondo uno studio condotto nel 2022 dalla Korean Baduk League, le mosse di Shin corrispondono a quelle dell’IA nel 37,5% dei casi, ben al di sopra della media del 28,5% riscontrata dallo studio tra tutti i giocatori.
“Il mio gioco è cambiato molto”, dice Shin, “perché devo seguire in una certa misura le indicazioni suggerite dall’IA”. La Korea Baduk Association afferma di aver contattato Google DeepMind nella speranza di organizzare una partita tra Shin e AlphaGo, per commemorare il decimo anniversario della sua vittoria su Lee. Un portavoce di Google DeepMind ha dichiarato che al momento l’azienda non è in grado di fornire informazioni. Ma se dovesse esserci una nuova partita, Shin, che si è allenato con programmi di IA più avanzati, è ottimista sulla possibilità di vincere. “AlphaGo aveva ancora alcuni difetti allora, quindi penso di poterlo battere se mi concentro su quei punti deboli”, afferma.
L’intelligenza artificiale riscrive le regole del Go
Il Go è un gioco da tavolo strategico astratto inventato in Cina più di 2.500 anni fa. Due giocatori, a turno, posizionano pietre bianche e nere su una griglia 19×19, con l’obiettivo di conquistare territorio circondando le pietre dell’avversario. È un gioco di straordinaria complessità matematica. Il numero di possibili configurazioni del tabellone, circa 10170, supera di gran lunga il numero di atomi nell’universo. Se gli scacchi sono una battaglia, il Go è una guerra. Si soffoca il nemico in un angolo mentre si respinge un’invasione in un altro.
Per addestrare l’IA a giocare a Go, una vasta raccolta di mosse umane viene inserita in una rete neurale, un sistema informatico che imita la rete di neuroni del cervello umano. AlphaGo, che in seguito è stato ribattezzato AlphaGo Lee dopo la sua vittoria su Lee Sedol, è stato addestrato su 30 milioni di mosse di Go e perfezionato giocando milioni di partite contro se stesso. Nel 2017, il suo successore, AlphaGo Zero, ha imparato il Go da zero. Senza studiare alcuna partita umana, ha imparato giocando contro se stesso, con mosse basate solo sulle regole del gioco. L’approccio “tabula rasa” si è rivelato più potente, non vincolato dai limiti della conoscenza umana. Dopo tre giorni di allenamento, ha battuto AlphaGo Lee 100 partite a zero.
Google DeepMind ha ritirato AlphaGo quello stesso anno. Ma poi è emersa un’ondata di modelli open source ispirati ad AlphaGo Zero. Oggi, KataGo è il programma più utilizzato dai giocatori professionisti di Go in Corea del Sud. È più veloce e più preciso di AlphaGo. Ha imparato a prevedere non solo chi vincerà, ma anche chi possiede ogni punto sulla scacchiera in un dato momento. Mentre AlphaGo Zero ha ricostruito la sua comprensione della scacchiera osservando piccole sezioni, KataGo ha imparato a leggere l’intera scacchiera, sviluppando un giudizio migliore per le strategie a lungo termine. Invece di limitarsi a imparare come vincere, ha imparato a massimizzare il suo punteggio.
Il software ha rivoluzionato il modo di giocare. Per centinaia di anni, i giocatori professionisti di Go hanno affrontato l’astronomica complessità del gioco sviluppando euristiche che hanno sostituito il calcolo bruto. Eleganti strategie di apertura imponevano un ordine astratto sulla griglia vuota. Invadere gli angoli all’inizio era un cattivo affare. Ogni generazione di giocatori di Go ha aggiunto nuovi principi al canone.
Ma “l’intelligenza artificiale ha cambiato tutto”, afferma Park Jeong-sang, commentatore sudcoreano di Go. “Le mosse fondamentali che una volta erano considerate di buon senso oggi non vengono più giocate, mentre tecniche che prima non esistevano sono diventate popolari”.
Il cambiamento più netto è stato nelle mosse di apertura. Il Go inizia su una griglia vuota e le prime 50 mosse erano una tela per il pensiero astratto e la creatività, dove i giocatori incidevano la loro personalità e la loro filosofia. Lee Sedol ha ideato mosse provocatorie che invitavano al caos. Ke Jie, un giocatore cinese sconfitto da AlphaGo Master nel 2017, ha stupito con mosse agili e fantasiose. Ora, i giocatori memorizzano la stessa serie di mosse di apertura efficienti e calcolate suggerite dall’IA. Il fulcro del gioco si è spostato sulle mosse centrali, dove il calcolo puro conta più della creatività.
L’allenamento con l’IA ha portato a un’omogeneizzazione degli stili di gioco. Ke Jie ha lamentato la fatica di vedere le stesse mosse di apertura riciclate all’infinito. “Provo esattamente la stessa cosa dei fan che guardano. È molto faticoso e doloroso da vedere”, ha detto a un’agenzia di stampa cinese nel 2021. I fan esultano quando un giocatore si discosta dal copione con mosse insolite, ma questi momenti sono diventati più rari. Secondo uno studio del 2023, oltre un terzo delle mosse dei migliori giocatori di Go replicano le raccomandazioni dell’IA dell’ . Molti giocatori affermano che le prime 50 mosse di ogni partita sono spesso identiche a quelle suggerite dall’IA.
“Il Go è diventato uno sport mentale”, afferma Lee Sedol, che si è ritirato tre anni dopo la sua sconfitta contro AlphaGo nel 2016. “Prima dell’IA, cercavamo qualcosa di più grande. Ho imparato il Go come un’arte”, dice. “Ma se copi le tue mosse da un libro delle soluzioni, non è più arte”.
Giocare a Go non significa più esplorare nuove frontiere, affermano alcuni giocatori, ma seguire i dettami di un oracolo sovrumano. “Ero solito ispirare i fan migliorando le tecniche del Go e presentando un nuovo paradigma”, afferma Lee. “Il motivo per cui giocavo a Go è svanito”.
Una mente misteriosa
I giocatori che sono rimasti nel gioco stanno cercando di reinventare la loro arte. Ma può essere difficile discernere quali siano i nuovi principi.
Disarmante nella sua esile figura e formidabile nella sua calma, Kim Chae-young, una delle migliori giocatrici di Go al mondo, è cresciuta imparando il gioco da suo padre, anch’egli giocatore professionista di Go. Ma quando l’intelligenza artificiale ha iniziato a rivoluzionare il gioco, si è ritrovata a ricominciare da capo. “Ho avuto bisogno di tempo per abbandonare tutto ciò che avevo imparato in precedenza”, afferma Kim, che ha condiviso il suo schermo con me mentre puntava il cursore sui punti blu suggeriti da KataGo. “L’intuizione che avevo sviluppato nel corso degli anni si è rivelata sbagliata”.
Mentre si avvicinava al monitor, lo schermo lampeggiante mostrava le probabilità di vittoria di ogni mossa, senza alcuna spiegazione. Anche giocatori di alto livello come Kim e Shin non comprendono tutte le mosse dell’intelligenza artificiale. “Sembra che pensi in una dimensione superiore”, afferma. Quando cerca di imparare dall’intelligenza artificiale, aggiunge, “non si tratta tanto di ragionare razionalmente su ogni mossa, quanto piuttosto di sviluppare un istinto, un’intuizione”.
I ricercatori stanno cercando di scoprire le conoscenze sovrumane codificate nei programmi di intelligenza artificiale dei giochi, in modo che anche gli esseri umani possano apprenderle. Nel 2024, i ricercatori di Google DeepMind hanno estratto nuovi concetti scacchistici da AlphaZero, una versione generalizzata di AlphaGo Zero in grado anche di giocare a scacchi, e li hanno insegnati ai grandi maestri di scacchi utilizzando puzzle scacchistici. I concetti di Go che i giocatori hanno appreso finora dai sistemi di intelligenza artificiale sono “probabilmente solo una piccola parte di ciò che si potrebbe potenzialmente imparare”, afferma Nicholas Tomlin, informatico del Toyota Technological Institute di Chicago, coautore di uno studio che indaga i concetti di Go codificati in AlphaGo Zero.
Ma estrarre queste lezioni rimane difficile. “I giocatori di alto livello non sono ancora stati in grado di dedurre i principi generali alla base delle mosse dell’IA”, afferma Nam Chi-hyung, professore di Go alla Myongji University. Sebbene siano in grado di emulare le mosse dell’IA, non sono ancora riusciti a ricavarne un nuovo paradigma per il gioco perché il suo ragionamento è una scatola nera, afferma. Il Go potrebbe trovarsi in un limbo epistemico.
Anche se l’IA è un insegnante opaco, è comunque democratico. Ha potenziato l’allenamento delle giocatrici di Go, che sono state a lungo sfavorite nel gioco. Per decenni, l’allenamento significava studiare sotto la guida dei migliori giocatori maschi, e le partite più competitive si svolgevano in circoli maschili in cui era difficile per le donne entrare, afferma Nam. “Le giocatrici non hanno mai avuto accesso a quell’esperienza”, dice. “Ma ora possono studiare con l’IA, che ha reso il loro ambiente di allenamento molto più favorevole”. Più in generale, l’IA ha ridotto il divario tra i giocatori aiutando tutti a perfezionare le loro mosse di apertura.
Di conseguenza, negli ultimi anni le giocatrici hanno scalato le classifiche. Nel 2022, Choi Jeong, allora la migliore giocatrice al mondo, è diventata la prima donna a raggiungere la finale di un importante torneo internazionale di Go. Soprannominata “Girl Wrestler” per il suo stile di gioco feroce e combattivo, ha affrontato Shin. Ha perso, ma la partita ha aperto nuove frontiere per le donne nel Go. Nel 2024, Kim ha fatto notizia vincendo i playoff post-stagionali della Korean Go League. Era l’unica giocatrice donna del torneo.
L’allenamento con l’IA ha dato a Kim una nuova fiducia in se stessa. L’analisi delle mosse dei giocatori maschi con l’IA ha infranto la loro apparente infallibilità. “Prima non riuscivo a valutare quanto fossero forti i migliori giocatori maschi: mi sembravano invincibili. Ora so che commettono errori e che le loro mosse non sono sempre brillanti”, afferma. “L’IA ha infranto la barriera psicologica”.
I giocatori di Go trovano una nuova identità
Sebbene l’intelligenza artificiale abbia imparato a giocare a Go molto meglio di qualsiasi giocatore, i fan continuano a preferire guardare le persone giocare. “Una partita di Go tra programmi di intelligenza artificiale non è molto divertente da guardare per i fan”, afferma Park, il commentatore di Go. Tali partite sono troppo complesse da seguire per i fan, troppo perfette per essere emozionanti, dice.
I giocatori possono imitare le mosse iniziali dell’IA, ma nella fase centrale della partita, dove il tabellone si ramifica in troppe possibilità per poterle memorizzare, subentra il loro giudizio. I fan si divertono a guardare i giocatori commettere errori e rimontare, esprimendo la loro personalità in ogni pietra sul tabellone. Lo stile di gioco di Shin è combattivo ma caratterizzato da un equilibrio simile a quello di una macchina. Kim naviga abilmente nelle posizioni più caotiche del tabellone.
“Nel Go, ogni mossa è una scelta che fai, e il tuo avversario risponde con una scelta propria”, dice Kim Dae-hui, 27 anni, appassionato di Go e giocatore dilettante. “È divertente osservare lo svolgersi di questo processo”.
Con fan come Kim che continuano a guardarlo, Shin trova un senso nel suo gioco. “Posso giocare a una sorta di Go che racconta una storia che solo un essere umano può raccontare”, afferma.
Dopo il ritiro, Lee ha cercato un nuovo lavoro in cui potesse avere un vantaggio come essere umano. Ha iniziato a creare giochi da tavolo, a tenere discorsi e a insegnare agli studenti in un’università. “Sto cercando un nuovo campo in cui possa divertirmi ed eccellere”, afferma.
Ma ultimamente si sente più ottimista riguardo al gioco che si è lasciato alle spalle. “Il sogno di ogni giocatore di Go è quello di giocare una partita perfetta”, dice, una partita di brillantezza tecnica, senza errori, combattuta sul filo del rasoio tra giocatori di pari livello. “È come un miraggio”, dice Lee ridacchiando. “Forse l’IA può aiutarci a giocare una partita perfetta”.
Shin spera di poterlo fare. Per Shin, l’IA è un insegnante, un compagno e una stella polare. “Potrei essere uno dei giocatori umani più forti, ma con l’IA non posso permettermi di essere così arrogante”, afferma. “L’IA mi dà un motivo per continuare a migliorare”.
