Ataraxos, un sistema desarrollado por investigadores de MIT, Carnegie Mellon, Stanford y la Universidad de Nueva York, derrotó con claridad al jugador más laureado de Stratego. El avance demuestra que la inteligencia artificial empieza a resolver uno de los grandes desafíos de los juegos con información oculta.

Durante años, el ajedrez y el Go fueron los grandes escenarios donde la inteligencia artificial midió fuerzas con los humanos. Pero mientras las máquinas aprendían a dominar esos tableros, había un juego que seguía resistiéndose: Stratego. La dificultad no estaba solamente en la cantidad de movimientos posibles, sino en algo mucho más parecido a la incertidumbre de la vida real: cada jugador desconoce qué esconden las piezas del rival.

Ahora esa barrera cayó. Un equipo de investigadores del MIT, Carnegie Mellon University, New York University y Stanford desarrolló Ataraxos, un sistema de inteligencia artificial que logró derrotar ampliamente al jugador más laureado de la historia de Stratego, el neerlandés Pim Niemeijer. En una serie de 20 partidas, la IA consiguió 15 victorias, sufrió una derrota y empató cuatro encuentros. El resultado fue publicado en la revista científica Nature.

Stratego puede parecer, a primera vista, un juego de mesa tradicional. Dos jugadores desplazan sus piezas sobre un tablero y buscan capturar la bandera del adversario. Pero hay una diferencia decisiva respecto del ajedrez: las piezas del oponente están ocultas. Se conoce su posición, pero no su identidad. Solo cuando dos piezas se enfrentan puede revelarse qué había detrás de cada una.

Eso convierte cada movimiento en una apuesta sobre lo que no se sabe.

Una pieza aparentemente poderosa puede resultar ser mucho más débil de lo esperado. Un avance que parece arriesgado puede esconder una estrategia cuidadosamente calculada. Y una decisión correcta puede depender de información que el jugador nunca llegará a conocer por completo.

Esa combinación de incertidumbre y estrategia había convertido a Stratego en uno de los grandes desafíos pendientes para la inteligencia artificial. Incluso sistemas anteriores muy avanzados habían logrado resultados importantes, pero no habían conseguido superar de manera contundente a los mejores especialistas humanos. DeepNash, desarrollado por DeepMind y presentado en 2022, había alcanzado un nivel cercano al de los expertos, pero sin lograr el salto definitivo.

Ataraxos consiguió hacerlo mediante una combinación de aprendizaje automático y planificación durante la propia partida. El sistema primero desarrolla una estrategia general a través del entrenamiento mediante partidas contra sí mismo. Después, antes de cada movimiento, analiza la situación concreta y estima cuáles podrían ser las piezas ocultas del rival.

Para hacerlo utiliza un modelo probabilístico capaz de construir distintas hipótesis sobre aquello que no puede observar directamente. En lugar de intentar calcular todas las configuraciones posibles del tablero —una tarea prácticamente imposible— selecciona escenarios plausibles y evalúa qué podría ocurrir en cada uno.

La diferencia es importante porque Stratego contiene una cantidad gigantesca de posibilidades. El problema no consiste únicamente en encontrar una buena jugada, sino en hacerlo cuando una parte fundamental de la información está escondida.

Y ahí aparece una de las características más interesantes de Ataraxos: su eficiencia.

El sistema consiguió resultados superiores utilizando muchos menos recursos que los intentos anteriores. Según el estudio publicado en Nature, su entrenamiento costó apenas unos miles de dólares. Los investigadores estiman que sistemas anteriores requerían recursos computacionales de varios órdenes de magnitud superiores.

La IA también fue puesta a prueba contra jugadores de alto nivel en el campeonato mundial de Stratego. Allí consiguió 39 victorias y apenas dos derrotas frente a jugadores humanos de primer nivel, un registro que reforzó la diferencia entre el sistema y los mejores especialistas del juego.

Pero quizá lo más interesante no sea que una máquina haya aprendido a jugar mejor que una persona. Lo verdaderamente relevante es qué tipo de razonamiento tuvo que desarrollar para conseguirlo.

En los juegos de información perfecta, como el ajedrez, los jugadores pueden observar todo el tablero. En Stratego, en cambio, una parte del escenario permanece permanentemente fuera de su alcance. Hay que trabajar con probabilidades, interpretar señales y tomar decisiones sin conocer todas las variables.

Ese problema aparece constantemente fuera de los juegos. En una negociación, por ejemplo, una empresa desconoce las verdaderas intenciones de la otra parte. En los mercados financieros, los participantes no pueden conocer todas las decisiones que están tomando los demás. Incluso en cuestiones de seguridad y planificación existen situaciones donde una parte debe actuar sin conocer completamente las acciones del adversario.

Por eso los investigadores consideran que las técnicas desarrolladas para Ataraxos podrían tener aplicaciones más allá de los juegos. El equipo menciona áreas como las negociaciones comerciales, la ciberseguridad y la planificación estratégica.

Eso no significa que una IA pueda trasladar directamente una partida de Stratego a una situación real. Los problemas del mundo tienen variables que un tablero no puede reproducir: personas, instituciones, cambios económicos, decisiones imprevisibles y consecuencias que no siempre pueden medirse con una simple victoria o derrota.

Sin embargo, el experimento muestra algo importante. Las máquinas empiezan a desenvolverse mejor en escenarios donde no tienen toda la información disponible, uno de los problemas más difíciles para los sistemas de inteligencia artificial.

También plantea una pregunta sobre el modo en que estas máquinas llegan a sus decisiones. Ataraxos puede jugar a un nivel extraordinariamente alto, pero sus propios creadores reconocen que todavía existe un desafío: conseguir que sus estrategias sean más comprensibles para los seres humanos.

La historia de la inteligencia artificial está llena de partidas que alguna vez parecieron imposibles para una máquina. El ajedrez cayó primero. Después llegó el Go. Ahora Stratego acaba de perder una de sus últimas trincheras.

Pero el verdadero tablero ya no está solamente sobre una mesa. Está en todas aquellas situaciones donde decidir significa avanzar a pesar de que una parte del mapa permanece oculta. Y allí, más que ganar una partida, Ataraxos muestra hasta dónde puede llegar una máquina cuando aprende a convivir con la incertidumbre.