Una guía paso a paso para construir una IA de ajedrez simple

Exploremos algunos conceptos básicos que nos ayudarán a crear una IA de ajedrez simple:

  • generación de movimiento
  • evaluación de la junta
  • minimax
  • y poda alfa beta.

En cada paso, mejoraremos nuestro algoritmo con una de estas técnicas de programación de ajedrez probadas con el tiempo. Demostraré cómo cada uno afecta el estilo de juego del algoritmo.

Puede ver el algoritmo de IA final aquí en GitHub.

Paso 1: generación de movimientos y visualización de la placa

Usaremos la biblioteca chess.js para generar movimientos y chessboard.js para visualizar el tablero. La biblioteca de generación de movimientos básicamente implementa todas las reglas del ajedrez. Basándonos en esto, podemos calcular todos los movimientos legales para un estado de junta dado.

El uso de estas bibliotecas nos ayudará a enfocarnos solo en la tarea más interesante: crear el algoritmo que encuentre el mejor movimiento.

Comenzaremos creando una función que solo devuelve un movimiento aleatorio de todos los movimientos posibles:

Aunque este algoritmo no es un jugador de ajedrez muy sólido, es un buen punto de partida, ya que podemos jugar contra él:

Paso 2: Evaluación del puesto

Ahora intentemos entender qué lado es más fuerte en una determinada posición. La forma más sencilla de lograr esto es contar la fuerza relativa de las piezas en el tablero usando la siguiente tabla:

Con la función de evaluación, podemos crear un algoritmo que elige el movimiento que da la evaluación más alta:

La única mejora tangible es que nuestro algoritmo ahora capturará una pieza si puede.

Paso 3: árbol de búsqueda usando Minimax

A continuación, crearemos un árbol de búsqueda a partir del cual el algoritmo puede elegir el mejor movimiento. Esto se hace mediante el algoritmo Minimax.

En este algoritmo, el árbol recursivo de todos los movimientos posibles se explora a una profundidad determinada, y la posición se evalúa en las “hojas” finales del árbol.

Después de eso, devolvemos el valor más pequeño o más grande del niño al nodo principal, dependiendo de si es blanco o negro para mover. (Es decir, intentamos minimizar o maximizar el resultado en cada nivel).

Con minimax en su lugar, nuestro algoritmo está comenzando a comprender algunas tácticas básicas del ajedrez:

La efectividad del algoritmo minimax se basa en gran medida en la profundidad de búsqueda que podemos lograr. Esto es algo que mejoraremos en el siguiente paso.

Paso 4: poda alfa-beta

La poda alfa-beta es un método de optimización del algoritmo minimax que nos permite ignorar algunas ramas en el árbol de búsqueda. Esto nos ayuda a evaluar el árbol de búsqueda de minimax mucho más profundamente, mientras usamos los mismos recursos.

La poda alfa-beta se basa en la situación en la que podemos dejar de evaluar una parte del árbol de búsqueda si encontramos un movimiento que conduce a una situación peor que un movimiento descubierto previamente.

La poda alfa-beta no influye en el resultado del algoritmo minimax, solo lo hace más rápido.

El algoritmo alfa-beta también es más eficiente si visitamos primero los caminos que conducen a buenos movimientos.

Con alpha-beta, obtenemos un impulso significativo al algoritmo minimax, como se muestra en el siguiente ejemplo:

Siga este enlace para probar la versión mejorada alfa-beta de la IA de ajedrez.

Paso 5: función de evaluación mejorada

La función de evaluación inicial es bastante ingenua ya que solo contamos el material que se encuentra en el tablero. Para mejorar esto, agregamos a la evaluación un factor que tiene en cuenta la posición de las piezas. Por ejemplo, un caballo en el centro del tablero es mejor (porque tiene más opciones y, por lo tanto, es más activo) que un caballo en el borde del tablero.

Usaremos una versión ligeramente ajustada de las tablas de piezas cuadradas que se describen originalmente en el wiki de programación de ajedrez.

Con la siguiente mejora, comenzamos a obtener un algoritmo que juega un ajedrez "decente", al menos desde el punto de vista de un jugador casual:

Conclusiones

La fuerza de incluso un simple algoritmo de juego de ajedrez es que no comete errores estúpidos. Dicho esto, todavía carece de comprensión estratégica.

Con los métodos que presenté aquí, hemos podido programar un algoritmo de juego de ajedrez que puede jugar al ajedrez básico. La "parte de AI" (excluida la generación de movimientos) del algoritmo final tiene solo 200 líneas de código, lo que significa que los conceptos básicos son bastante simples de implementar. Puede consultar la versión final en GitHub.

Algunas mejoras adicionales que podríamos hacer en el algoritmo serían, por ejemplo:

  • orden de movimiento
  • generación de movimientos más rápidos
  • y evaluación específica del final del juego.

Si desea obtener más información, consulte la wiki de programación de ajedrez. Es un recurso útil para explorar más allá de estos conceptos básicos que presenté aquí.

¡Gracias por leer!