Dopo l’avvento di AlphaGo il modo di giocare a Go è radicalmente cambiato. Non si vedeva dai tempi di Go Seigen, un secolo prima, un tale cambiamento. Inoltre questa volta è cambiato anche il modo in cui si apprende il Go.
Ma andiamo per step, come AlphaGo ha modificato il modo di giocare?
Evoluzione della strategia
Il modo con cui si gioca al Go è sempre in continuo cambiamento, però solitamente i cambiamenti sono quasi impercettibili e molto lenti. Tuttavia visto il successo di AlphaGo ed essendo riconosciuta superiore a tutti i professionisti i giocatori hanno iniziato a emulare il suo stile di gioco. Uno dei cambiamenti più radicali introdotti dall’AI è l’invasione a inizio gioco negli angoli
Fig.1 - Un’invasione così prematura sarebbe stata considerata un
tabù prima di AlphaGo. In questo esempio è anche stato semplificato il
tipo di invasione per non accavallare troppi concetti.
Il guadagno sicuro di punti più il sente è considerato ottimo. Spesso, l’avversario concederà più punti all’invasore per mantenere il sente, un’altro dei cambiamenti sostanziali avvenuti.
Mantenere il sente permette di controllare il ritmo del gioco, dettando le mosse successive e mantenendo la pressione sull'avversario. AlphaGo utilizza magistralmente il sente per aumentare l'efficienza delle mosse, creando opportunità per sviluppare territorio o attaccare debolezze avversarie, portando a vantaggi cumulativi. La gestione del sente costringe l'avversario a fare scelte difficili, aumentando la probabilità di errori. Infine, l'uso flessibile del sente permette di alternare tra attacco e difesa, complicando la strategia dell'avversario. Questo ha fatto sì che i giocatori diano più importanza al mantenere il sente.
Fig,2 - Bianco sembra che debba aggiungere una mossa ma non è così. Molto spesso bianco prende il sente per giocare altrove per poi tornare al joseki
Queste sono solo alcune delle innumerevoli mutazioni che ha portato l’intelligenza artificiale. Però i suoi benefici non finiscono qui. Infatti utilizzando la AI è possibile avere un taciturno maestro sempre a disposizione.
Analisi e apprendimento
Un tempo, quando perdevi una partita, l’unico modo che avevi per capire quali errori avevi commesso era mostrarla ad un giocatore più forte e sperare che lui li identificasse correttamente. Adesso grazie ai vari strumenti che implementano la AI è più facile identificare gli errori ma resta complicato capirne il motivo a meno che tu non abbia una discreta esperienza.
Prendiamo ad esempio questa partita.
Fig.3 - Gli sbalzi nel grafico del punteggio fanno pensare che entrambi i giocatori non si sono accorti di alcune cose importanti
Il gruppo di bianco sta cercando di vivere e pensa che l’unico modo sia catturare le pietre nere al centro.
Fig.4 - Dopo tante mancate occasioni l’ultimo errore è di bianco. Nero riesce a catturare il gruppo ed è contento.
Quello che non hanno valutato bene i giocatori è che anche gli altri gruppi di nero non stavano proprio benissimo quindi, idealmente, nero avrebbe dovuto connetterli lasciando al bianco il tempo di vivere.
Fig.5 - Anche se non è intuitivo o immediato la risposta migliore per bianco è uscire con la calma 1. Dopo che nero continua la sua fuga con il gruppo centrale bianco può finalmente giocare 3. A questo punto i tre gruppi di nero sono in difficoltà e la scelta migliore di nero è connetterli con 4.
Questo esempio, anche se non banale, ci insegna una lezione molto semplice: tenere sempre d’occhio la situazione globale.
Altri utilizzi della AI possono essere lo studio dei joseki e dello yose. Ad esempio una cosa che ho trovato molto interessante è che la differenza tra un joseki o un altro oppure tra un joseki e una trick move andata a segno è molto spesso risibile. Una tale conoscenza ti permette di giocare un fuseki più rilassato e con joseki con cui ci si trova bene.
In conclusione, dopo l’avvento di AlphaGo il modo di giocare e apprendere il gioco è cambiato drasticamente. Adesso le nuove generazioni di professionisti stanno studiando insieme all’intelligenza artificiale ed esplorano nuovi orizzonti del gioco.
Noi amatori abbiamo perso in parte la nostra confidenza con cui facciamo le review ai giocatori più deboli (e in realtà questo è un bene). E tutti abbiamo guadagnato il nostro taciturno Sai, che a volte ringraziamo per averci insegnato qualcosa e altre volte guardiamo perplessi senza capire nulla.
[di Andrea Mori]
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