Ciudad de México ,
Carlos Ortíz
Crédito foto: Sergio F Cara (NotiPress)
Allie, el robot de ajedrez desarrollado por investigadores de la Universidad Carnegie Mellon (CMU), demostró que una inteligencia artificial entrenada para pensar como humano puede ofrecer interacciones más naturales y útiles. Aunque su objetivo inicial fue mejorar la experiencia de juego, el proyecto apunta a aplicaciones más allá del tablero.
El sistema, creado por el estudiante de doctorado Yiming Zhang junto a Daphne Ippolito y Daniel Fried, fue entrenado con 91 millones de partidas humanas de la plataforma Lichess. A diferencia de motores tradicionales como Stockfish, que priorizan la victoria absoluta, Allie replica patrones de razonamiento humano: se toma tiempo para evaluar jugadas críticas, sabe cuándo rendirse y adapta su nivel de juego.
El equipo considera que esta capacidad de modelar el comportamiento humano podría trasladarse a sectores como la educación, donde tutores virtuales podrían explicar conceptos y adaptarse al ritmo de cada estudiante, o la terapia cognitiva, ofreciendo ejercicios personalizados para reforzar memoria y habilidades de razonamiento en adultos mayores o pacientes en rehabilitación neurológica.
En el ámbito de la formación profesional, un modelo como Allie podría simular escenarios de negociación, logística o resolución de crisis, permitiendo que trabajadores y directivos practiquen la toma de decisiones en entornos realistas y controlados. En juegos de estrategia complejos, como Go o Diplomacy, esta IA podría ofrecer rivales adaptativos que se comporten de manera más similar a un oponente humano, mejorando la calidad de la práctica y el aprendizaje.
Incluso en medicina, los investigadores ven potencial para desarrollar asistentes que formulen hipótesis y planteen diagnósticos siguiendo patrones de razonamiento de médicos expertos, lo que podría facilitar la formación y la toma de decisiones en entornos clínicos.
Allie es un proyecto de código abierto que ya acumula cerca de 10 mil partidas jugadas en Lichess. La comunidad científica y tecnológica podrá acceder al modelo para adaptarlo a distintos contextos, siempre que se mantenga la filosofía de transparencia y colaboración que sus creadores han defendido.
La propuesta, presentada en la Conferencia Internacional sobre Representaciones del Aprendizaje 2025 en Singapur, representa un paso hacia IA más comprensibles y compatibles con las personas. Como señaló Ippolito: "Existen muchas oportunidades para entrenar modelos de IA para que actúen como humanos, y creo que vale la pena explorarlo".