Alfonso X y la IA revolucionan el estudio de juegos antiguos

En 1238, el rey medieval español Alfonso X de Castilla publicó un libro llamado Libro de los Juegos. Se trata de un pergamino de 97 páginas, muchas de las cuales incluyen hermosas ilustraciones en color, y contienen las primeras descripciones de juegos como el ajedrez, los dados y el backgammon.

Alfonso X clasificó los juegos en tres categorías: los que se realizan a caballo, los que se llevan a cabo de pie (como esgrima y lucha), y los juegos de mesa. Y dividió esta tercera categoría aún más: juegos de conocimiento, juegos de azar y juegos que dependían de ambos.

Al hacer estas distinciones, Alfonso X se convirtió en el fundador no oficial de un campo científico conocido como ludología: el estudio de los juegos, que ha atraído mucho interés entre matemáticos, informáticos, sociólogos y otros científicos.

Pero hay un área de ludología que todavía no se ha analizado. Se trata del estudio de los juegos antiguos, aquellos a los que jugaban de Alfonso X y otras figuras históricas, y que nunca se ha convertido en una disciplina independiente.

Pero eso acaba de cambiar gracias al trabajo del investigador de la Universidad de Maastricht (Países Bajos) Cameron Browne y su equipo. El equipo se ha convertido en pionero en una nueva área arqueológica centrada exclusivamente en los juegos. El objetivo es comprender mejor los juegos antiguos y su papel en la sociedad, reconstruir sus reglas y determinar cómo encajan en el árbol evolutivo de los juegos que ha llevado a los que existen en día. A esta disciplina la llaman arqueoludología.

Los investigadores ya tienen planes ambiciosos para su incipiente ciencia. Afirman que las nuevas técnicas de visión artificial, inteligencia artificial y big data ofrecen una forma completamente nueva de estudiar los juegos antiguos y de comprender mejor su evolución.

La primera tarea de arqueoludología consiste en definir las actividades de interés. Browne y sus colegas se centraron en los juegos tradicionales de estrategia en los que las buenas decisiones derrotan a las malas, y en los juegos que requieren la habilidad mental más que la física. En otras palabras, no les interesan los deportes. También están particularmente interesados en los juegos que tienen una relevancia cultural histórica. Pero no han descartado del todo los juegos de puro azar. Un buen ejemplo es la familia de juegos relacionados con Serpientes y Escaleras. A pesar de que se basan en puro azar, el equipo cree que estos juegos son culturalmente importantes y pueden arrojar luz sobre la evolución de otros juegos de estrategia en la sociedad.

El equipo modeló cada uno de los juegos como entidades matemáticas aptas para estudiarse a nivel informático. La idea clave es que los juegos se componen de unidades de información llamadas ludemas, como el lanzamiento de un dado o la forma asimétrica de mover un alfil en el ajedrez.

Los ludemas equivalen a los genes en los seres vivos o a los memes como elementos de herencia cultural. Pueden transmitirse de un juego a otro, o pueden morir, y no volver nunca. Pero es esencial que se pueden combinar en construcciones más grandes para dar lugar a los juegos.

El proceso de modelado intenta capturar cómo se combinan los ludemas. Por ejemplo, el equipo intenta crear un “árbol” de ludemas para cada juego. Esto permite guardarlo y compararlo de forma objetiva.

Se trata de un avance importante, pero un gran problema es que las reglas de los juegos antiguos no siempre están claras. Eso puede llevar a una forma extraña de jugar. Un buen ejemplo es el juego nórdico Hnefatafl. La investigación detalla: “Durante muchos años, la regla ‘definitiva’ para Hnefatafl estaba fuertemente sesgada a favor del lado del rey debido a un error de traducción”. Cuando el error fue detectado y corregido, el juego se volvió mucho más simétrico.

Cuando un juego presenta este tipo de asimetrías puede estar dando pistas de que todavía no se comprende en su totalidad. Las desviaciones sugieren que es necesario revisar las pruebas en busca de errores de traducción y otros problemas. Pero, por supuesto, es posible que el juego se haya jugado a propósito de esta manera asimétrica.

Este enfoque también se puede aplicar a otros problemas. Por ejemplo, los juegos son menos atractivos si se alargan mucho cuando el resultado ya está claro claro, o cuando terminan en empate con mucha frecuencia o son demasiado largos o cortos. Cualquier juego con estas categorías pueden ser estudiados con más detalle.

La otra ventaja del enfoque de los ludemas es que permite a los investigadores pensar en la evolución de los juegos de manera similar a la evolución de los seres vivos. Por ejemplo, los mejores aspectos de un juego se pueden combinar con las mejores partes de otro para formar uno nuevo. Esto es como una recombinación genética. O una regla puede ser mal traducida, que es equivalente a una mutación puntual en los genes.

El proceso de dividir los juegos en ludemas equivale a secuenciar los genes. Permite a los investigadores estudiar familias de juegos de una manera diferente y establecer vínculos entre ellos. Incluso pueden dibujar hipotéticos árboles genealógicos para ver cómo los juegos podían evolucionar unos de otros.

Por supuesto, es probable que ciertas reglas o ludemas sean tan evidentes que muchos juegos hayan evolucionado de forma independiente con reglas similares. Eso será parte del desafío para esta disciplina emergente. Aquí es donde las técnicas de aprendizaje automático, big data e inteligencia artificial (IA) deberían ofrecer importantes avances. Incluso se plantea la posibilidad de utilizar algoritmos evolutivos para inventar nuevos juegos.

El proceso comenzaría con secuencias de ludemas seleccionadas al azar que el sistema prueba para el juego. Por supuesto, la mayoría de ellos serían absurdos. Pero casualmente, algunos de ellos podrían contener características interesantes del juego. Después, estos juegos exitosos se reproducirían de manera preferente en una nueva generación de secuencias de ludemas, pero también se modifican mediante mutaciones puntuales y recombinación genética. Lo mejor de esta generación se vuelve a seleccionar para su reproducción, y así sucesivamente. Los tipos de juegos que emerjan de tal sistema podrían ser interesantes.

Así que este campo de investigación parece estar bien preparado avanzar. Eso es gracias en parte a este artículo, que resume la conferencia preparada para presentar este campo científico. No es muy común que nazca un nuevo campo de estudio, pero su evolución siempre se debe seguir con interés. Alfonso X seguramente estaría fascinado.

Ref: arxiv.org/abs/1905.13516 : Foundations of Digital Archæoludology