127 AÑOS DEL NACIMIENTO DE CAPABLANCA

BUENOS DÍAS A TODOS LOS LECTORES DEL BLOG, COMPARTO EN ESTA OCASIÓN UN EXCELENTE ARTÍCULO DE MI AMIGO EL PROFESOR UVENCIO BLANCO Y QUE FUE PUBLICADO EN LA EDICIÓN EN ESPAÑOL DE LA PAGINA DE CHESSBASE CON MOTIVO DEL 127 ANIVERSARIO DEL TERCER CAMPEÓN MUNDIAL DE AJEDREZ

JOSÉ RAÚL CAPABLANCA Y GRAUPERA.

   UNA PEQUEÑA RESEÑA DE UVENCIO :

UVENCIO BLANCO HERNANDEZ, CARACAS VENEZUELA, COMISIÓN MUNDIAL DE AJEDREZ PARA LAS ESCUELAS. ENTRENADOR Y ORGANIZADOR FIDE. 

EX-PRESIDENTE DE LA FEDERACIÓN VENEZOLANA DE AJEDREZ 

COMPARTO A CONTINUACIÓN EL LINK HACIA LA PUBLICACIÓN EN WWW.CHESSBASE.ES Y ACOMPAÑO CON ALGUNAS FOTOS DEL POST POR LA GENTIL AUTORIZACIÓN DE UVENCIO.

http://es.chessbase.com/post/127-aniversario-de-capablanca

¿ COMO “PIENSAN” LAS COMPUTADORAS QUE JUEGAN AJEDREZ? 
(3ª PARTE)
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comentarios y sugerencias  herguz.ajedrez@gmail.com

Una función de evaluación para estos algoritmos es el equivalente humano a la “valoración de la posición”, la cual hace un ajedrecista de mediana fuerza cada vez que puede hacerlo y en particular valora con más énfasis en las posiciones críticas. Aunque un ajedrecista humano valora, tomando en cuenta el bagaje de conocimientos estratégicos y/o tácticos adquiridos en su experiencia, para posiciones simples o complejas, esta valoración es más que todo una ordenación desde mayor importancia hacia abajo de las posiciones terminales que pudo considerar en su análisis y desde luego decide la jugada que está más arriba en su ordenación (o valoración).

Una computadora “valora” mas matemáticamente y debe aplicar una función F de evaluación establecida por el programador. F : P ---> Z.

Esto último lo podemos leer así: una función llamada F toma elementos del conjunto P (las posiciones posibles en un tablero de ajedrez) y le asigna valores del conjunto Z (los números enteros i.e. 1, -4, 10, -234, etc.), la mejor jugada para el programa es la de más alto valor que le da la función de evaluación.

Al escribir una función de evaluación para un programa de ajedrez es esencial emplear instrucciones de uso eficiente dado que este componente del programa es utilizado en forma repetitiva (miles o cientos de miles de veces durante cada selección de movimiento). Por esta razón es preferible no incluir excesivos términos en la función de evaluación dado que cada nuevo término significa un pequeño incremento en el tiempo requerido para evaluar cada posición terminal.

Una buena función de evaluación es aquella que evalúa los aspectos críticos de la posición en cuestión y lo realiza de la manera más eficiente posible. Por cada nuevo término incluido en la función de evaluación uno debe evaluar si es que la información agregada compensa la cantidad de tiempo computacional que dicha evaluación requerirá (una función de evaluación perfecta puede tardar siglos en valorar completamente una posición tomado en cuenta todos los factores necesarios).

El problema de crear una función de evaluación es que no hay un solo criterio para construir esta función, algunas veces priva la ventaja material como en el final y otras veces son más importantes los factores dinámicos de la posición, como en el medio juego, no existe un método estándar de construcción.

Los patrones potenciales que podría manejar una función de evaluación son cerca de 50.000, los cuales toman distintos valores de acuerdo a la etapa del juego en que nos encontremos y además el contexto de la posición (por ejemplo, cerrada o abierta). Es claro que existen cierta base de patrones básicos en las funciones de evaluación que todo programa presenta: Equilibrio material, movilidad de piezas, casillas atacadas, seguridad del rey, dominio central, actividad de piezas, desarrollo, etc. Estos patrones fueron propuestos por Claude Shannon (el pionero de los programas de ajedrez) y se encuentran en distinta literatura ajedrecística, pero si suponemos que nuestra función de evaluación ya contiene en su código el reconocimiento adecuado de estos patrones, ¿cómo podemos seguir mejorando esta función?

Este fue un problema que ocurrió a varios programas los cuales en un momento debieron decidir por recurrir a la consulta a grandes maestros con tal de obtener información relevante de cómo incrementar la cantidad de patrones de reconocimiento de su función de evaluación.

MINIMAX Y PODA ALPHA BETA

Este algoritmo, es el que realmente “decide” qué jugada hacer en el complejo árbol de juego, usa la función de evaluación que valora cada nodo del árbol de juego y lo recorre siguiendo una filosofía consistente de manera simple en lo siguiente: “lo mejor para mí y lo peor para mi rival”, el siguiente diagrama ilustra mejor este hecho:

Utilidad: En el siguiente ejemplo puede verse el funcionamiento de Minimax en un árbol generado para un juego imaginario. Los posibles valores de la función de evaluación tienen un rango de [1-9]. En los movimientos del contrincante suponemos que escogerá los movimientos que minimicen nuestro beneficio (la peor jugada), en nuestros movimientos suponemos que escogeremos los movimientos que maximicen nuestra función (la mejor jugada), la peor equivale a la de menor valor de la función y la mejor a la de más alto valor.

El lector puede observar en los nodos terminales del árbol, si tiene dos valores posibles a elegir (5-8 y 9-2 y 9-1), como éste es un nivel donde se debe elegir el mínimo valor (le toca jugar a mi rival) , se decide por la jugada de menor valor (5, 2, 1) , ahora retrocedemos un nivel, encontramos dos decisiones posibles (5-2 y 1-9), en este caso me toca jugar y por ello decido por el mayor valor de la función de evaluación, por ello las decisiones son (5 y 9) , seguimos subiendo un nivel y ahora la decisión está en el menor valor entre las posibles ( 7-5-8 y 3-4 y 9-2-1) obviamente estos menores valores en cada caso son (5, 3 y 1) y ahora decido por el mayor valor entre ellos saliendo el valor de 5 (ver nodo inicial). ¿Cómo decido?

Simplemente el programa va a decidir que la línea a seguir (la que le da mejores posibilidades) es la que está resaltada por líneas remarcadas (ver sector izquierdo del árbol), porque allí se están tomando en cuenta mis mejores jugadas y las de mi oponente (las que me oponen mayor resistencia).

Pensemos ahora que un árbol de juego para el ajedrez es mucho más complejo que el ejemplo anterior, es decir es mucho más profundo en niveles y es mucho más ramificado en cada nivel (más jugadas a considerar), en especial cuando la posición es muy táctica, entonces el árbol de juego es mucho más “frondoso” que en el sencillo ejemplo anterior, esto por supuesto incrementa los tiempos computacionales (no olvidar una consideración hecha anteriormente: el número de posiciones posibles es más alto que el número de átomos conocidos en el universo), entonces es prácticamente imposible incluso para una computadora, recorrer y valorar todos los nodos de un árbol ajedrecístico.

Por ello la poda Alpha Beta, permite aligerar el problema, si en un nivel a decidir hay 20 jugadas posibles, pero 12 de ellas son absurdas (desde el punto de vista de un buen jugador), por ejemplo regalan una pieza, sin haber posibilidades tácticas en compensación, entonces estas jugadas no serán consideradas ni por la función de evaluación, ni por el MiniMax, entonces el árbol de juego se ve recortado ampliamente en varias de sus ramas, y el análisis se simplifica grandemente, de allí su nombre, porque se asemeja a podar un árbol y quitarle parte de su frondosidad.

Msc. Hernando Guzmán Jaimes

Maestro nacional de ajedrez

herguz.ajedrez@gmail.com

¿ COMO “PIENSAN” LAS COMPUTADORAS QUE JUEGAN AJEDREZ ?

(2ª parte)
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Comentarios a. herguz.ajedrez@gmail.com

Hoy continuamos tratando de explicar en el lenguaje más sencillo la forma cómo se implementa un programa para jugar ajedrez, al menos la base matemática usada por estos programadores, para hacer que un programa seleccione una jugada y que esta selección sea capaz de solucionar el problema que la posición exige en ese momento o también que cree la mayor cantidad de problemas a su rival. Dividiré el asunto de jugar ajedrez, como siempre se ha hecho a lo largo de la historia ajedrecística, enfocándonos por separado en tres sub-problemas clásicos: la apertura, el medio juego y el final.

En la apertura los programas más fuertes hacen uso de una gran base de datos de aperturas (libro de aperturas), lo que simplemente haría el programa es seleccionar la mejor jugada siguiendo el libro de aperturas, entendiendo por “mejor” la jugada que estadísticamente le dé mayor probabilidad de ganar, así que para un programador esta selección que no depende de ninguna función de evaluación ni algoritmo refinado de selección es relativamente fácil, y solo requiere de mecanismos que puedan administrar y ordenar correctamente una base de datos, previamente creada. Hay programas más avanzados que pueden ser configurados para jugar una determinada línea de apertura con fines de entrenamiento, de esta manera “le hace caso“ al usuario entrando en la línea que le pidieron y jugando según lo recomendado en el libro, hasta el momento que no consigue respuesta posible en el libro, disponiéndose ahora a usar los algoritmos de búsqueda y selección de jugadas (generalmente MiniMax y poda alphaBeta que explicaré mas adelante) y jugar como lo haría en el medio juego. Hasta aquí, esto no se diferencia mucho a como piensa un Gran Maestro con un gran bagaje de conocimientos teóricos de apertura.

En el caso de los finales el problema se puede resolver de manera similar si hacemos uso por ejemplo de las Tablas de Nalimov, que también son unas bases de datos que tienen guardada la información del número de jugadas necesarias para que se dé el jaque mate, en finales de 3, 4, 5 y 6 piezas, contando como una pieza al rey.

Lo podemos entender mejor, si consideramos la siguiente posición (5 piezas), que fue puesta en el Fritz 11 con las tablas de Nalimov cargadas, al pedirle que analice la posición jugando las blancas, Fritz devuelve la evaluación:

1) Ta2(#28) 1) Rd4(#28) 1) Rd3(#29) 1)Tf2(#34) el número entre paréntesis indica la cantidad de jugadas necesarias para alcanzar el jaque mate de parte de las blancas, a estos cuatro movimientos los antecede con el símbolo + -

es decir, son jugadas ganadoras para las blancas, mientras que las jugadas 1) Th2(-#18) y 1) Tc6(-#17) las acompaña con el símbolo -+ pues obviamente son errores graves y regalan el final a las negras. Todas las demás jugadas de las blancas las evalúa como 0.00, pues no hay ganancia posible con un juego correcto de ambos bandos, y lleva a tablas.

Así, como conclusión las Tablas de Nalimov nos dice que la posición es ganadora si juegan las blancas cualquiera de las cuatro primeras jugadas, en caso contrario es tablas o pierde.

En realidad no es difícil entender la filosofía de resolver el problema de los finales usada por las Tablas de Nalimov, actualmente las T.N. solucionan sin ningún error cualquier final hasta de 6 piezas, y se están desarrollando las bases de datos para 7 o más piezas; cabría hacernos entonces la siguiente pregunta: Si las Tablas de Nalimov se pueden desarrollar hasta 32 piezas, en teoría un programa de ajedrez sería capaz de decidir, “juego 1) e4 con las blancas y obtengo el jaque mate en la jugada 165 aunque mi rival plantee cualquier Siciliana, Francesa o Caro-kan de manera perfecta” ó “Si realizo 1)d4 la partida es tablas jugando correctamente las blancas y negras.

Si un programa de ajedrez, fuera capaz de plantear y responder de manera acertada preguntas como estas, entonces estaríamos siendo testigos de la muerte del ajedrez como disciplina intelectual humana, y los jugadores y aficionados nos convertiríamos en simples espectadores para saber cuál de los programas resuelve el problema de ganar la partida de la manera más rápida y eficiente, ó en su defecto estaríamos buscando alternativas al ajedrez clásico, como la modalidad 960 de Fischer, para poder encontrar alguna motivación en competencias entre humanos, con todos nuestros errores o diferencias de criterios teóricos, estratégicos o tácticos, muy propios de la naturaleza humana, formando parte esencial de la belleza de nuestro arte.

Afortunadamente esta hipotética situación está bastante lejana en el tiempo, pues hoy en día las T.N. para seis piezas, necesitan 7 Gb de espacio de almacenamiento y una buena velocidad del procesador y memoria, y esta cantidad de recursos computacionales crece de manera exponencial a medida que agregamos una pieza más a la base de datos, es necesario tener discos duros de miles de Terabytes de capacidad y procesadores mucho más potentes que los actuales, por lo que esta muerte del ajedrez no la viviremos al menos en esta generación.

Así que exceptuando la apertura y el final, el problema de jugar correctamente una partida de ajedrez por parte de un programa, sigue siendo un problema de inteligencia artificial más que de manejo eficaz de una base de datos.

A continuación voy a tratar de explicar la manera como se enfoca el medio juego, por parte de los programas ajedrecísticos, para ello debo definir previamente algunos conceptos como árbol de juego, profundidad y ramificación del árbol, nodos y caminos, y evaluación de los nodos, trataré como hasta ahora de usar el lenguaje más básico posible, apoyándome en la matemática mas “light” necesaria, así como algunos conceptos elementales de estructura de datos, con la finalidad que esta monografía sea accesible a todos.

Partiremos de un concepto esencial manejado por los estudiosos de la teoría de juegos, el ajedrez está catalogado como “un juego bipersonal de suma cero y de información perfecta” ¿Qué significa esto?, sencillamente es así porque el ajedrez es jugado por dos rivales con intereses diametralmente opuestos respecto a la finalidad, uno de ellos gana y el otro pierde, ó entablan los dos (juego bipersonal), donde para que uno de ellos gane el otro debe perder o en su defecto, repartirse la ganancia en partes iguales (de suma cero), esta última cualidad excluye resultados imposibles como, los dos ganaron o los dos perdieron. Y además es de información perfecta porque ambos jugadores saben las reglas del juego y conocen los movimientos que ha efectuado el contrario antes de decidir su próxima jugada. No todos los juegos tienen esta triple cualidad, piensen por ejemplo en el dominó o el póquer.

Un árbol de juego es un conjunto de elementos llamados nodos del árbol, los cuales están enlazados mediante líneas llamados caminos y que permiten pasar de un nodo a otro, mediante la aplicación de reglas llamadas jugadas válidas.

Para no “teorizar” más de lo necesario, observemos el siguiente gráfico donde se ilustra un árbol de juego del ajedrez, que abarca en cada nodo diferentes estados del tablero empezando con la posición en que se jugó 1) e4 por parte de las blancas:

Vemos que los nodos son simplemente los círculos ajedrezados que representan una posición del tablero, desde la posición inicial (nivel cero), observamos que en este árbol de juego podemos pasar del nivel cero al uno, mediante la jugada de las blancas 1) e4, así que el nodo que está en el nivel uno, representa la posición del tablero después de efectuado este movimiento, entonces un camino, representado por una flecha es simplemente una jugada válida que permite pasar de un estado del tablero a otro. Si observamos un nivel más abajo (nivel dos), tendríamos varias jugadas posibles (4 caminos), bien sea si las negras se deciden en su primer movimiento por la defensa siciliana, peón rey, francesa o caro-kan (se han obviado algunos movimientos jugables con el fin de hacer más sencilla la explicación del árbol de juego), a este nivel decimos que el árbol presenta una ramificación igual a cuatro, es decir la ramificación del árbol en un determinado nivel es el número de nodos presentes en él, y la máxima ramificación del árbol de juego, es el mayor valor de ramificación en todos los niveles, en nuestro ejemplo, la máxima ramificación es cuatro. Y la profundidad del árbol, es el número de niveles necesarios que hay que bajar para llegar a los nodos terminales, en este árbol la profundidad es tres.

Ya hemos hablado en la entrega anterior de las funciones de evaluación, que son capaces de valorar cada nodo (posición del tablero), y asignarle un número positivo o negativo, tomado en cuenta elementos estratégicos y/o tácticos presentes en determinada posición. Hablaremos la próxima semana de cómo se implementan estas funciones así como también la forma que el programa recorre el árbol de juego y de qué manera decide la jugada “mejor”, maximizando las ganancias para su propia causa y minimizando las de su oponente (algoritmo MiniMax).

Hablaremos también que el programa debe hacer una búsqueda heurística (es decir una búsqueda inteligente), para descartar nodos en el árbol y así reducir su profundidad, su ramificación o ambas cosas, pues recordemos que ya hicimos un análisis donde se establece que el número de posiciones posibles durante una partida de solo 40 jugadas es más alto que el número de átomos del universo, por lo tanto un programa que trate de construir y valorar cada nodo en un árbol de 40 niveles de profundidad, tomando en cuenta todas las jugadas posibles en cada nivel (ramificación máxima), estaría haciendo un análisis prácticamente infinito para todos los fines prácticos.

Es necesario entonces implementar mecanismos para descartar nodos en el árbol, cuando las jugadas que los generan (caminos), sean de poco valor estratégico-táctico o sean claramente errores garrafales, uno de estos mecanismos es la poda alpha-beta, llamada así por su similitud física del hecho de podar un árbol y cortar sus ramas excedentes.

Hasta la próxima semana, amigos y amigas ajedrecistas.

MN Hernando Guzmán Jaimes

Maestro nacional de ajedrez

herguz.ajedrez@gmail.com

 ¿COMO “PIENSAN” LAS COMPUTADORAS QUE JUEGAN AJEDREZ ?
 (1ª Parte)

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comentarios y sugerencias   herguz.ajedrez@gmail.com

El problema principal de la programación en ajedrez es el número de jugadas posibles que hay que considerar, aunque solo queramos profundizar pocas jugadas hacia adelante. Si estimamos que en una posición cualquiera del tablero hay en promedio 40 jugadas posibles (legales), entonces el solo hecho de calcular una jugada de las blancas y la respuesta de las negras habría que considerar 40x40 = 1600 posiciones diferentes para evaluar y tomar una decisión, y si son dos jugadas (2 blancas y 2 negras ) el número de posiciones posibles asciende a 2.560.000, después de tres jugadas serían 4.1 billones, y si consideramos que un juego normal tiene en promedio 40 jugadas entonces estaríamos hablando de la bicoca de 10 elevado a la potencia 128, para analizar con “suficiente profundidad” la partida completa, numerito que es mucho más grande que la cantidad de átomos conocidos en el universo

Así que este análisis exhaustivo está físicamente fuera del alcance de cualquier ser humano, y aún inclusive de la computadora más potente, así que a lo largo de la historia del ajedrez por computadora se empezó a ver progresos en la fuerza de juego de los programas ajedrecísticos y obtener resultados razonablemente buenos (ejemplo: ganarle a un gran maestro), cuando se empezó a implementar y refinar algoritmos que simulen la forma cómo piensan y toman decisiones los seres humanos. Para entender mejor esto último, vamos a referirnos al siguiente diagrama.

Un jugador humano de mediana fuerza si lleva las negras desecharía automáticamente analizar líneas que empiecen con Dxa2, Dxg4, Txc3, Dd1+, De4 etc. Y no perdería tiempo ni esfuerzo en analizar variantes que empiecen por estas jugadas “absurdas”, también desecharía jugadas que aunque no generen pérdidas materiales, estén contra la teoría conocida de cómo jugar este tipo de final, de esta manera ignoraría de entrada planes que traten de llevar su rey al centro sin cambiar al menos una de las piezas pesadas, pues sabe según la teoría de este tipo de final, que podría caer en una red de mate, y más bien se concentraría en profundizar en jugadas que aprovechen la expuesta situación del rey blanco, como por ejemplo Df4+, Td8+ ó e4 seguido de e3.

Además en muchas posiciones un jugador fuerte casi siempre considera un pliego de unas tres o cuatro jugadas lógicas que respondan a un plan o a su experiencia y conocimientos tácticos y/o estratégicos de cómo debe tratarse ese tipo de posición haciendo un análisis más o menos profundo y si alguna línea le promete una alta probabilidad de quedar con ventaja decisiva, entonces escoge la jugada de más alta valoración posible y la realiza en el tablero y si no es así, entonces busca un poco más considerando otras jugadas.

Es obvio que esta manera de razonar de un maestro de ajedrez, es mucho más “económica” y reduce en gran manera el número de posiciones distintas a considerar en una partida de 40 jugadas, sin embargo los primeros programas que jugaban ajedrez no usaban esta estrategia inteligente, sino que se limitaban a considerar todas las jugadas posibles y profundizaba su “análisis” en la medida que el tiempo de duración de la partida o la potencia de su procesador y/o memoria se lo permitía, por esta razón jugaban tan débilmente, esta forma de analizar todas las jugadas posibles se llamó estrategia de fuerza bruta.

Hoy en día se usan estrategias inteligentes, como la estrategia Mínimax o la poda alpha-beta, de las cuales hablaremos un poco más adelante.

También los programadores han implementado refinadas funciones de evaluación, para hacerles entender con la mayor simplicidad posible lo que son las funciones evaluación, recordemos lo que significa en matemática el concepto elemental de función.

Una función es una regla que permite asignarle a los elementos de un conjunto llamado de partida un único elemento de un conjunto llamado de llegada, el siguiente esquemita simplifica lo que acabo de decir:

f : A → B

Esto está diciendo que f es una función, A es el conjunto de partida y la flecha dice que f es capaz de asignar a elementos del conjunto A, un elemento del conjunto B.

Ahora pensemos si el conjunto A fuera todas las posiciones posibles (válidas) en el tablero ajedrez y el conjunto B fueran los números reales (positivos y negativos). De esta manera tendría sentido expresiones como f(p1) = 154 ó f(p5) = -322.

Estas expresiones estarían diciendo en lenguaje coloquial, “la valoración que la función f   le está asignando a la posición uno p1 es el número 154 y a la posición p2 el número negativo -322.”

La explicación del porqué se usan números negativos y positivos, es por el sencillo principio ajedrecístico “lo que es bueno para mí es malo para mi rival y viceversa“, es decir la función de evaluación asigna valores positivos cuando la última jugada que generó esa posición fue hecha por mi, y valores negativos si la última jugada la realizó mi rival.

Obviamente los seres humanos ajedrecistas no valoramos posiciones de esta manera, quizá la única excepción que coincidimos con los ordenadores es en la función de evaluación material, aquella elemental que nos decían: un peón vale un punto, una dama nueve, la torre 5 etc., así que podemos considerar una determinada posición y sumar los puntos que tengo y los de mi rival. Pero si solo nos limitamos a esta evaluación material durante la partida, no superaríamos los 200 puntos de elo.

Así que los jugadores de ajedrez valoramos de otra manera, es más, casi nunca usamos números reales para asignar a las posiciones, sino que hacemos valoraciones más subjetivas, basándonos en los conocimientos aprendidos y apreciamos posiciones más o menos así: “El blanco está mejor “, “hay mate en pocas jugadas”, “la estructura de peones de mi rival es perdedora en un final”, “tengo un peón pasado con chances de avanzar y coronar”, etc.

Hago esta explicación lo más sencilla posible, porque sé que todos los ajedrecistas no son matemáticos ó ingenieros, ni viceversa, y también porque cuando pensé en esta columna lo hice para que sea accesible a todos los que les guste los temas ajedrecísticos, aficionados ó maestros.

Las nuevas funciones de evaluación que se implementan en los programas fuertes, son funciones que toman en cuenta por ejemplo, el carácter dinámico o estático de la posición, la estructura de peones, el dominio del centro en la apertura, retraso en el desarrollo, etc. Que son conceptos estratégicos y tácticos que también toma en cuenta el maestro de ajedrez, o en el caso de las tablas de Nalimov, cuenta el número de jugadas necesarias en una posición de muy pocas piezas para conseguir el jaque mate, esto es posible aprovechando el progreso en los recursos de hardware obtenidos en los últimos años, potencia del procesador y capacidad de memoria y almacenamiento, las tablas de Nalimov no se hubieran podido ni soñar con los ordenadores de los años 80.

También los programas actuales son capaces también de descartar las jugadas “absurdas” (poda alpha-beta).

En la próxima columna les explicaré en que consiste el árbol de juego, así como la estrategia Mínimax y la poda alpha-beta.

También en otras entregas trataremos el tema de los programas más avanzados como Deep Blue y el futuro del ajedrez por computadora.

Msc. Hernando Guzmán Jaimes
Maestro nacional de ajedrez
herguz.ajedrez@gmail.com

EL LEGADO DE ALEKHINE

EL CUARTO ESTADO DE UNA PARTIDA DE AJEDREZ

En este entrada voy a escribir sobre un tipo de posición de ajedrez que el gran campeón mundial del siglo pasado Alexander Alekhine definió como el "cuarto estado de una partida de ajedrez".

¿Pero porqué lo llamó cuarto estado? Entendemos que a lo largo de la historia del ajedrez, hemos distinguido de manera natural tres estados de una partida de ajedrez a saber: apertura, medio juego y final.

¿cuál es entonces el cuarto estado?. Alekhine escribió y definió este tipo de posición cuando están presentes las piezas pesadas, es decir cualquiera de las siguientes disposiciones de piezas con presencia de peones.

Ó

Pero qué diferencia este tipo de posición de un medio juego o de un final ? 

Los siguientes elementos estratégicos nos hace comprender la diferencia:

--- Seguridad del rey

--- Debilidad de la estructura de peones

--- Presencia de peones pasados.

--- Dominio de una columna abierta

--- Dominio de la séptima u octava fila.

Alekhine nos enseñó que cuando hay presencia de la anterior disposición de piezas, la posición tiene algunas características de final y algunas de medio juego.

He revisado parte de la literatura ajedrecística y encuentro que hay muy pocos autores que estudian o hacen referencia a este tema.

Entre ellos podemos mencionar la excelente obra de Barlov y Karaklajic , "Disculpen las aperturas: los finales son fundamentales". Tomo II piezas pesadas.

Y la obra de Alexander Kotov, quien fué eximio estudioso del ajedrez alekhiniano: "Herencia ajedrecística de Alekhine" 4 tomos.

Volviendo al tema que nos ocupa en este post, veremos que como explicaba el gran maestro ruso los cinco elementos mencionados anteriormente los ubicamos algunos en el final y otros en el medio juego, por ejemplo:

-- Si consideramos la seguridad del rey sabemos que en el final nuestro rey puede viajar hacia el centro para apoyar la defensa de nuestros peones o el ataque a peones enemigos, así que en la posición que estamos tratando es difícil considerar este tipo de estrategia pues estando en presencia de damas y torres llevar nuestro rey al centro, puede resultar fatal. Entonces desde este punto de vista la posiciones con piezas pesadas tiene obviamente carácter de medio juego.

-- Considerando la estructura de peones, particularmente los peones débiles, en este tipo de posición adquieren gran relevancia, si capturamos peones enemigos débiles y luego forzamos el cambio de damas, pasando al final de torres tenemos una partida generalmente ganada, así que este elemento tiene rasgos netamente de un final, debemos tomar en cuenta la debilidad de los peones, cuando valoramos y calculamos este tipo de posiciones. (carácter de final)

-- Si se presenta para algún bando un peón pasado, este adquiere un peso importante en la valoración de la posición, pues sabemos que colocando torres y/o dama detrás del peón pasado se facilita su avance hacia la coronación, en este caso no podemos hablar de caballos o alfiles para bloquear el peón pasado, así que se magnifica la importancia de este peón pasado (carácter de final).

-- El dominio de columnas abiertas o dominio de séptima u octava fila, es obviamente un rasgo del medio juego, pues este dominio puede significar en el futuro un ataque de mate en octava fila o captura de piezas enemigas, . (carácter de medio juego).

Por estas razones anteriores debemos dar crédito al análisis de Alekhine, no ubicando este tipo de posición ni en el medio juego ni en el final, sino que debemos tratarla con características combinadas de los dos.

Para complementar este post voy a agregar algunos ejemplos de la práctica del ajedrez magistral, pero antes voy a presentar lo que según el genio ruso escribió, ¿cual debe ser la mejor disposición de nuestros peones que protegen nuestro rey? (No debe estar desprotegido, porque estamos propensos a ataques de mate como en el medio juego).

El genio ruso recomendó la siguiente cadena de peones (del lado del rey) f2-g3-h4 o su equivalente en posiciones simétricas de las negras o en el flanco de dama. (generalmente no es posible esta estructura dado que se llega a la posición clave, luego de estar avanzada la partida y los peones se han movido de manera distinta)

Pero ¿qué tiene de particular este tipo de cadena de peones?. Veamos:
--  Esta  cadena anula posibles ataque de mate ahogado en octava fila.
-- El peón en f2 es la base de la cadena, de manera escalonada defiende a los otros peones y su defensa es mas fácil con nuestras piezas pesadas o el propio rey.
-- No hay casillas débiles en f3-g4 y h3, propiamente dichas, pues no existen alfiles o caballos que las ocupen, si bien la dama enemiga puede acceder allí, no cuenta con el respaldo de las otras piezas que son torres (en diagonal).
-- El péon en h4, a diferencia de h2 o h3 (también
es segura la cadena f3-g3-h3), pero en h4 puede convertirse como elemento de ataque jugando h5, si logramos disponer las piezas pesadas nuestras de manera de crear alguna red de mate al negro, o destruir su cadena de peones. (ejemplo si llegamos a h6 habrá debilidad en la octava fila negra).
Entonces en conclusión, si se nos presenta este tipo de posición debemos:
-- Coordinar nuestras piezas pesadas para crear ataques de mate al rey enemigo en séptima u octava fila.(medio juego)
-- Debilitar o ganar peones débiles enemigos (final)
--  Resguardar nuestro rey (nunca al centro), preferiblemente con la cadena de peones indicada.(medio juego)
-- Si logramos un peón pasado, disponer nuestras piezas detrás del peón para avanzarlo, o combinar esta estrategia con las anteriores. (final)
-- Si nuestro rival tiene el peón pasado, es mala estrategia tratar de bloquearlo, pues estaríamos ocupando una fuerte pieza para ello, en su lugar buscamos contrajuego al avance del peón con ataque al rey enemigo o las peones débiles rivales.


EJEMPLO 1:  JUEGAN LAS BLANCAS. Capablanca-Alekhine 11ª WCH 1927

Las negras tienen un buen peón pasado que debe ser tomado muy en cuenta, a cambio las blancas tienen una "cuña" en f6 que incomoda al rey negro con posibilidades de jaques en octava fila.
Observamos que las cadenas que protegen a los reyes están como lo recomienda Alekhine.
40. Kh2 Qf5 41. Rf3 Qc5 42. Rf4 Kh7 43. Rd4 Qc6 44. Qxa5 c3 45. Qa7 Kg8 46. Qe7

Qb6 47. Qd7 Qc5 48. Re4 Qxf2+ 49. Kh3 Qf1+ 50. Kh2 Qf2+ 51. Kh3 Rf8 52. Qc6
Qf1+ 53. Kh2 Qf2+ 54. Kh3 Qf1+ 55. Kh2 Kh7 56. Qc4 Qf2+ 57. Kh3 Qg1 58. Re2
Qf1+ 59. Kh2 Qxf6 60. a5 Rd8 61. a6 Qf1 62. Qe4 Rd2 63. Rxd2 cxd2 64. a7 d1=Q
65. a8=Q Qg1+ 66. Kh3 Qdf1+ 0-1


EJEMPLO 2:  JUEGAN LAS NEGRAS, Alekhine - Deutman  1933

21... Rxa6 22. Qb8+ Re8 23. Qc7 Raa8 24. Qxd7 Qxe5 25. Qxc6 Rac8 26. Qd6+ Qxd6
27. cxd6 Rxc2 28. Rb5 a4 29. Ra5 Rc4 30. Rd1 Rec8 31. g3 Rc1 32. Rxc1 Rxc1+ 33.
Kg2 Rd1 34. Rxa4 Rxd6 35. Ra7 h6 36. a4 Kg8 37. a5 Kh7 38. Rb7 Ra6 39. Rb5 Kg6
40. f4 Kf6 41. Kf3 h5 42. h4 g6 43. Ke3 Ke7 44. Kd4 Rd6+ 45. Ke5 Ra6 46. Rb7+
Kd8 47. Rg7 Rxa5+ 48. Kxe6 1-0

VÍDEOS DE HISTORIA DEL AJEDREZ

Jessica Fischer Queen es una fuerte ajedrecista y especialista en historia del ajedrez.
Tiene un excelente canal en youtube.com, alli aparecen vídeos con testimonios fotográficos, reportajes periodísticos y fílmicos sobre la vida, obra y muerte de Alekhine, Fischer, Steinitz, Rubistein, Morphy, Keres entre otros.
Es un gran trabajo periodístico y documental que todo ajedrecísta debería conocer.
Este es el link al canal de Jessica Fischer:
chess history vídeos: http://www.youtube.com/user/jessicafischerqueen

En particular me llamó la atención, el testimonio documental y gráfico sobre la vida y muerte de Alekhine. Aquí les dejo los cinco vídeos.

ESTATAL DE MAXIMA CATEGORIA EN LA CASA DE AJEDREZ "TULIO PEREZ MATHEUS"

El torneo estatal de máxima categoría se jugará este fin de semana en maracaibo en la casa del ajedrez "Dr. Tulio Pérez Matheus".
Recordamos que el estatal de máxima o también llamado el estatal de expertos y maestros, es el primer torneo que debemos jugar si queremos ingresar een la carrera por disputar el título de campeón nacional de máxima categoría de venezuela, evento que tradicionalmente realiza la FVA en los últimos meses del año.
De este torneo estatal la asociación zuliana de ajedrez que preside nuestro amigo Ec. Ricardo Rodriguez B,  seleccionará tres atletas masculinos y tres féminas para jugar el campeonato nacional de expertos y maestros de donde saldrá el grupo final que jugará un torneo cerrado denominado "campeonato nacional de ajedrez de venezuela 2012".
El campeonato nacional de expertos y maestros se realizará este año en la ciudad de San Carlos edo. Cojedes del 18 al 24 de junio pueden ver la programación de la FVA aquí: http://www.feveajedrez.com/programacion.html

Para descargar las condiciones del estatal de máxima 2012 clik aqui:

http://issuu.com/herguz/docs/condiciones-estatal-de-expertos-y-maestros-zulia-2#download

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