El nuevo programa de DeepMind es fruto de la colaboración con el Liverpool en la Premier League. Es el comienzo de otra revolución
Es posible que el mundo del fútbol no esté preparado para lo que puede conseguir TacticAI. Justo cuando se cumplen ocho años de la irrupción de Alpha Go, la empresa DeepMind cuenta que intenta progresar en un campo mucho más verde y azaroso, en colaboración con el Liverpool de Jürgen Klopp. Según los investigadores que han desarrollado TacticIA, los expertos humanos han validado sus recomendaciones el 90% de las veces. De momento, los esfuerzos se han centrado en colocar a los futbolistas de manera idónea en los saques de esquina.
Las consecuencias TacticAI son difíciles de evaluar, pero recordemos que AlphaZero ha cambiado el ajedrez para siempre, siguiendo el modelo de aprendizaje que caracteriza a los ingenios creados por la empresa de Demis Hassabis: sus máquinas aprenden sin ayuda humana, lo que puede está mucho más cerca de la inteligencia artificial real, la que asusta un poco. Al contrario que los programas anteriores, a AlphaZero no le explicaron que es bueno tener una torre en séptima y controlar las columnas abiertas. ‘Simplemente’, le dieron las reglas del ajedrez y dejaron que jugara contra sí misma millones de veces. Después de unas pocas horas, ya había deducido los conocimientos acumulados por los humanos durante siglos y desarrollado sus propias ideas, algunas de ellas rompedoras. Todo eso llega al fútbol.
El documento que describe cómo funciona Tactic AI ha sido publicado en Nature Communications y aparece firmado por Hassabis y por un grupo tan nutrido de investigadores que podrían formar dos equipos de fútbol. Para ser justos con ellos, los citaremos a todos: Zhe Wang, Petar Veličković, Daniel Hennes, Nenad Tomašev, Laurel Prince, Michael Kaisers, Yoram Bachrach, Romuald Elie, Li Kevin Wenliang, Federico Piccinini, William Spearman, Ian Graham, Jerome Connor, Yi Yang, Adrià Recasens, Mina Khan, Nathalie Beauguerlange, Pablo Sprechmann, Pol Moreno, Nicolas Heess, Michael Bowling, Demis Hassabis y Karl Tuyls.
El ajedrez siempre fue la piedra de toque para comprobar los avances de la inteligencia artificial. Es un terreno de juego acotado y a la vez casi infinito, un tubo de ensayo perfecto, con la ventaja añadida de que se pueden medir al detalle (puntos Elo) los progresos de cualquier programa. La limitación evidente es cómo aplicar esas técnicas en la vida real, mucho más sucia. El fútbol es un reto mayor, porque se trata de un deporte dinámico, con interacciones de múltiples agentes y datos más variados e imprecisos. Todo lo que se consiga en el césped también tiene su utilidad, más allá de ganar campeonatos: «Podría traducirse en muchas áreas dentro y fuera del campo, desde juegos de ordenador y robótica, hasta la coordinación del tráfico».
¿Táctica o estrategia?
El trabajo comenzó hace tres años, en colaboración con el Liverpool FC. Un primer documento, Game Plan, analizó por qué la IA debería usarse para ayudar a las tácticas de fútbol, destacando ejemplos como el análisis de los penaltis. Conviene aclarar aquí que TacticsAI ha empezado a estudiar las mal llamadas «jugadas de estrategia», en el lenguaje popular. Un ajedrecista sabe que las faltas y los saques de esquina son en realidad una cuestión de táctica; de ahí el nombre del programa. La estrategia es otra cosa, aplicable, por ejemplo, a la configuración de los jugadores en el campo: 4-4-2 frente a 4-3-3, etcétera.
Pero no nos pongamos demasiado técnicos. En 2022, DeepMind dio su segundo paso con Graph Imputer, que mostró cómo la IA «podría predecir los movimientos de los jugadores fuera de la cámara cuando no había datos de seguimiento disponibles». Eso evitaba a los clubes tener que enviar ojeadores humanos para ver los partidos en persona. Un trabajo más que se cargaban las máquinas, pero un avance evidente.
TacticAI es el tercer paso en esta exploración, un sistema de IA completo con modelos predictivos y generativos combinados. Esto «permite a los entrenadores probar configuraciones alternativas de jugadores (…) y luego evaluar los posibles resultados de dichas alternativas». Si llevamos el balón al suelo, TacticAI es capaz de responder tres preguntas:
1: Qué pasa en los saques de esquina: quién es más probable que reciba la pelota y si habrá un intento de disparo.
2: Una vez que se ha reproducido una configuración, ¿cómo ha funcionado?
3: ¿Se pueden ajustar las tácticas para lograr un resultado en particular? Por ejemplo, cómo colocar a los defensas para disminuir la probabilidad de que el equipo rival llegue a disparar a puerta.
TacticAI, más allá de los vídeos de Maldini
Predecir lo que va a ocurrir en un ‘corner’ es mucho más difícil de lo que podría parecer, «debido a la aleatoriedad en el juego de los futbolistas y a la dinámica entre ellos». Otro inconveniente es que aunque Maldini tenga miles de partidos grabados, la media de saques de esquina en la Premier League es de solo diez por partido. En realidad, los datos son limitados y la muestra es demasiado pequeña, como sabe cualquier jugador de póker profesional.
Pese a todo, la llegada de la IA al fútbol, que no es exclusiva de DeepMind y el Liverpool, supondrá también una revolución. «Tradicionalmente, los expertos veían muchos vídeos de partidos para estudiar a sus rivales», explican los investigadores. «TacticAI calcula automáticamente las representaciones numéricas de los futbolistas, lo que permite buscar rutinas pasadas relevantes de manera fácil y eficiente». Puede que estos chicos abusen del lenguaje técnico, pero se entiende bien lo que dicen. Además, luego han validado sus resultados con expertos en fútbol y aseguran que pasaron la prueba: el 63% de las veces, sus indicaciones eran «relevantes». Mejor aún, el 90% de las veces las sugerencias de la máquina mejoraban los resultados.
«El modelo generativo de TacticAI también permite a los entrenadores humanos rediseñar los saques de esquina para optimizar las probabilidades de éxito, tanto en ataque como en defensa. TacticAI recomienda cómo colocar a los jugadores de un equipo en particular e incluso quiénes deberían ser los futbolistas idóneos.
«El fútbol puede enseñarnos mucho»
Como resumen, los investigadores sacan pecho y describen las bondades de su ingenio: «TacticAI es un sistema de IA completo que podría dar a los entrenadores información táctica instantánea, extensa y precisa, que además es práctica en el campo». El programa supone «un hito en el desarrollo de asistentes útiles en la IA deportiva». Los científicos esperan que en el futuro la IA vaya más allá de recopilar datos de los jugadores.
Por otro lado, este es un paso más dentro de un camino muy largo: «El fútbol puede enseñarnos mucho sobre IA. Es un juego muy dinámico y difícil de analizar, con muchos factores humanos, desde el físico hasta la psicología. Incluso para entrenadores experimentados es un desafío detectar todos los patrones. Con TacticAI, esperamos aprender sobre el desarrollo de tecnologías de asistencia más completas, que combinen la experiencia humana y el análisis de la IA para ayudar en el mundo real».
Un poco de historia
Todo esto puede sonar a chino o a ciencia ficción, pero recordemos cómo empezó todo: con el juego milenario del go. Cuando nació Alpha Go, los mejores humanos superaban sin dificultad a los programas informáticos, lo cual tenía bastante mérito porque la tragedia de Garry Kasparov contra Deep Blue ya era antigua. Alpha Go, sin embargo, destrozó la tradición al derrotar primero al campeón de Europa, Fan Hui, y luego al mejor jugador del mundo, Lee Sedol. Ambos se rindieron a la evidencia, aunque este último consiguió la proeza de ganar una partida.
Luego, Demis Hassabis y DeepMind (empresa que compró Google, con lo que tiene aún más medios que antes) crearon AlphaZero. También demostraron que sus progresos con las redes neuronales eran extrapolables prácticamente a cualquier actividad humana e incluso ganaron el premio Princesa de Asturias. En general, dedican sus esfuerzos al estudio de campos más prácticos y beneficiosos para la humanidad, pero la cabra tira al monte y los padres de la inteligencia artificial regresan una y otra vez a los juegos, no solo por diversión. Es un poco egoísta, pero sigan enseñando cosas nuevas en ajedrez es algo que nadie quiere perder, pese a los riesgos: cualquier tonto con un móvil pueda ganar de manera ilícita al mejor jugador del mundo. Que se lo digan a Kramnik.
Antes de marcharte, te quiero pedir un favor