As diferenças nos processos de tomada de decisão da inteligência artificial e dos seres humanos no laboratório jogo de xadrez

Abstract

Artificial Intelligence is an interdisciplinary field of study. Pioneers in computer science, mathematicians, and engineers envisioned the possibility of a computer simulating human thought through different computational methods, for example, artificial neural networks, inspired by biological research in the then-embryonic neuroscience. Philosophers and psychologists joined the field's research, addressing questions about the possibility of artificial intelligence thinking and having consciousness. The testing ground for artificial intelligence was chess, an ancient game with simple rules and complete information, which, in order to play it, reveals elements of human reasoning, such as selective attention, pattern recognition, abstractions, and logical reasoning. The calculations of variations in chess are performed with great accuracy by current artificial intelligence algorithms such as Stockfish and AlphaZero, but still present questions to be resolved by computer scientists in order to reach solutions conceived by human abstraction. Although the performance of chess engines has been extensively studied from a computational perspective, there is a gap in the literature regarding the systematic comparison between human and algorithmic decision-making processes in the same experimental environment. The objective of this thesis is to understand the differences, symmetries, and controversies between artificial intelligence and human intelligence in decision-making, based on a chess game laboratory. This thesis contributes to the literature by offering a novel interdisciplinary comparative analysis of human and algorithmic decision-making processes in the chess game laboratory, articulating empirical evidence, cognitive foundations, and sociotechnical interpretation. The methodological steps used were based on Bruno Latour's Actor-Network Theory, which proposes the idea of actants, where humans and non-humans join together in a network of actions. A literature review was conducted using the keywords chess, intelligence, and decision-making; an online survey was carried out with chess players on aspects of pattern recognition, abstraction, and to obtain opinions on problem situations in the context of chess. Semi-structured interviews were also conducted with computer scientists, neuroscientists, and chess masters to discuss the topic of artificial intelligence and the game of chess. The results indicated that, while chess engines predominantly compute using probabilistic calculations and tree search, humans mobilize pattern recognition from their long-term memory acquired through study and learning, as well as emotional and contextual components. It was observed that chess players with greater playing strength showed a greater ability to recognize patterns, while less experienced players resorted to mental calculations. The interviews revealed controversies among computer scientists, neuroscientists, and chess masters regarding the notion of engines simulating emotions and making abstractions. Conclusion: although chess algorithms have already surpassed humans in the game, controversies are still observed regarding these programs' understanding of game situations and their failure to consider artistic-cultural, ethical, and emotional biases—characteristics associated with human behavior and creativity. On the other hand, chess programs are tools that assist masters in their analyses before and after games and help players of all levels as a source of leisure and learning.

La inteligencia artificial es un campo de estudio interdisciplinario. Pioneros en informática, matemáticos e ingenieros vislumbraron la posibilidad de que una computadora simulara el pensamiento humano mediante diferentes métodos computacionales, como las redes neuronales artificiales, inspiradas en la investigación biológica de la entonces incipiente neurociencia. Filósofos y psicólogos se sumaron a la investigación del campo, abordando cuestiones sobre la posibilidad de que la inteligencia artificial pensara y tuviera conciencia. El ajedrez, un juego antiguo con reglas sencillas e información completa, sirvió de campo de pruebas para la inteligencia artificial y, para jugarlo, revela elementos del razonamiento humano, como la atención selectiva, el reconocimiento de patrones, la abstracción y el razonamiento lógico. Los algoritmos actuales de inteligencia artificial, como Stockfish y AlphaZero, realizan los cálculos de las variantes del ajedrez con gran precisión, pero aún plantean interrogantes que los informáticos deben resolver para alcanzar soluciones concebidas mediante la abstracción humana. Si bien el rendimiento de los motores de ajedrez se ha estudiado ampliamente desde una perspectiva computacional, existe una laguna en la literatura respecto a la comparación sistemática entre los procesos de toma de decisiones humanos y algorítmicos en un mismo entorno experimental. El objetivo de esta tesis es comprender las diferencias, simetrías y controversias entre la inteligencia artificial y la inteligencia humana en la toma de decisiones, a partir de un laboratorio de ajedrez. Esta tesis contribuye a la literatura ofreciendo un novedoso análisis comparativo interdisciplinario de los procesos de toma de decisiones humanas y algorítmicas en el laboratorio de ajedrez, articulando evidencia empírica, fundamentos cognitivos e interpretación sociotécnica. Los pasos metodológicos utilizados se basaron en la Teoría del Actor-Red de Bruno Latour, que propone la idea de actantes, donde humanos y no humanos se unen en una red de acciones. Se realizó una revisión bibliográfica utilizando las palabras clave ajedrez, inteligencia y toma de decisiones; se llevó a cabo una encuesta en línea con jugadores de ajedrez sobre aspectos de reconocimiento de patrones, abstracción y para obtener opiniones sobre situaciones problemáticas en el contexto del ajedrez. También se realizaron entrevistas semiestructuradas con científicos informáticos, neurocientíficos y maestros de ajedrez para discutir el tema de la inteligencia artificial y el juego de ajedrez. Los resultados indicaron que, si bien los programas de ajedrez computan principalmente mediante cálculos probabilísticos y búsqueda en árbol, los humanos movilizan el reconocimiento de patrones a partir de su memoria a largo plazo, adquirida mediante el estudio y el aprendizaje, así como componentes emocionales y contextuales. Se observó que los jugadores de ajedrez con mayor nivel de juego mostraron una mayor capacidad para reconocer patrones, mientras que los menos experimentados recurrían a cálculos mentales. Las entrevistas revelaron controversias entre científicos informáticos, neurocientíficos y maestros de ajedrez respecto a la noción de que los programas simulan emociones y realizan abstracciones. Conclusión: aunque los algoritmos de ajedrez ya han superado a los humanos en el juego, aún se observan controversias respecto a la comprensión que estos programas tienen de las situaciones de juego y su incapacidad para considerar los sesgos artístico-culturales, éticos y emocionales, características asociadas con el comportamiento y la creatividad humanos. Por otro lado, los programas de ajedrez son herramientas que ayudan a los maestros en sus análisis antes y después de las partidas y ayudan a jugadores de todos los niveles como fuente de ocio y aprendizaje.