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".
