A mi hijo Bruno le faltan once días para cumplir ocho años. Hace dos no sabía mover un caballo y hoy me gana seis de cada diez partidas. No recuerdo la primera partida que me ganó, pero no tardó mucho en llegar, y para él fue algo maravilloso. Desde entonces me gana cada vez más. Y no lo digo con resignación. Lo digo con un orgullo que no me cabe en el pecho.
Porque cuando lo veo pensar delante del tablero, callado, con la mano quieta encima de una pieza antes de moverla, pienso en todo lo que se habla estos días sobre inteligencia artificial, sobre niños que crecen con respuestas a un clic y sobre si sabrán pensar por sí mismos. Y creo que el ajedrez tiene algo que decir sobre eso.
Las claves en 20 segundos
Los grandes modelos de lenguaje juegan al ajedrez memorizando: en el banco de pruebas de Kaggle todos elegían la Defensa Siciliana, hasta que les obligaron a empezar desde otras aperturas.
Magnus Carlsen ganó en febrero de 2026 el primer Mundial FIDE de ajedrez Freestyle, donde las piezas se sortean y no sirve memorizar.
La ciencia es prudente: el ajedrez en la escuela tiene efectos positivos pero moderados, y no convierte a nadie en un genio de las matemáticas.
Lo que sí enseña, y he visto en casa, es a concentrarse, a perder sin excusas, a analizar el error y a pensar antes de pedir la respuesta.
Del tablero de la playa a las clases
No hubo ningún plan. En casa jugamos a todo tipo de juegos de mesa, y un día le hablé del ajedrez. Lo probamos y le encantó. A partir de ahí, todo fue rodado.
Empezamos a llevar un ajedrez a cualquier sitio, y todavía lo hacemos. Bruno descubrió enseguida que la mejor forma de jugar más era preguntar a quien tuviera delante si sabía. Aquel primer verano, en la playa, no se libró de una partida ni un amigo ni un conocido. Ver a un niño de seis años plantarle un tablero a un adulto y decirle «¿echamos una?» tiene algo que no se aprende en ningún sitio.
Luego llegaron las clases, y con ellas el salto. Pasó de mover piezas con intuición a hablar de desarrollo, de controlar el centro, de no sacar la dama demasiado pronto. Jugamos casi siempre con tablero físico; en pantalla, como mucho, alguna partida en Duolingo o en Chess.com.
También entraron los libros. Método Enigma, del misterioso Rey Enigma, es un manual pensado para niños, con una lección cada día y ejercicios. Y Atrapados en una partida de ajedrez, de Arthur Perrier, es una novela de aventuras en la que dos niños acaban dentro de un tablero gigante. Está recomendada a partir de nueve años y se la compramos un poco antes de tiempo, lo que dice bastante de lo picado que está.
Las máquinas que memorizan
Mientras Bruno aprendía, pasaba algo curioso con las inteligencias artificiales de moda. En agosto de 2025, Kaggle y Google DeepMind lanzaron Game Arena, una plataforma para medir a los grandes modelos de lenguaje enfrentándolos en juegos. La primera prueba fue el ajedrez. La idea era sencilla: en una partida no puedes copiar la respuesta de un examen que ya has visto.
Y ahí apareció el detalle que me parece más revelador de toda esta historia. Cuando les dejaban elegir, los modelos abrían todos con la misma defensa: la Siciliana. No porque la entendieran mejor, sino, con toda probabilidad, porque es una de las aperturas más jugadas y comentadas en todo lo que han leído. Los organizadores tuvieron que crear una variante que arranca desde veinte aperturas populares sacadas de Lichess para separar el cálculo real de lo memorizado.
Los modelos han mejorado mucho desde entonces, pero conviene poner las cifras en su sitio. En septiembre de 2026, el mejor de la tabla tenía una puntuación de 1.502 en la escala interna del torneo, que mide a los modelos entre sí y no es comparable con el Elo de un jugador. El motor del que hablé la semana pasada ronda los 3.650. Siguen siendo, para el ajedrez, unos generalistas que han leído mucho.
Y aquí está la diferencia con un niño que aprende. En el especial de aperturas de National Geographic, el gran maestro Miguel Illescas (sí, el mismo que trabajó en Deep Blue) no te pide memorizar líneas. Te explica por qué se juegan: desplegar las piezas, dominar el centro, enrocar pronto. Memorizar te da la jugada. Entender te dice qué hacer cuando la partida se sale del guion.
Carlsen y el ajedrez sin guion
Lo más llamativo es que los humanos llevan años con el problema contrario. Con motores como Stockfish en cualquier portátil, la preparación de aperturas en la élite se ha vuelto tan profunda que muchas partidas se deciden en casa, memorizando decenas de jugadas analizadas por la máquina.
Magnus Carlsen, el mejor jugador de su generación, decidió que eso le aburría. Junto al empresario Jan Henric Buettner impulsó el ajedrez Freestyle: antes de cada partida se sortea la posición de las piezas de la última fila, así que la teoría de aperturas deja de servir y cada partida empieza en territorio desconocido. En febrero de 2026, en Weissenhaus (Alemania), se jugó el primer Campeonato del Mundo FIDE de Freestyle. Lo ganó Carlsen.
Me parece una lección enorme para la época que vivimos. Cuando todos usan la misma herramienta y memorizan lo mismo, lo que marca la diferencia es lo que sabes hacer cuando el guion se acaba. Eso vale para el ajedrez, para programar con IA y para casi cualquier trabajo que conozco.
Lo que dice la ciencia, y lo que no
Aquí tengo que ser honesto, porque es fácil dejarse llevar. Se repite mucho que el ajedrez hace a los niños más listos o mejores en matemáticas. La realidad es más modesta.
Los investigadores Giovanni Sala y Fernand Gobet revisaron en 2016 los estudios disponibles, 24 en total. Encontraron que el ajedrez en la escuela mejora algo las matemáticas y la capacidad cognitiva, pero con efectos moderados, y que hacen falta como mínimo unas 25 o 30 horas de clase para notar algo a corto plazo. En trabajos posteriores fueron más allá: lo que se aprende en el tablero rara vez se traslada a otros terrenos, y algunos de los efectos podrían deberse a cómo estaban diseñados los estudios.
En España ya tuvimos nuestro momento de entusiasmo. En febrero de 2015, la Comisión de Educación del Congreso aprobó por unanimidad una proposición no de ley para implantar el programa «Ajedrez en la escuela». No era vinculante y nunca llegó a convertirse en ley nacional; han sido las comunidades autónomas y los propios colegios los que han ido moviendo ficha.
No cuento esto para quitarle valor al ajedrez, sino para ponérselo donde de verdad lo tiene. No vendo que Bruno vaya a sacar mejores notas por jugar. Lo que sí puedo contar es lo que veo cada semana en casa.
Lo que sí veo en casa
En Método Enigma hay una página que resume mejor que yo lo que el ajedrez le está dando a Bruno. La llaman los diez mandamientos de los jaquetones, y entre ellos están estos: nunca rendirse, jugar limpio, no poner excusas, no confiarse en posiciones ganadas, analizar cada derrota y felicitar al rival tras una buena partida.
Ninguno habla de matemáticas. Todos hablan de cómo comportarse cuando las cosas van bien y, sobre todo, cuando van mal.
Lo primero que aprende un niño en el ajedrez es a perder. No hay árbitro al que culpar, ni compañero de equipo, ni mala suerte con los dados. Si pierdes, es porque el otro jugó mejor o porque tú te equivocaste. Y la única salida es mirar la partida otra vez y entender dónde se torció.
Lo segundo es a pensar antes de actuar. En una época en la que cualquier pregunta tiene respuesta inmediata en una pantalla, el tablero obliga a quedarse quieto, calcular, dudar y decidir solo. Nadie te va a dar la jugada.
Y aquí vuelvo a León, a 1998 y a la idea del centauro de la primera entrega: el mejor resultado no lo daba la máquina sola, sino la persona que sabía pensar y usar la máquina a la vez. Bruno va a crecer rodeado de inteligencia artificial, igual que yo crecí rodeado de ordenadores. No me preocupa que la use. Me preocuparía que no supiera pensar sin ella. Y cada partida que me gana me tranquiliza un poco más.
Perder contra tu hijo
Empecé esta serie contando cómo, en 1990, mejoraba al ajedrez sin nadie al otro lado del tablero, perdiendo tarde tras tarde contra un programa en un Tandon 286. Treinta y tantos años después, al otro lado del tablero está mi hijo. Y sigo perdiendo, pero ahora es la mejor noticia posible.
El ajedrez lleva más de un siglo siendo el lugar donde medimos a las máquinas: desde el autómata de Torres Quevedo hasta Deep Blue, Stockfish o los modelos de lenguaje que hoy abren todos con la Siciliana. Las máquinas ya ganaron esa carrera hace tiempo. Lo que el ajedrez sigue midiendo, y mejor que nunca, es otra cosa: cómo pensamos nosotros cuando no hay nadie que nos dé la respuesta.
No sé si Bruno será un gran jugador, y me da igual. Sé que está aprendiendo a perder, a concentrarse y a buscar la mejor jugada por sí mismo. Con eso podrá enfrentarse a la vida, y a la inteligencia artificial, de tú a tú.
Con esta entrega cierro la serie. Gracias por acompañarme en el viaje, de Torres Quevedo a la mesa de mi casa. Ahora, si me disculpáis, me debe la revancha.
Para seguir jugando
Todos los libros que han ido saliendo en la serie, por si te apetece seguir:
Cuentos, jaques y leyendas, de Manuel Azuaga. Historias del ajedrez dentro y fuera del tablero, con prólogo de Miguel Illescas. Lo he leído y lo recomiendo juegues o no.
Edición especial de National Geographic: Aperturas, del gran maestro Miguel Illescas. Para aprender a empezar una partida entendiendo el porqué de cada jugada. Hay más especiales de la serie: estrategias, tácticas y finales.
Preguntas frecuentes
¿Las inteligencias artificiales como ChatGPT o Gemini juegan bien al ajedrez? Mucho mejor que hace un año, pero lejos de un motor especializado. En el banco de pruebas Game Arena de Kaggle tendían a repetir aperturas memorizadas, y su puntuación se mide en una escala propia entre modelos, no comparable con el Elo de los jugadores.
¿Qué es el ajedrez Freestyle? Una variante en la que se sortea la posición inicial de las piezas de la última fila, de modo que no sirve la teoría de aperturas. Magnus Carlsen ganó el primer Campeonato del Mundo FIDE de Freestyle en febrero de 2026.
¿El ajedrez mejora las notas de los niños? Los estudios muestran efectos positivos pero moderados en matemáticas y capacidad cognitiva, y poca transferencia a otras materias. Su valor más claro está en hábitos como la concentración o saber gestionar la derrota.
¿A qué edad puede empezar un niño a jugar al ajedrez? No hay una edad fija. Muchos niños empiezan entre los cinco y los siete años, cuando ya pueden seguir reglas y mantener la atención en una partida corta.
La semana pasada conté cómo jugaba al ajedrez contra un 286 en 1990 y cómo, en junio de 1998, Kaspárov inventó en León el ajedrez avanzado sentado delante de Fritz 5, el programa estrella de la alemana ChessBase. En aquella época, si querías el mejor ajedrez por ordenador, pasabas por caja.
Veintitrés años después, en 2021, los desarrolladores de un programa gratuito demandaron a esa misma ChessBase ante un tribunal de Múnich. La acusaban de vender como propio código que era suyo, que era libre y que cualquiera podía descargar. Y ganaron.
Entre una fecha y otra, el ajedrez por ordenador dio la vuelta por completo. Hoy el motor más fuerte del mundo no lo hace ninguna empresa, no cuesta nada y lo mejora gente que dona su tiempo y la potencia de sus ordenadores. Cuando lo leo, me acuerdo de Fidonet. En 1995 yo era CoSysop de EUI-CR BBS, con la dirección 2:341/100.2, y aquella red funcionaba porque muchos dejábamos nuestros equipos llamándose de madrugada para mover los mensajes de otros. Nadie cobraba. Funcionaba igual. (Lo conté con más detalle en mi etapa como sysop de una BBS de Fidonet.)
Las claves en 20 segundos
Stockfish, el motor de ajedrez más fuerte del mundo, es software libre bajo licencia GPL y lo crearon tres programadores europeos.
Cada mejora se prueba en miles de partidas jugadas en ordenadores de voluntarios antes de entrar en el código.
Cuando Google presentó AlphaZero en 2017, la comunidad respondió con Leela y con NNUE, una red neuronal pequeña nacida del shogi japonés que corre en cualquier portátil.
En 2022, ChessBase tuvo que reconocer ante un tribunal de Múnich que había incumplido la licencia de Stockfish.
Lichess, una organización francesa sin ánimo de lucro, sirve unos cinco millones de partidas al día, sin anuncios, desde servidores de OVH en Francia.
Un motor que no es de nadie
Stockfish nació en 2008 a partir de Glaurung, un motor libre que el noruego Tord Romstad había publicado en 2004. Con él lo desarrollaron el italiano Marco Costalba y el finlandés Joona Kiiski. Tres europeos, ninguna empresa detrás y una licencia, la GPL, que obliga a que cualquiera que lo distribuya entregue también el código.
Dieciocho años después, Stockfish es el motor más fuerte del mundo. La versión 19 salió el 5 de septiembre de 2026 y en la lista de referencia CCRL ronda los 3.650 puntos de Elo funcionando con solo cuatro núcleos. Para ponerlo en contexto: el mejor humano de la historia nunca ha llegado a 2.900.
Lo curioso es quién lo usa. Lichess lo ofrece gratis a todos sus usuarios, y Chess.com, la gran plataforma comercial, también lo integra en su análisis. Los programas de pago que dominaban el mercado en los noventa compiten hoy contra algo que cualquiera puede descargar, estudiar y mejorar. Es justo lo contrario de lo que pasa con el software que compran tantas administraciones, algo de lo que hablé hace poco a raíz de un buzón que se ha pagado diecisiete veces.
Miles de ordenadores que no son de nadie
El secreto de Stockfish no es un genio aislado. Es un método. En 2013, el programador Gary Linscott montó Fishtest, una plataforma de pruebas distribuida que el propio proyecto destacó como el gran cambio de la versión 3.
Funciona así: cualquiera puede proponer una mejora, pero solo entra en el código si demuestra, en miles de partidas jugadas en ordenadores de voluntarios, que hace al motor más fuerte. No vale la opinión de nadie ni el cargo de nadie. Vale la estadística. La inmensa mayoría de las ideas se descartan, y las pocas que superan la prueba suman unos pocos puntos de Elo cada una. Así, versión a versión, durante años.
Lichess usa la misma lógica para algo más cotidiano. Analizar una partida con un motor consume mucha más potencia que guardar las jugadas, así que el análisis lo hace fishnet, una red de voluntarios que ceden la CPU de sus portátiles o servidores para analizar las partidas de otros.
Es el mismo espíritu de los nodos de Fidonet que se llamaban de madrugada, solo que en lugar de mover mensajes de una BBS a otra, calculan variantes de ajedrez. Y demuestra algo que a veces se nos olvida en tecnología: una comunidad bien organizada puede tener más capacidad que una empresa.
Cuando llegó Google, y lo abierto respondió
En diciembre de 2017, DeepMind, el laboratorio de inteligencia artificial de Google, presentó AlphaZero. No le habían enseñado nada de ajedrez salvo las reglas: aprendió jugando millones de partidas contra sí mismo y después aplastó a Stockfish 8 en un encuentro de cien partidas. Parecía el final de los motores clásicos. Y era cerrado: ni código, ni red, ni forma de reproducirlo con hardware normal.
La comunidad no se quedó mirando. El 9 de enero de 2018, Gary Linscott, el mismo que había montado Fishtest, anunció Leela Chess Zero, una réplica abierta de la idea de AlphaZero entrenada con partidas generadas por voluntarios en sus propios equipos. En 2019 Leela ya ganaba la superfinal del campeonato de motores TCEC.
Pero el giro más bonito vino de Japón. En 2018, el programador Yu Nasu inventó NNUE para el shogi, el ajedrez japonés: una red neuronal pequeña que solo recalcula lo que cambia tras cada jugada, pensada para funcionar rápido en un procesador normal, sin las tarjetas especializadas que necesitaba Google. Otro programador japonés, Hisayori Noda, conocido como Nodchip, la llevó a Stockfish como prueba de concepto.
En septiembre de 2020 salió Stockfish 12 con NNUE, y frente a la versión anterior ganaba diez veces más pares de partidas de los que perdía. Desde 2023 Stockfish ya solo usa esa red. La gran idea de una de las mayores empresas del mundo fue absorbida, adaptada y superada por una comunidad abierta en menos de tres años, y además en un formato que cabe en cualquier portátil.
El día que el software libre demandó a ChessBase
En febrero de 2021, ChessBase lanzó Fat Fritz 2 como uno de sus productos estrella. Los equipos de Stockfish y de Leela no tardaron en denunciar públicamente que, por dentro, era básicamente Stockfish con cambios mínimos, vendido sin cumplir la licencia. Lo mismo señalaron de Houdini 6, otro motor que distribuía la empresa.
Interfaz de Chessbase mostrando la posición del juego Anderssen-Kieseritzky, 1851 después de la jugada 17 del negro.
En julio de 2021, Tord Romstad y Stéphane Nicolet, dos de los desarrolladores principales, presentaron una demanda en el tribunal regional de Múnich. No pidieron dinero. Pidieron que se cumpliera la licencia: que los clientes supieran que estaban usando Stockfish, que pudieran acceder al código y que ChessBase dejara de distribuirlo mientras no respetara esas condiciones. En la vista pública de julio de 2022, el juez confirmó que los autores podían retirar la licencia a quien la incumpliera.
El acuerdo llegó en noviembre de 2022. ChessBase reconoció que no había cumplido la GPL con Fat Fritz 2 y Houdini 6, se comprometió a no distribuir Stockfish durante un año, a publicar un aviso en sus webs y a dar crédito en el futuro. La Software Freedom Conservancy lo calificó de acuerdo histórico.
La ironía cierra el círculo con la entrega anterior. La empresa cuyo programa usó Kaspárov para inventar el ajedrez avanzado en León tuvo que reconocer, veinticuatro años después, que se había apoyado en el trabajo libre de otros sin respetar sus reglas.
Lichess: cinco millones de partidas al día con presupuesto de pyme
Lichess empezó en 2010 como proyecto personal del programador francés Thibault Duplessis. Hoy es una asociación sin ánimo de lucro registrada en Francia, de código abierto, sin anuncios y gratuita para todo el mundo. Los donantes no reciben ninguna ventaja, solo un pequeño icono junto a su nombre. Confieso que Bruno y yo jugamos casi siempre con tablero físico, y cuando tiramos de pantalla suele ser alguna partida en Duolingo o en Chess.com. Pero precisamente por eso me parece tan llamativo lo que ha conseguido Lichess.
Los números son difíciles de creer. Sirve en torno a cinco millones de partidas al día y guarda más de 12.000 millones en su base de datos. Según sus cuentas públicas, todo el proyecto, con servidores, sueldos y gastos, costaba unos 517.000 dólares al año en 2025. Eso sale a menos de tres centésimas de céntimo por partida.
Y aquí viene el detalle que me toca de cerca. Lichess no está en ningún hiperescalador estadounidense. Funciona sobre servidores dedicados de OVH en Francia. Lo hace porque es mucho más barato que montar lo mismo en una gran nube americana, y para una organización que vive de donaciones esa diferencia es la que permite seguir siendo gratis. Lo cuento con conocimiento de causa, porque en Stackscale nos dedicamos precisamente a esto: infraestructura cloud privada y servidores en centros de datos europeos, bajo jurisdicción europea. Ver a un proyecto como Lichess servir a millones de personas sin pasar por una gran nube americana es la mejor demostración de que este modelo funciona.
Tampoco es perfecto. Tener los servidores físicos en un único proveedor tiene sus riesgos, y Lichess los ha sufrido: en febrero de 2026 una incidencia en la infraestructura de OVH dejó tocados varios de sus servicios. Pero es una elección consciente, con sus pros y sus contras, hecha por un proyecto europeo con infraestructura europea. Es exactamente el tipo de ejemplo que echaba en falta cuando escribí sobre los intentos de Europa de ser soberana en tecnología.
Lo que el ajedrez le enseña al software público
Si juntas las piezas, el dibujo es claro. El mejor motor del mundo lo hicieron tres europeos y lo mantiene una comunidad abierta. Su mayor salto técnico vino de un programador japonés que publicó su idea. La plataforma más querida por los jugadores es una asociación francesa que funciona con donaciones sobre servidores franceses. Y cuando una empresa intentó quedarse con ese trabajo sin respetar las reglas, un tribunal alemán le dio la razón a la comunidad.
Nada de esto ha necesitado un gran plan europeo, ni un consorcio con doscientos socios, ni una subvención de miles de millones. Ha necesitado tres cosas: código abierto, reglas claras sobre cómo se comparte y una forma objetiva de decidir qué mejora entra y qué no.
Por eso me cuesta tanto entender que una administración pague varias veces el mismo software cerrado. El ajedrez lleva más de quince años demostrando que lo compartido puede ser lo mejor, no solo lo más barato. La pregunta incómoda es por qué lo que funciona en un tablero no lo aplicamos al software que pagamos entre todos.
La próxima semana cambio de tercio y paso de los motores a las personas. Los modelos de inteligencia artificial de los que todo el mundo habla también juegan al ajedrez, y lo hacen de una forma muy reveladora. Pero eso, y lo que he aprendido viendo a mi hijo superarme, lo dejo para la siguiente entrega.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es el motor de ajedrez más fuerte del mundo? Stockfish. Es software libre bajo licencia GPL y su versión 19, de septiembre de 2026, ronda los 3.650 puntos de Elo en la lista CCRL con cuatro núcleos.
¿Stockfish es gratis? Sí. Se puede descargar gratis en stockfishchess.org y usar en cualquier programa compatible. Lichess y Chess.com también lo usan para el análisis de partidas.
¿Qué es NNUE? Una red neuronal pequeña y eficiente que solo recalcula lo que cambia tras cada jugada. La inventó Yu Nasu en 2018 para el shogi y Stockfish la incorporó en 2020.
¿Cómo se financia Lichess? Con donaciones. Es una asociación sin ánimo de lucro registrada en Francia, sin anuncios, y todas sus funciones son gratuitas para todos los usuarios.
Aprendí a mover las piezas a finales de los ochenta. No recuerdo bien cómo: probablemente con algún ajedrez, hecho en España no en China, que había por casa y sus instrucciones. Lo que sí recuerdo es lo que vino poco después.
En 1990 llegó mi primer PC, un Tandon 286 con MS-DOS, y con él un programa de ajedrez cuyo nombre ya no recuerdo. Ahí avancé de verdad, sin nadie al otro lado del tablero. La máquina no se cansaba, no se distraía y no tenía prisa por irse a cenar. Perdía casi siempre, y cada derrota me enseñaba algo. Nadie me explicó una apertura: las descubría a base de perder.
No lo sabía entonces, pero estaba repitiendo a pequeña escala algo que la informática llevaba haciendo casi ochenta años: usar el ajedrez para medir hasta dónde puede pensar una máquina. Tampoco sabía que esa historia empieza en Madrid.
Después jugué alguna partida con Windows 3.1 e incluso con OS/2 de IBM, pero poco a poco lo fui dejando de lado durante décadas. Hace unos dos años volví al tablero casi por casualidad. Con mi hijo Bruno jugamos a todo tipo de juegos de mesa, y un día le hablé del ajedrez, lo probamos y le encantó. Hoy tiene casi ocho años, va a clases y me gana más partidas de las que pierde. Esa vuelta me ha hecho mirar atrás, y lo que he encontrado da para varios artículos. Este es el primero.
Las claves en 20 segundos
En 1912 Leonardo Torres Quevedo construyó en Madrid El Ajedrecista, la primera máquina que jugaba al ajedrez sin un humano escondido dentro.
A mediados del siglo XX, Turing y Shannon convirtieron el ajedrez en el problema de referencia de la inteligencia artificial.
Un gran maestro español, Miguel Illescas, formó parte del equipo de IBM que preparó a Deep Blue para derrotar a Kaspárov en 1997.
En junio de 1998, en León, se jugó el primer encuentro de ajedrez avanzado: humano más máquina. Nació el centauro.
Antes de las máquinas, los trucos
La historia de las máquinas que juegan al ajedrez empieza con una trampa. En 1770, el inventor húngaro Wolfgang von Kempelen presentó en la corte de Viena el Turco: un muñeco vestido con turbante, sentado sobre un armario lleno de engranajes, que jugaba y ganaba partidas.
Durante décadas recorrió Europa y América, y se dice que jugó contra Napoleón y Benjamin Franklin. El secreto era sencillo: dentro del armario se escondía un buen jugador de carne y hueso. Edgar Allan Poe le dedicó un ensayo en 1836 para explicar por qué tenía que ser un fraude. El Turco acabó destruido en un incendio en Filadelfia en 1854.
Aquel engaño dejó una pregunta en el aire durante más de un siglo: ¿podría una máquina, de verdad, decidir una jugada por sí misma? La primera respuesta honesta llegó desde España.
Madrid, 1912: la máquina que no hacía trampa
En 1912, en su laboratorio del Ateneo de Madrid, el ingeniero cántabro Leonardo Torres Quevedo terminó El Ajedrecista. Está considerada la primera máquina de la historia capaz de tomar decisiones por sí misma, y no había nadie escondido dentro.
El Ajedrecista de Leonardo Torres Quevedo. Foto: Olea, CC0, vía Wikimedia Commons.
No jugaba una partida entera. Resolvía un final concreto: su rey y su torre contra el rey solitario de un humano. Pero lo hacía sin ayuda, desde cualquier posición inicial, y siempre daba mate. No siempre por el camino más corto, porque Torres simplificó el algoritmo, pero nunca fallaba. Si el rival hacía una jugada ilegal, la máquina lo detectaba y lo señalaba.
Se presentó en la Feria de París de 1914 y en noviembre de 1915 la revista Scientific American le dedicó un artículo. En 1920, con su hijo Gonzalo, construyó una segunda versión que movía las piezas con electroimanes bajo el tablero, como si se movieran solas. Las dos máquinas se conservan en el Museo Torres Quevedo (que podéis visitar) de la Escuela de Caminos de la Universidad Politécnica de Madrid.
Segundo ajedrecista de Torres Quevedo, en el Museo Torres Quevedo de la Escuela de Caminos (UPM). Foto: MdeVicente, dominio público, vía Wikimedia Commons.
Torres Quevedo no era un excéntrico con una máquina curiosa. Había inventado el Telekino, uno de los primeros mandos a distancia por radio, y el transbordador que todavía cruza sobre el remolino de las cataratas del Niágara. En 1914 publicó sus Ensayos sobre Automática, donde planteaba que una máquina podía elegir entre opciones según las circunstancias. Treinta años antes de los primeros ordenadores, alguien en Madrid ya estaba pensando en lo que hoy llamamos inteligencia artificial.
Leonardo Torres Quevedo en 1921. Autocromo de Auguste Léon, dominio público.
Cuando leo esto pienso en mi PC de 1990. El programa que me ganaba no era tan distinto en espíritu: reglas, posiciones y una decisión. Solo que Torres lo hizo con engranajes y relés, ocho décadas antes.
Del papel al silicio: Turing y Shannon
El siguiente salto lo dieron dos de los padres de la informática, y los dos eligieron el ajedrez.
Alan Turing escribió con David Champernowne, hacia 1948, un programa de ajedrez llamado Turochamp. Puedes probarlo en esta réplica en GitHub. No existía ningún ordenador capaz de ejecutarlo, así que en 1952 Turing lo ejecutó él mismo, a mano, con papel y lápiz, tardando del orden de media hora por jugada. Jugó contra su colega Alick Glennie y perdió. El primer programa de ajedrez de la historia funcionó antes de que hubiera una máquina para correrlo.
En 1950, Claude Shannon publicó Programming a Computer for Playing Chess, el artículo que fijó las bases de todos los motores posteriores. Calculó que el número de partidas posibles ronda 10 elevado a 120, una cifra que hoy se conoce como número de Shannon, y describió dos caminos: calcularlo todo hasta cierta profundidad por fuerza bruta, o seleccionar solo las jugadas prometedoras, como hacemos los humanos.
A partir de ahí, el ajedrez se convirtió en el banco de pruebas de la inteligencia artificial. Al matemático soviético Alexander Kronrod se le atribuye la frase de que el ajedrez era la drosófila de la IA: el organismo sencillo con el que se experimenta para entender algo mucho más grande. Durante cuarenta años, ganar al campeón del mundo fue la meta.
Un español dentro de Deep Blue
En febrero de 1996, en Filadelfia, Garri Kaspárov se enfrentó a Deep Blue, el superordenador de IBM. Perdió la primera partida, pero ganó el encuentro por 4-2. Lo que casi nadie sabía es que, para la revancha, IBM iba a reforzar su equipo con un español.
Uno de los armarios de Deep Blue, expuesto en el Computer History Museum. Foto: Anton Chiang, CC BY 2.0, vía Wikimedia Commons.
Miguel Illescas, nacido en Barcelona en 1965, era gran maestro, ocho veces campeón de España y el primer español en superar los 2.600 puntos de Elo, en 1992. Y además era informático de profesión. IBM llevó una versión beta de Deep Blue a Barcelona y le propuso jugar contra ella. Después, hablando con los ingenieros, Illescas les dijo que con Kaspárov no tenían ninguna posibilidad tal como estaba la máquina. Le ficharon.
Pasó cerca de dos años trabajando en el proyecto, y en 1997 viajó a Yorktown Heights, el centro de investigación de IBM. El equipo combinaba ingenieros y grandes maestros que ayudaban a afinar el libro de aperturas y el estilo de juego de la máquina. Firmó un acuerdo de confidencialidad de diez años que le impidió contar nada durante una década.
En mayo de 1997, en Nueva York, Deep Blue ganó la revancha por 3,5 a 2,5. Fue la primera vez que un campeón del mundo perdía un encuentro contra una máquina en condiciones de torneo. Kaspárov insinuó que había habido intervención humana, pidió otro encuentro y IBM se negó y desmontó el proyecto. La historia ha inspirado incluso una serie de televisión, Rematch.
Garry Kasparov y Joe Hoane, del equipo de Deep Blue, durante la revancha de 1997 en la ciudad de Nueva York. Fuente IBM Deep Blue.
Y un detalle que me encanta: unos años después, Illescas fue entrenador y analista de Vladímir Krámnik, que en el año 2000 le arrebató a Kaspárov el título mundial. Un español estuvo detrás de dos de las derrotas más sonadas del mejor jugador de su época.
León, 1998: el día que nació el centauro
Al perder contra Deep Blue, Kaspárov podría haberse dedicado a pelearse con las máquinas. Hizo otra cosa: se preguntó qué pasaría si, en lugar de jugar contra el ordenador, jugaba con él. La idea era sencilla. El humano aporta intuición, plan y criterio; la máquina, cálculo sin errores a una velocidad imposible.
El primer encuentro de ese ajedrez avanzado se jugó en junio de 1998 en León, dentro del Torneo Magistral Ciudad de León que organizaba Marcelino Sión. Kaspárov jugó con el programa alemán Fritz 5 y Veselin Topalov con ChessBase 7.0, con 60 minutos por jugador. Empataron 3-3 y Kaspárov se llevó el desempate.
Topalov lo recordaba años después como una revolución: la suma del ser humano y la máquina, en un momento en el que casi nadie lo imaginaba. Al jugador que combina las dos cosas se le empezó a llamar centauro, mitad humano y mitad máquina.
Lo que vino después confirmó la intuición. En los torneos abiertos de ajedrez avanzado que se celebraron en internet a mediados de los 2000, las parejas de aficionados que sabían manejar bien varios programas llegaron a superar a grandes maestros con ordenador. No ganaba el mejor jugador ni el mejor programa, sino quien mejor sabía trabajar con la máquina.
Leídas hoy, esas palabras suenan a cualquier conversación sobre programar con IA en 2026. En León se ensayó, hace veintiocho años, la relación que ahora estamos aprendiendo a tener con estas herramientas.
Lo que yo no sabía en 1990
Cuando perdía contra aquel programa de mi Tandon, no tenía ni idea de que detrás había una cadena que empezaba en un laboratorio del Ateneo de Madrid, pasaba por un Turing jugando con lápiz y papel y terminaría, siete años después, con un campeón del mundo derrotado en Nueva York con ayuda de un informático de Barcelona.
By Franbooks – Wikipedia
Tampoco podía imaginar lo que vendría. Hoy el motor más fuerte del mundo es gratuito, se descarga en un minuto y juega muy por encima de cualquier humano desde un portátil. Y no lo ha hecho una gran empresa. Esa es la historia de la próxima entrega.
Y hay una tercera cosa que no sabía: que treinta y tantos años después volvería al tablero de la mano de mi hijo, y que él aprendería de una forma muy distinta a como aprendí yo, con clases, con libros y con alguien enfrente. Desde entonces llevamos un ajedrez a cualquier sitio, y Bruno pregunta a quien tenga delante si juega. Aquel primer verano, en la playa, no se libró de una partida ni un amigo ni un conocido. Pero eso merece su propio artículo.
Esta es la primera entrega de una pequeña serie sobre ajedrez, informática e inteligencia artificial. Si te la ha mandado alguien, puedes suscribirte al boletín para recibir las siguientes cada martes.
Cuentos, jaques y leyendas: Historias dentro y fuera del tablero. Manuel Azuaga
Reúne treinta artículos publicados en Diario SUR sobre el ajedrez fuera del tablero: Duchamp dejando el arte por las sesenta y cuatro casillas, Bogart y su afición en pleno rodaje de Casablanca, Unamuno, Kubrick o Nabokov. Y dentro del tablero, historias como la de Sultan Khan, un sirviente indio que llegó a campeón, o la de Sonja Graf, que jugaba vestida de hombre para vivir con libertad.
El prólogo es de Miguel Illescas, el mismo que acabas de conocer dentro de Deep Blue. Si te quedas con ganas, Azuaga tiene dos continuaciones: Más cuentos, jaques y leyendas y Últimos cuentos, jaques y leyendas.
Preguntas frecuentes
¿Cuál fue la primera máquina que jugó al ajedrez? El Ajedrecista, construido en 1912 por Leonardo Torres Quevedo en Madrid. Jugaba el final de rey y torre contra rey y siempre daba mate. Antes hubo autómatas como el Turco, pero escondían a un jugador humano.
¿Quién programó el primer programa de ajedrez? Alan Turing y David Champernowne escribieron Turochamp hacia 1948. Como no había ordenador para ejecutarlo, Turing lo jugó a mano en 1952.
¿Qué papel tuvo un español en Deep Blue? El gran maestro e informático Miguel Illescas trabajó para IBM en la preparación de Deep Blue antes de la revancha de 1997, en la que la máquina ganó a Kaspárov por 3,5 a 2,5.
¿Qué es el ajedrez avanzado o ajedrez centauro? Una modalidad en la que cada jugador humano puede consultar un programa durante la partida. El primer encuentro se jugó en León en junio de 1998, entre Kaspárov y Topalov.
