L’IA regina degli scacchi? Per ora solo mosse sbagliate

Sam Altman batte Elon Musk quattro a zero. Nella strombazzatissima finale del torneo di scacchi fra LLMs (Large Language Models) disputata sulla piattaforma digitale Kaggle, di Google, non c’è stata storia: o3, il gioiello di OpenAI, ha rifilato un punteggio quasi tennistico a Grok 4, l’ultima versione dell’intelligenza artificiale licenziata dagli ingegneri di Musk. Mai il risultato è stato in bilico, mai in discussione, mai si sono toccati quei vertici di parossismo agonistico che si raggiungono sulla scacchiera, quando a confrontarsi sul filo dei secondi sono scacchisti in carne e ossa.

Dimenticate perciò le trovate fantascientifiche di Hal 9000, nell’Odissea di Kubrick, ma dimenticate anche i patemi esistenziali del cavaliere Antonius Blok, che sfida a scacchi il destino e la morte nel capolavoro di Bergman, Il settimo sigillo. Dimenticate pure la letteratura, dimenticate le dicerie scacchistiche nel sublime sanatorio di Gesualdo Bufalino, o l’umanissima nostalgia della novella di Stefan Zweig, dove fa la sua comparsa un campionissimo privo di qualunque finesse, simbolo di un nuovo mondo che non ha più bisogno della cultura della vecchia Europa per vincere sulla scacchiera e nella vita.

Dimenticate tutto ciò, dimenticate persino il supercomputer dell’Ibm, Deep Blue, che nel 1996 sconfisse l’allora campione del mondo in carica, Garry Kasparov, sancendo definitivamente il sorpasso della macchina sull’uomo, e dimenticate, infine, l’ultima generazione di motori scacchistici, quella capace, partendo da zero, in poche ore di apprendimento automatico, di stracciare qualunque avversario, uomo o computer che sia. La storia non può essere raccontata così, che prima e per più di un millennio giocarono gli uomini, poi furono inventate le macchine e ci volle un secolo, più o meno, perché competessero con gli uomini e li battessero, poi meno di un ventennio per i chess engines che si allenano e migliorano da soli, e, oggi, un nuovo tornante dell’evoluzione, con ChatGpt e i suoi fratelli.

No, gli ultimi arrivati giocano ancora maluccio, e ragionano peggio, come un manuale che impartisca istruzioni senza capirci gran che. Prendete la prima partita. Dopo le prime mosse di apertura, che scorrono lisce come, appunto, da manuale, Grok 4, coi Bianchi, esce dalla teoria — così dicono gli scacchisti — e fa un primo errore, spingendo aggressivamente un pedone in avanti per attaccare un cavallo avversario, pedone che, però, è in presa. Il Nero, prima di catturare il pedone, ha il tempo di minacciare a sua volta la Regina: una minaccia semplice, diretta, immediata, che però Grok non vede, non sventa, non para. Non prosegue neppure col suo piano, mangiando il Cavallo, ma fa una mossa insensata, lasciando semplicemente la Regina in presa. Per uno scacchista che non sia proprio alle prime armi, la partita finirebbe qui, con l’abbandono. Invece Grok 4 continua a giocare e c’è tempo per una clamorosa svista del Nero che rimette in equilibrio il gioco e per un finale di partita pari che Grok 4, tuttavia, gioca male e perde.

Non molto dissimile l’andamento degli altri incontri: pezzi lasciati in presa, elementari sequenze di matto non viste, madornali errori sia tattici che strategici come se piovesse. Ingaggiato per il commento tecnico del match, il Gm Nakamura — numero 2 al mondo, nonché streamer di successo — sgranava gli occhi ed esclamava a più riprese: «Insane!».

Che senso ha tutto ciò? A che serve far giocare Gemini, Claude o l’ambiziosa DeepSeek, di fattura cinese, se lo spettacolo è, scacchisticamente parlando, così scadente, con un livello di precisione inferiore a quello di un buon giocatore di circolo? Serve, se la posta in gioco non è semplicemente il primato sulla scacchiera, e nemmeno mostrare straordinarie capacità di ragionamento che, per la verità, almeno questa volta, le IA non hanno affatto esibito, con buona pace dell’ego di Musk (e di tutti gli sviluppatori).

Serve, forse, se dalla sfida possono venire indicazioni su cosa “significhi” ragionare, o giocare. In fondo, nessun essere umano gioca a scacchi senza commettere errori; il motore scacchistico che non ne sbaglia una, sia o no intelligente, di sicuro non è umano. Ma se si vogliono avvicinare un poco i due predicati, l’intelligenza e l’umanità — per avere per esempio un vero compagno di giochi, un caregiver, un simulatore del nostro zoppicante comportamento — allora capire come se la cava l’IA in mezzo alle sviste e agli errori di una partita a scacchi potrebbe rivelarsi assai istruttivo: come giustifica i suoi errori, come prova a correggersi nella partita successiva? Cosa ci vorrebbe, del resto, a integrare in LLM le funzioni di un chess engine? Nulla, immagino. Ma cosa ci vuole, invece, a dare un profilo umano, e umanamente intelligente, a un motore? Niente di più complicato. Se questa è la sfida, non semplicemente primeggiare, allora ne vedremo delle altre, e, ci si può scommettere, l’esito rimarrà a lungo incerto.