DeepMind ha desarrollado un nuevo modelo de ajedrez basado en transformadores que alcanza un nivel de juego comparable al de un Gran Maestro humano, según un estudio reciente publicado en arXiv. El modelo, entrenado utilizando datos de Stockfish, predice el valor de una posición, el valor de realizar una acción y la probabilidad de cada movimiento posible, imitando el proceso de búsqueda de Stockfish durante 50 milisegundos. Al alcanzar una puntuación de 2895 en Lichess Blitz, el modelo demuestra una habilidad considerable, aunque su rendimiento podría disminuir con controles de tiempo más largos.
La innovación principal reside en la ausencia de búsqueda exhaustiva, similar al enfoque utilizado en AlphaZero, pero con una arquitectura basada en transformadores. Sin embargo, el estudio ha generado controversia, ya que algunos expertos sugieren que el modelo no representa un avance significativo en comparación con proyectos de código abierto como Leela Chess Zero (Lc0), que han superado a AlphaZero en rendimiento. Además, los autores parecen estar dispuestos a creer que su modelo ha superado a Stockfish, basándose en la opinión de maestros humanos, lo que ha sido criticado como una metodología cuestionable. La investigación plantea interrogantes sobre la validez de las conclusiones y la comparación con trabajos previos en el campo.