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Articulo de referencia

Tabla de final de juego

Una interfaz típica para consultar una base de tablas. En ajedrez , una base de datos de finales , o simplemente base de datos , es una base de datos computarizada que contiene ...

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Una interfaz típica para consultar una base de tablas.

En ajedrez , una base de datos de finales , o simplemente base de datos , es una base de datos computarizada que contiene evaluaciones precalculadas de posiciones de finales . Los jugadores y los motores de ajedrez utilizan las bases de datos de finales para analizar partidas y posiciones. Estas bases de datos suelen ser exhaustivas, cubriendo todas las disposiciones legales de una selección específica de piezas en el tablero, con el turno tanto de las blancas como de las negras . Para cada posición, la base de datos registra el resultado final de la partida asumiendo un juego perfecto por parte de ambos bandos (es decir, victoria de las blancas, victoria de las negras o tablas ), y el número de movimientos necesarios para lograr ese resultado. Dado que cada movimiento desde una posición cubierta resulta en otra posición cubierta, la base de datos actúa como un oráculo que siempre proporciona el movimiento óptimo.

Las bases de datos de ajedrez se generan mediante análisis retrógrado , trabajando hacia atrás desde posiciones con jaque mate . Para 2005, se habían creado bases de datos de ajedrez para todas las posiciones con hasta seis piezas, incluyendo los dos reyes . [ 1 ] Para agosto de 2012, las bases de datos de ajedrez habían resuelto el ajedrez para casi todas las posiciones con hasta siete piezas, omitiendo ciertas subclases debido a su supuesta trivialidad; [ 2 ] [ 3 ] la primera base de datos de ajedrez completa de siete piezas se publicó en agosto de 2018. [ 4 ] A partir de 2026Todavía se está trabajando para resolver todas las posiciones de ocho piezas.

Las bases de datos de finales han impulsado profundamente la comprensión de la teoría de finales por parte de la comunidad ajedrecística . Algunas posiciones que antes se consideraban tablas demostraron ser ganables; en algunos casos, el análisis de las bases de datos encontró un jaque mate en más de quinientas jugadas, mucho más allá de la capacidad humana y de la capacidad de una computadora durante la partida. Esto provocó que se cuestionara la regla de las cincuenta jugadas , ya que se descubrieron muchas posiciones que eran ganadoras para un bando pero que terminaban en tablas durante la partida debido a esta regla. Inicialmente, se introdujeron algunas excepciones a la regla de las cincuenta jugadas, pero cuando posteriormente se descubrieron casos más extremos, estas excepciones se eliminaron. Las bases de datos de finales también facilitan la elaboración de estudios de finales .

Aunque existen bases de datos de finales de partida para otros juegos de mesa, como las damas , [ 5 ] el morris de nueve hombres , [ 6 ] y algunas variantes de ajedrez , [ 7 ] el término base de datos de finales de partida se suele asumir que se refiere a las bases de datos de ajedrez.

Fondo

Dejando de lado las limitaciones físicas del hardware informático , en principio es posible resolver cualquier juego bajo la condición de que se conozca el estado completo y no haya azar . Se conocen soluciones fuertes, es decir, algoritmos que pueden producir un juego perfecto desde cualquier posición, [ 8 ] para algunos juegos simples como el Tres en Raya (empate con juego perfecto) y el Conecta Cuatro (el primer jugador gana). Existen soluciones débiles para juegos algo más complejos, como las damas (con juego perfecto por ambos lados se sabe que el juego es un empate, pero no se sabe para cada posición creada por un juego menos que perfecto cuál sería el siguiente movimiento perfecto). Otros juegos, como el ajedrez y el Go , no se han resuelto porque su complejidad es demasiado grande para que las computadoras evalúen todas las posiciones posibles. Para reducir la complejidad del juego, los investigadores han modificado estos juegos complejos reduciendo el tamaño del tablero, o el número de piezas, o ambos.

El ajedrez computacional es uno de los dominios más antiguos de la inteligencia artificial , habiendo comenzado a principios de la década de 1930. Claude Shannon propuso criterios formales para evaluar movimientos de ajedrez en 1949. En 1951, Alan Turing diseñó un programa primitivo para jugar ajedrez, que asignaba valores para material y movilidad ; el programa "jugaba" ajedrez basándose en los cálculos manuales de Turing. [ 9 ] Sin embargo, incluso cuando comenzaron a desarrollarse programas de ajedrez competentes, exhibieron una debilidad evidente en el juego del final de partida. Los programadores agregaron heurísticas específicas para el final de partida; por ejemplo, el rey debería moverse al centro del tablero. [ 10 ] Sin embargo, se necesitaba una solución más completa.

En 1965, Richard Bellman propuso la creación de una base de datos para resolver finales de ajedrez y damas mediante análisis retrógrado . [ 11 ] [ 12 ] En lugar de analizar hacia adelante desde la posición actual en el tablero, la base de datos analizaría hacia atrás desde posiciones donde un jugador recibía jaque mate o quedaba en tablas . De esta manera, una computadora de ajedrez ya no necesitaría analizar las posiciones de los finales durante la partida, ya que estas se habrían resuelto previamente. Ya no cometería errores porque la base de datos siempre proporcionaría la mejor jugada posible.

En 1970, Thomas Ströhlein publicó una tesis doctoral [ 13 ] [ 14 ] con un análisis de las siguientes clases de finales : KQK , KRK , KPK , KQKR , KRKB y KRKN . [ 15 ] En 1977, la base de datos de finales KQKR de Ken Thompson se utilizó en un encuentro contra el Gran Maestro Walter Browne . [ 16 ] [ 17 ]

Thompson y otros ayudaron a extender las bases de datos de mesas para cubrir todos los finales de cuatro y cinco piezas, incluidos KBBKN , KQPKQ y KRPKR . [ 18 ] [ 19 ] Lewis Stiller publicó una tesis con una investigación sobre algunos finales de base de datos de mesas de seis piezas en 1991. [ 20 ] [ 21 ]

Entre los colaboradores más recientes se incluyen:

  • John Nunn , principal analista de datos de finales de ajedrez y prolífico autor de finales. [ 22 ]
  • Eugene Nalimov , de quien reciben su nombre las populares bases de datos de tablas Nalimov. Su tamaño total es de aproximadamente 1,2  TB. [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ]
  • Eiko Bleicher, quien ha adaptado el concepto de base de tablas a un programa llamado "Freezer".
  • Guy Haworth, académico de la Universidad de Reading , que ha publicado extensamente en la revista ICGA Journal y en otros medios;
  • Marc Bourzutschky y Yakov Konoval, quienes han colaborado para analizar finales con siete piezas en el tablero;
  • Peter Karrer, quien construyó una base de mesa especializada de siete piezas ( KQPPKQP ) para el final de la partida en línea Kasparov contra El Mundo ;
  • Vladimir Makhnychev y Victor Zakharov de la Universidad Estatal de Moscú, quienes completaron las bases de datos de tablas DTM 4+3 (525 finales, incluyendo KPPPKPP) en julio de 2012 y las bases de datos de tablas DTM 5+2 (350 finales, incluyendo KPPPPKP) en agosto de 2012. Fueron generadas en una supercomputadora llamada Lomonosov. [ 26 ] Su tamaño total es de aproximadamente 140  TB. [ 3 ] Fueron atacadas por un ransomware en 2021 y han estado fuera de línea desde entonces. [ 27 ]
  • Ronald de Man y Bojun Guo, quienes generaron la base de datos de tablas DTZ de siete hombres llamada Syzygy en 2018. Lograron reducir el tamaño de las bases de datos de tablas de siete hombres de 140  TB a 18,4  TB. [ 4 ]
  • En 2025, Marc Bourzutschky y Niklas Fiekas colaboraron para crear y alojar una base de datos parcial de posiciones de ocho piezas con al menos un par de peones opuestos (denominada op1) para Lichess , que ahora utiliza su herramienta de análisis. Esta base de datos contiene aproximadamente el 1,3 % de todas las posiciones posibles de ocho piezas, aunque, según diversas bases de datos de partidas de ajedrez humanas y por ordenador, Lichess estimó que contiene aproximadamente la mitad de todos los finales de ocho piezas alcanzados en partidas prácticas. Sus evaluaciones se basan en la profundidad de conversión de las posiciones. [ 28 ]
  • Markus Böck, quien en 2025 creó Prophet TB, una base de datos de tablas DTM de 6 jugadores nombrada en memoria de Daniel "El Profeta" Naroditsky . [ 29 ] [ 30 ]

Las bases de datos de todos los finales con hasta siete piezas están disponibles para su descarga gratuita y también se pueden consultar mediante interfaces web. [ 31 ] La investigación para crear una base de datos de ocho piezas comenzó en 2021. [ 32 ] Durante una entrevista con Google en 2010, Garry Kasparov dijo que "quizás" el límite será de ocho piezas. Dado que la posición inicial del ajedrez es el final definitivo, con 32 piezas, afirmó que el ajedrez no puede ser resuelto por ordenadores. [ 33 ]

Generación de bases de tablas

Métrica

Si bien los movimientos empatados se almacenan solo como tales, existen tres métricas de evaluación que las bases de datos de tablas utilizan para los movimientos ganadores, de las cuales una base de datos de tablas puede almacenar una o varias: [ 37 ] [ 28 ]

  • Profundidad de jaque mate (DTM): el número de movimientos necesarios para dar jaque mate.
  • Profundidad hasta la conversión (DTC): Número de movimientos necesarios para dar jaque mate, realizar una captura ganadora o lograr una promoción ganadora.
  • Profundidad hasta el cero (DTZ): el número de movimientos necesarios para la conversión o para un movimiento de peón ganador.

DTZ es la única métrica que admite la regla de los cincuenta movimientos, ya que determina la distancia a un "movimiento de anulación" (es decir, un movimiento que restablece el contador de movimientos a cero según la regla de los cincuenta movimientos). [ 38 ] Por definición, todas las posiciones "ganadas" siempre tendrán DTZ.≤{\displaystyle \leq }DTC≤{\displaystyle \leq }DTM. En posiciones sin peones o con solo peones bloqueados, DTZ es idéntico a DTC.

Las evaluaciones DTC y DTZ pueden sugerir líneas subóptimas. En la posición de la derecha, la jugada DTC más baja tarda una jugada más en producir jaque mate que la jugada DTM más baja; Qxd1 captura la torre para la jugada DTC más baja es un desperdicio de turno, ya que la jugada DTM óptima Qc7+ da jaque mate al rey inmediatamente después, impidiendo que la torre negra se demore.

Esta diferencia es típica de muchos finales. DTC siempre es menor o igual que DTM, pero la métrica DTM siempre conduce al jaque mate más rápido. Cabe mencionar que DTC = DTM en el inusual final de dos caballos contra un peón, ya que la captura del peón (el único material que tienen las negras) resulta en tablas, a menos que la captura también sea jaque mate.

Paso 1: Generar todas las posiciones posibles

David Levy, Cómo juegan al ajedrez las computadoras
Los diez cuadrados únicos (con simetría)
Las veinticuatro casillas de peón únicas (con simetría)

Una vez seleccionada una métrica, el primer paso consiste en generar todas las posiciones con un material determinado. Por ejemplo, para generar una base de datos de tablas DTM para el final de rey y dama contra rey (KQK), el ordenador debe describir aproximadamente 40 000 posiciones legales únicas.

Levy y Newborn explican que el número 40 000 se deriva de un argumento de simetría . El rey negro puede colocarse en cualquiera de las diez casillas: a1, b1, c1, d1, b2, c2, d2, c3, d3 y d4 (véase el diagrama). En cualquier otra casilla, su posición puede considerarse equivalente por simetría de rotación o reflexión. Por lo tanto, no hay diferencia si un rey negro en una esquina se encuentra en a1, a8, h8 o h1. Multiplicando este número de 10 por un máximo de 60 casillas restantes donde el rey blanco puede colocarse legalmente, y luego por un máximo de 62 casillas para la reina blanca, el producto 10 × 60 × 62 = 37 200. Varios cientos de estas posiciones son ilegales, imposibles o reflejos simétricos entre sí, por lo que el número real es algo menor. [ 39 ] [ 40 ]

Para cada posición, la base de datos evalúa la situación por separado para cuando le toca mover a las blancas y cuando le toca mover a las negras. Suponiendo que las blancas tienen la dama, casi todas las posiciones son victorias blancas, con jaque mate forzado en no más de diez movimientos. Algunas posiciones terminan en tablas debido al ahogado o a la inevitable pérdida de la dama.

Cada pieza adicional que se agrega a un final sin peones multiplica el número de posiciones únicas por un factor de sesenta aproximadamente, que es el número aproximado de casillas que no están ya ocupadas por otras piezas.

Los finales con uno o más peones aumentan la complejidad porque el argumento de simetría se reduce. Dado que los peones pueden moverse hacia adelante pero no lateralmente, la rotación y la reflexión vertical del tablero producen un cambio fundamental en la naturaleza de la posición. [ 41 ] El mejor cálculo de simetría se logra limitando un peón a 24 casillas en el rectángulo a2-a7-d7-d2. Todas las demás piezas y peones pueden ubicarse en cualquiera de las 64 casillas con respecto al peón. Por lo tanto, un final con peones tiene una complejidad de 24/10 = 2,4 veces mayor que un final sin peones con el mismo número de piezas.

Paso 2: Evaluación de posiciones mediante análisis retrógrado

Tim Krabbé explica el proceso de generación de una base de tablas de la siguiente manera:

"La idea es crear una base de datos con todas las posiciones posibles con un material dado [nota: como en la sección anterior]. Luego se crea una subbase de datos con todas las posiciones donde las negras reciben jaque mate. Después, una donde las blancas pueden dar jaque mate. Luego, una donde las negras no pueden impedir que las blancas den jaque mate en el siguiente movimiento. Luego, una donde las blancas siempre pueden alcanzar una posición donde las negras no pueden impedir que den jaque mate en el siguiente movimiento. Y así sucesivamente, siempre un paso más lejos del jaque mate hasta que se hayan encontrado todas las posiciones que están conectadas al jaque mate. Luego, todas estas posiciones se enlazan de nuevo al jaque mate mediante el camino más corto a través de la base de datos. Esto significa que, aparte de los movimientos 'equióptimos', todos los movimientos en dicho camino son perfectos: el movimiento de las blancas siempre conduce al jaque mate más rápido, el movimiento de las negras siempre conduce al jaque mate más lento." [ 42 ]

El análisis retrógrado solo es necesario desde las posiciones de jaque mate , porque toda posición que no se puede alcanzar retrocediendo desde una posición de jaque mate debe ser tablas. [ 43 ]

La Figura 1 ilustra la idea del análisis retrógrado. Las blancas pueden forzar el jaque mate en dos movimientos jugando 1. Kc6, lo que lleva a la posición de la Figura 2. Solo hay dos movimientos legales para las negras desde esta posición, ambos conducen al jaque mate: si 1...Kb8 2. Qb7#, y si 1...Kd8 2. Qd7# (Figura 3).

La figura 3, antes del segundo movimiento de las blancas, se define como "mate en un turno ". La figura 2, después del primer movimiento de las blancas, es "mate en dos turnos", independientemente de cómo jueguen las negras. Finalmente, la posición inicial de la figura 1 es "mate en tres turnos" (es decir, dos movimientos) porque conduce directamente a la figura 2, que ya se define como "mate en dos turnos". Este proceso, que vincula una posición actual con otra que podría haber existido un turno antes, puede continuar indefinidamente.

Cada posición se evalúa como victoria o derrota en un número determinado de movimientos. Al final del análisis retrógrado, las posiciones que no se clasifican como victorias o derrotas son necesariamente tablas.

Paso 3: Verificación

Una vez generada la base de datos y evaluada cada posición, el resultado debe verificarse de forma independiente. El objetivo es comprobar la coherencia interna de los resultados de la base de datos. [ 44 ]

Por ejemplo, en la Figura 1, el programa de verificación observa la evaluación "jaque mate en tres jugadas (Kc6)". Luego, analiza la posición en la Figura 2, después de Kc6, y observa la evaluación "jaque mate en dos jugadas". Estas dos evaluaciones son consistentes entre sí. Si la evaluación de la Figura 2 fuera diferente, sería inconsistente con la Figura 1, por lo que sería necesario corregir la base de datos de la tabla.

Capturas, promoción de peones y movimientos especiales

Una base de datos de cuatro piezas debe basarse en bases de datos de tres piezas que podrían resultar si una pieza es capturada. De manera similar, una base de datos que contiene un peón debe poder basarse en otras bases de datos que manejan el nuevo conjunto de material después de la promoción del peón a reina u otra pieza. El programa de análisis retrógrado debe tener en cuenta la posibilidad de una captura o promoción de peón en el movimiento anterior. [ 45 ]

Las bases de datos de ajedrez asumen que el enroque no es posible por dos razones. Primero, en los finales prácticos, esta suposición es casi siempre correcta. (Sin embargo, el enroque se permite por convención en problemas compuestos y estudios ). Segundo, incluso si el rey y la torre están en sus casillas originales, el enroque puede o no estar permitido dependiendo de si se han movido previamente. Debido a esta ambigüedad, sería necesario realizar evaluaciones separadas para los estados en los que el enroque es posible o no.

La misma ambigüedad existe para la captura al paso , ya que la posibilidad de esta depende del movimiento previo del oponente. Sin embargo, las aplicaciones prácticas de la captura al paso son frecuentes en finales de peones, por lo que las bases de datos de tablas contemplan la posibilidad de esta captura en posiciones donde ambos bandos tienen al menos un peón.

Utilizando información a priori

Un ejemplo del final KRP(a2)KBP(a3). Las blancas dan jaque mate en 72 movimientos, comenzando con 1.Kh7! Los demás movimientos de las blancas dan tablas.

Según el método descrito anteriormente, la base de datos debe contemplar la posibilidad de que una pieza determinada ocupe cualquiera de las 64 casillas. En algunas posiciones, es posible restringir el espacio de búsqueda sin afectar el resultado. Esto ahorra recursos computacionales y permite realizar búsquedas que de otro modo serían imposibles.

Un análisis temprano de este tipo se publicó en 1987, en el final de partida KRP(a2)KBP(a3) , donde el alfil negro se mueve a las casillas oscuras (ver ejemplo de posición a la derecha). [ 46 ] En esta posición, podemos hacer las siguientes suposiciones a priori :

  1. Si una pieza es capturada, podemos consultar la posición resultante en la base de datos de cinco piezas correspondiente. Por ejemplo, si el peón negro es capturado, consultamos la nueva posición en KRPKB.
  2. El peón blanco permanece en a2; las capturas se rigen por la primera regla.
  3. El peón negro permanece en a3; los movimientos de captura se manejan según la primera regla. [ 47 ]

El resultado de esta simplificación es que, en lugar de buscar 48 * 47 = 2256 permutaciones para las posiciones de los peones, solo hay una. Reducir el espacio de búsqueda en un factor de 2256 facilita un cálculo mucho más rápido.

Bleicher diseñó un programa comercial llamado "Freezer", que permite a los usuarios crear nuevas bases de datos de Nalimov a partir de bases de datos existentes con información previa . El programa podía generar una base de datos para posiciones con siete o más piezas con peones bloqueados, incluso antes de que estuvieran disponibles las bases de datos para siete piezas. [ 48 ]

Aplicaciones

Ajedrez por correspondencia

Kasparov contra el mundo, 1999
La posición tras 55.Qxb4; las bases de datos de las tablas muestran que las blancas ganan en 82 movimientos.

En el ajedrez por correspondencia , un jugador puede consultar una computadora de ajedrez para obtener ayuda, siempre que la etiqueta de la competición lo permita. Algunas organizaciones de ajedrez por correspondencia distinguen en sus reglas entre el uso de motores de ajedrez que calculan una posición en tiempo real y el uso de una base de datos precalculada almacenada en una computadora. El uso de una base de datos de finales puede estar permitido en una partida en vivo, incluso si el uso de motores está prohibido. Los jugadores también han utilizado bases de datos para analizar finales de partidas disputadas sobre el tablero una vez finalizada la partida. Se utilizó una base de datos de seis piezas (KQQKQQ) para analizar el final que se produjo en la partida por correspondencia Kasparov contra El Mundo . [ 49 ]

Los jugadores competitivos deben saber que algunas bases de datos de ajedrez ignoran la regla de los cincuenta movimientos . Según esta regla, si han transcurrido cincuenta movimientos sin captura ni movimiento de peón, cualquiera de los jugadores puede reclamar tablas. La FIDE modificó las reglas varias veces, a partir de 1974, para permitir cien movimientos en finales donde cincuenta movimientos eran insuficientes para ganar. En 1988, la FIDE permitió setenta y cinco movimientos para KBBKN, KNNKP, KQKBB, KQKNN, KRBKR y KQPKQ con el peón en la séptima fila, porque las bases de datos de ajedrez habían descubierto posiciones en estos finales que requerían más de cincuenta movimientos para ganar. En 1992, la FIDE eliminó estas excepciones y restableció la regla de los cincuenta movimientos a su estado original. [ 38 ] Por lo tanto, una base de datos de ajedrez puede identificar una posición como ganada o perdida, cuando en realidad es tablas según la regla de los cincuenta movimientos. Esta posición a veces se denomina "victoria maldita" (donde se puede forzar el jaque mate, pero incumple la regla de las 50 jugadas), o "derrota bendita" desde la perspectiva del otro jugador. [ 50 ]

En 2013, la ICCF cambió las reglas para los torneos de ajedrez por correspondencia a partir de 2014; un jugador puede reclamar una victoria o un empate basándose en bases de datos de seis jugadores. [ 51 ] En este caso, no se aplica la regla de los cincuenta movimientos y no se toma en cuenta el número de movimientos para dar jaque mate. En 2020, esto se amplió a bases de datos de siete jugadores. [ 52 ]

ajedrez por computadora

El conocimiento contenido en las bases de datos de tablas permite a la computadora una enorme ventaja en el final de partida. Las computadoras no solo pueden jugar perfectamente dentro de un final de partida, sino que también pueden simplificar una posición ganadora de una base de datos de tablas a partir de un final de partida más complejo. [ 53 ] Para este último propósito, algunos programas utilizan "bases de bits" que dan el valor teórico de las posiciones sin el número de movimientos hasta la conversión o el jaque mate; es decir, solo revelan si la posición es ganada, perdida o empatada. A veces, incluso estos datos se comprimen y la base de bits revela solo si una posición es ganada o no, sin hacer distinción entre una partida perdida y una empatada. [ 43 ] Las bases de datos Shredderbases, por ejemplo, utilizadas por el programa Shredder , son un tipo de base de bits, [ 54 ] que cabe en todas las bases de bits de 3, 4 y 5 piezas en 157 MB . Esto es solo una fracción de los 7,05 GB que requieren las bases de datos de tablas Nalimov. [ 55 ]  

Algunos expertos en ajedrez computacional han observado desventajas prácticas en el uso de bases de datos de posiciones. [ 56 ] Además de ignorar la regla de los cincuenta movimientos, una computadora en una posición difícil podría evitar el lado perdedor de un final de base de datos incluso si el oponente no puede ganar prácticamente sin conocer la base de datos. El efecto adverso podría ser una rendición prematura o una línea de juego inferior que pierde con menos resistencia que una partida sin base de datos. Otra desventaja es que las bases de datos de posiciones requieren mucha memoria para almacenar billones de posiciones. Las bases de datos de Nalimov, que utilizan técnicas de compresión avanzadas , requieren 7,05 GB de espacio en disco duro para todos los finales de 5 piezas y 1,2 TB para los finales de 6 piezas. [ 35 ] [ 57 ] La base de datos de Lomonosov de 7 piezas requiere 140 TB de espacio de almacenamiento. Algunas computadoras juegan mejor en general si su memoria se dedica en cambio a la función ordinaria de búsqueda y evaluación. Los motores modernos juegan finales significativamente mejor, y el uso de bases de datos de posiciones solo resulta en una mejora muy pequeña en su rendimiento. [ 58 ]   

Las bases de datos de Syzygy fueron desarrolladas por Ronald de Man y publicadas en abril de 2013 en un formato optimizado para su uso por un programa de ajedrez durante la búsqueda. Esta variante consta de dos tablas por final de partida: una tabla WDL (victoria/empate/derrota) más pequeña que contiene información sobre la regla de las 50 jugadas, y una tabla DTZ más grande (distancia a la jugada cero, es decir, movimiento de peón o captura). Las tablas WDL se diseñaron para ser lo suficientemente pequeñas como para caber en una unidad de estado sólido para un acceso rápido durante la búsqueda, mientras que el formato DTZ se utiliza en la posición raíz para elegir la distancia teóricamente más rápida para restablecer la regla de las 50 jugadas manteniendo una posición ganadora, en lugar de realizar una búsqueda. Las bases de datos de Syzygy están disponibles para todos los finales de 6 piezas y ahora son compatibles con muchos de los mejores motores, incluidos Stockfish , Leela , Dragon y Torch . [ 59 ] Desde agosto de 2018, también están disponibles todas las tablas de Syzygy de 7 piezas. [ 4 ]

En 2020, Ronald de Man estimó que las bases de datos de tablas de 8 jugadores serían económicamente viables en un plazo de 5 a 10 años, ya que solo 2 PB de espacio en disco las almacenarían en formato Syzygy, [ 36 ] y podrían generarse utilizando código existente en un servidor convencional con 64  TB de RAM. [ 60 ]

Teoría del final del juego

Lewis Stiller, 1991
Las blancas mueven y dan jaque mate en 262. Este es el jaque mate más largo con seis o menos piezas en el tablero.

En contextos donde se puede ignorar la regla de los cincuenta movimientos, las bases de datos de tablas han respondido preguntas de larga data sobre si ciertas combinaciones de material resultan en victorias o empates. Han surgido los siguientes resultados interesantes:

  • KBBKN — Bernhard Horwitz y Josef Kling (1851) propusieron que las negras pueden hacer tablas entrando en una fortaleza defensiva , pero las bases de datos de tablas demostraron una victoria general, con un DTC máximo de 66 y un DTM máximo de 78. [ 61 ] (Véase también final de ajedrez sin peones ).
  • KNNKP – DTC máximo = DTM = 115 movimientos.
  • KNNNNKQ – Los caballos ganan en el 62,5 por ciento de las posiciones, con un DTM máximo de 85 movimientos. [ 62 ] [ 63 ]
  • KQRKQR – A pesar de la igualdad de material, el jugador que mueve gana en el 67,74% de las posiciones. [ 64 ] El DTC máximo es 92, y el DTM máximo es 117. Tanto en este final como en KQQKQQ, el primer jugador que hace jaque suele ganar. [ 65 ]
  • KRNKNN y KRBKNN: Friedrich Amelung analizó estos dos finales en la década de 1900. [ 66 ] KRNKNN y KRBKNN son ganados por el bando más fuerte en el 78% y el 95% de los casos, respectivamente. [ 42 ] [ 67 ] La base de datos DTC de Stiller reveló varias victorias largas en estos finales. La victoria más larga en KRBKNN tiene un DTC de 223 y un DTM de 238 movimientos (no se muestra). Aún más interesante es la posición de la derecha, donde las blancas ganan comenzando con 1. Ke6! Stiller informó que el DTC era de 243 movimientos, y posteriormente se encontró que el DTM era de 262 movimientos. [ 68 ]

Durante algunos años, una posición de "mate en 200" (primer diagrama a continuación) mantuvo el récord del mate forzado generado por computadora más largo. ( Otto Blathy había compuesto un problema de "mate en 292 movimientos" en 1889, aunque desde una posición inicial ilegal. [ 69 ] ) En mayo de 2006, Bourzutschky y Konoval descubrieron una posición KQNKRBN con un DTC de 517 movimientos, [ 70 ] [ 71 ] cuyo DTM se encontró más tarde que era de 545 movimientos. [ 72 ] En 2012, cuando se estaba completando la base de datos de la mesa de Lomonosov de 7 piezas, se encontró una posición con un DTM récord de 549 movimientos (tercer diagrama a continuación). [ 72 ] Inicialmente se asumió que se encontraría un mate de 1000 movimientos en uno de los finales de 8 hombres. [ 72 ] Sin embargo, una investigación superficial dirigida actualmente solo ha encontrado una posición con DTC 584, que fue descubierta en 2021 por Bourzutschky. [ 37 ] Suponiendo que esta proyección sea cierta, la Ley de Haworth (que establece que el número de movimientos se duplica aproximadamente por cada pieza añadida) se rompe en este punto.

Las blancas mueven y dan jaque mate en 200. Las blancas no mueven su peón hasta la jugada 119.
Las negras mueven y dan jaque mate en 154.
Las blancas mueven y dan jaque mate en 549. Este es el jaque mate más largo con siete o menos piezas en el tablero.

Muchas posiciones son ganables a pesar de que a primera vista parezcan imposibles de ganar por la fuerza. Por ejemplo, la posición del diagrama central es una victoria para las negras en 154 movimientos (el peón blanco es capturado después de unos 80 movimientos). [ 23 ]

Estudios sobre el final del juego

E. Pogosyants , EG 1978
Las blancas juegan y ganan. El compositor pretendía que 1. Ce3 Rxh2 2. 0-0-0#! fuera la línea principal de la solución, pero una base de datos de partidas reveló que 1. h4 gana sin enrocar.

Dado que muchos estudios de finales elaborados tratan posiciones que existen en las bases de datos de finales, su corrección puede verificarse utilizando dichas bases. Algunos estudios han sido refutados por las bases de datos de finales. Esto puede deberse a que la solución del autor no funciona o a que existe una alternativa igualmente efectiva que el autor no consideró. Otra forma en que las bases de datos de finales manipulan los estudios es mediante un cambio en la evaluación de un final. Por ejemplo, se pensaba que el final con dama y alfil contra dos torres era tablas, pero las bases de datos de finales demostraron que era una victoria para la dama y el alfil, por lo que casi todos los estudios basados ​​en este final son refutados. [ 73 ]

Por ejemplo, Erik Pogosyants compuso el estudio de la derecha, con blancas jugando y ganando. La línea principal prevista era 1. Ce3! Rxh2 2. 0-0-0#. Una base de datos de partidas descubrió que 1. h4 también gana para las blancas en 33 movimientos, aunque las negras pueden capturar el peón (lo cual no es la mejor jugada; en caso de capturar el peón, las negras pierden en 21 movimientos, mientras que Rh1-g2 pierde en 32). Cabe mencionar que la base de datos no reconoce la solución del compositor porque incluye el enroque. [ 74 ]

Si bien las bases de datos de tablas han demostrado la inválida validez de algunos estudios, también han contribuido a la creación de otros. Los compositores pueden buscar en estas bases de datos posiciones interesantes, como el zugzwang . Para todos los finales de tres a cinco piezas y los finales de seis piezas sin peones, se ha tabulado y publicado una lista completa de zugzwangs mutuos . [ 75 ] [ 76 ] [ 77 ]

Ha habido cierta controversia sobre si se deben permitir los estudios de finales compuestos con la ayuda de bases de datos de partidas en los torneos de composición. En 2003, el compositor y experto en finales John Roycroft resumió el debate:

No solo las opiniones divergen ampliamente, sino que con frecuencia se defienden con firmeza, incluso con vehemencia: en un extremo está la opinión de que, dado que nunca podemos estar seguros de que se haya utilizado una computadora, es inútil intentar establecer una distinción, por lo que simplemente deberíamos evaluar un "estudio" por su contenido, sin referencia a sus orígenes; en el otro extremo está la opinión de que usar un "ratón" para extraer una posición interesante de una lista preelaborada generada por computadora no es en absoluto componer, por lo que deberíamos prohibir toda posición de este tipo. [ 78 ]

El propio Roycroft está de acuerdo con este último enfoque. Continúa: «Solo una cosa nos queda clara: la distinción entre composición clásica y composición por ordenador debe preservarse el mayor tiempo posible: si hay un nombre asociado a un diagrama de estudio, ese nombre constituye una reivindicación de autoría». [ 78 ]

Harold van der Heijden, 2001
Las blancas juegan y empatan.

Mark Dvoretsky , Maestro Internacional , entrenador de ajedrez y autor, adoptó una postura más permisiva. En 2006, comentaba un estudio de Harold van der Heijden , publicado en 2001, que llegaba a la posición de la derecha tras tres movimientos introductorios. El movimiento de tablas para las blancas es 4. Kb4!! (y no 4. Kb5), basándose en un zugzwang mutuo que puede ocurrir tres movimientos más tarde.

Comentarios de Dvoretsky:

Aquí debemos abordar una cuestión delicada. Estoy seguro de que esta singular posición final se descubrió con la ayuda de la famosa base de datos informática de Thompson. ¿Es esto un «defecto» que menoscaba el logro del compositor?

Sí, la base de datos informática es una herramienta disponible para cualquiera hoy en día. Sin duda, podríamos extraer de ella aún más posiciones únicas; hay algunos compositores de ajedrez que lo hacen con regularidad. El criterio de evaluación aquí debería ser el resultado obtenido. Por lo tanto: los milagros, basados ​​en análisis informáticos complejos más que en su contenido de ideas brillantes, probablemente solo interesen a ciertos estetas. [ 79 ]

"Juega al ajedrez con Dios"

En el sitio web de Bell Labs , Ken Thompson mantuvo en su momento un enlace a algunos de sus datos de base de datos de tablas. El titular decía: "Juega al ajedrez con Dios". [ 80 ]

En cuanto a las largas victorias de Stiller, Tim Krabbé hizo una observación similar:

Repasar estos movimientos es una experiencia inquietante. No son humanos; un gran maestro no los entiende mejor que alguien que aprendió ajedrez ayer. Los caballos saltan, los reyes orbitan, el sol se pone y cada movimiento es la verdad. Es como descubrir el sentido de la vida, pero en estonio. [ 81 ]

Nomenclatura

Originalmente, una base de datos de finales se denominaba «base de datos de finales». Este término apareció tanto en EG como en el ICCA Journal a partir de la década de 1970 y todavía se utiliza ocasionalmente. Según Haworth, el ICCA Journal empleó por primera vez la palabra «base de datos de finales» en relación con los finales de ajedrez en 1995. [ 82 ] Según esta fuente, una base de datos de finales contiene un conjunto completo de información, mientras que una base de datos puede carecer de cierta información.

Haworth prefiere el término "tabla de finales" y lo ha utilizado en los artículos que ha escrito. [ 83 ] Roycroft ha utilizado el término "base de datos oráculo" a lo largo de su revista, EG . [ 84 ] No obstante, la comunidad ajedrecística convencional ha adoptado "base de datos de finales" como el nombre más común.

Libros

John Nunn ha escrito tres libros basados ​​en análisis detallados de tablas de finales de partida:

Tablas

3 hombres

4 hombres

5 hombres

6 hombres

7-man (some)

Notes

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Referencias

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  • Guía para el uso de bases de datos de finales de ajedrez por computadora, por Aaron Tay.
  • Descargando bases de datos de tablas
    • Sitio de torrents para Gaviota, Scorpio y Syzygy 3,4,5 y 6 hombres EGTB
    • Torrent para Nalimov Tablebases (3+4+5+6) completo
    • Punto de distribución para bases de mesa de hasta seis piezas.
    • 3-4-5 piezas en el sitio FTP de Robert Hyatt
  • Consultar bases de datos de tablas en la web
    • Servidor de consultas web para bases de datos de tablas Nalimov de Eiko Bleicher (hasta seis unidades)
    • Servidor de consultas web para las bases de datos de Nalimov en ChessOK (hasta seis piezas).
    • Servidor de consultas web para bases de datos de tablas Nalimov de Lokasoft (hasta seis unidades)
    • Servidor de consultas web para bases de datos de tablas Nalimov en Shredder (hasta seis unidades)
    • Servidor de consultas web para bases de datos de tablas Syzygy de Niklas Fiekas (hasta siete unidades)
  • Posiciones máximas , es decir, las posiciones DTM más largas para finales con hasta cinco piezas y algunas con seis piezas, recopiladas por Kirill Kryukov.