Antes de profundizar en los videojuegos con IA más modernos, vamos a hablar sobre la IA en los juegos básicos como el parchís, ajedrez o tres en raya.
Lo primero es decir que para estos juegos se usan unos algoritmos llamados algoritmos de juego con adversario. Estos algoritmos están diseñados para tomar decisiones en entornos donde hay un oponente que también actúa estratégicamente. El objetivo es maximizar nuestras posibilidades de ganar, asumiendo que el adversario también jugará de forma óptima.
Uno de los algoritmos más conocidos y utilizados es Minimax. Este algoritmo explora todas las posibles jugadas propias y del oponente, hasta una cierta profundidad, y evalúa cada estado final con una función heurística. El jugador que utiliza Minimax intentará maximizar su ganancia, mientras que asume que el oponente intentará minimizarla.
Por ejemplo, en un juego como el tres en raya, Minimax puede recorrer todas las posibles secuencias de movimientos hasta el final del juego y elegir la que garantice como mínimo un empate, aunque el otro jugador juegue perfectamente.
Sin embargo, Minimax tiene un problema: si el número de movimientos posibles es muy alto (como en el ajedrez), analizar todas las combinaciones posibles se vuelve computacionalmente costoso. Para resolver esto, se utiliza una mejora llamada poda alfa-beta.
La poda alfa-beta optimiza el Minimax evitando explorar ramas del árbol de decisiones que no pueden influir en la decisión final. Utiliza dos valores:
- Alfa: la mejor puntuación que el jugador maximizador puede asegurar hasta el momento.
- Beta: la mejor puntuación que el jugador minimizador puede asegurar hasta ese punto.
Si durante la exploración una rama da un resultado peor que uno ya encontrado en otra, esa rama se descarta automáticamente, reduciendo significativamente el número de nodos que se deben analizar.
Un ejemplo práctico sería un motor de ajedrez simple, que usa Minimax con poda alfa-beta para explorar 5 o 6 movimientos hacia adelante. Esto permite tomar decisiones inteligentes sin necesidad de analizar todas las combinaciones posibles, ahorrando recursos y tiempo de cálculo.
Estos algoritmos son la base de muchos juegos clásicos con IA, y siguen siendo la base teórica incluso en juegos más complejos, aunque allí suelen combinarse con aprendizaje automático y redes neuronales, como se hace en motores modernos como AlphaZero.
Por aquí os dejamos unos videos explicando cada uno:
Tutorial sobre Minimax aplicado a juegos como ajedrez o tres en raya:
https://www.chess.com/blog/motorsuresh/mastering-chess-with-the-minimax-algorithm-blog-1 zh.wikipedia.org+4youtube.com+4youtube.com+4scaler.com+15chess.com+15es.wikipedia.org+15
Tutorial paso a paso sobre poda alfa‑beta, con explicación y pseudocódigo:
https://www.geeksforgeeks.org/dsa/minimax-algorithm-in-game-theory-set-4-alpha-beta-pruning/ cmrtpoint.com+8es.wikipedia.org+8youtube.com+8tutorialforbeginner.com+9geeksforgeeks.org+9de.wikipedia.org+9
Y un vídeo que cubre ambos conceptos muy visualmente:
https://www.youtube.com/watch?v=l-hh51ncgDI
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