Por: Gilberto Solorza
La consola Atari 2600, lanzada en 1977, ha protagonizado una sorprendente victoria contra dos de las inteligencias artificiales más avanzadas del mundo: ChatGPT de OpenAI y Copilot de Microsoft. El enfrentamiento se realizó en el clásico juego Video Chess, dentro de un experimento ideado por el ingeniero informático Robert Caruso.
Con apenas 1,19 MHz de CPU y 128 bytes de RAM, la Atari 2600 fue considerada en su época una maravilla tecnológica, aunque limitada por los estándares actuales. Sin embargo, esta reliquia del pasado demostró que la especialización puede superar a la potencia bruta en tareas bien definidas.
Durante la partida contra ChatGPT, el modelo de lenguaje mostró serias dificultades: confundía piezas como torres y alfiles, olvidaba posiciones previas del tablero y cometía errores básicos de estrategia, incluso después de recibir correcciones tras movimientos inválidos. Después de más de una hora y media de juego, ChatGPT se rindió ante la Atari.
Microsoft Copilot corrió con una suerte similar. La IA de la empresa de Redmond sacrificó piezas importantes sin motivos estratégicos y demostró problemas para mantener la continuidad del juego, lo que terminó facilitando la victoria de la consola vintage.
Un momento particularmente revelador ocurrió durante la segunda partida, cuando Copilot, tras perder su reina en una jugada sin sentido, intentó justificar su movimiento con una explicación que, aunque coherente en lenguaje, era táctica y estratégicamente absurda. Caruso señala que este tipo de “alucinaciones” son comunes en modelos generativos cuando se les exige razonar fuera de sus capacidades entrenadas. “No están viendo un tablero, están simulando que saben lo que hacen”, explicó.
La clave detrás del resultado reside en el enfoque especializado de la Atari 2600. Aunque su IA en Video Chess es básica y apenas puede prever una o dos jugadas, está optimizada exclusivamente para jugar ajedrez, adaptada a las limitaciones de su hardware. En cambio, ChatGPT y Copilot son modelos generativos diseñados para comprender y generar lenguaje natural, no para mantener un tablero de ajedrez visual ni gestionar múltiples estados en tiempo real.
Este inesperado desenlace ha encendido un debate en la comunidad tecnológica sobre los límites reales de la inteligencia artificial actual, especialmente en tareas estructuradas y cerradas como el ajedrez. Aunque los modelos modernos brillan en comprensión de texto, creatividad y conversación, el caso demuestra que la especialización aún puede imponerse a la versatilidad, al menos en ciertos contextos.
Robert Caruso, el responsable del experimento, concluyó que “no se trata de una victoria nostálgica, sino de una lección sobre diseño y propósito”. La Atari, diseñada para un juego específico, cumplió su cometido de forma impecable; las IAs modernas, por su parte, aún enfrentan desafíos cuando se trata de tareas que requieren persistencia contextual más allá del lenguaje.
