Si chiama ShashGuru e spiega il gioco degli scacchi durante le partite, in tempo reale, illustrando le strategie dei giocatori e il “perché” dietro ogni loro mossa con un linguaggio chiaro e facilmente comprensibile anche ai giocatori non esperti.
Realizzato con il supporto tecnologico di Intel, il programma è frutto della tesi di laurea di Alessandro Libralesso, studente in Informatica dell’Università di Bologna, ed è nato all’interno del gruppo di ricerca sull’intelligenza artificiale applicata ai giochi, coordinato dal professor Paolo Ciancarini.
“I motori scacchistici tradizionali dicono che mossa fare, ma raramente spiegano il perché”, dice Alessandro Libralesso. “ShashGuru colma questa lacuna: interpreta la posizione sulla scacchiera e spiega la strategia con un linguaggio accessibile”.
ShashGuru sarà utilizzato per la prima volta durante l’edizione 2025 del Torneo Universitario di Scacchi dell’Alma Mater, durante il quale si sfideranno diciotto squadre universitarie ospiti dell’Alma Mater e composte da studenti e docenti internazionali, dal Giappone agli Stati Uniti, dall’Uzbekistan all’Europa. Il torneo si svolgerà dal 12 al 14 settembre e sarà trasmesso in diretta su Chess.com.
Sviluppato come applicazione web open source, ShashGuru unisce due elementi fondamentali. Da un lato, la precisione dei moderni motori scacchistici: software che analizzano le posizioni dei pezzi sulla scacchiera durante una partita e determinano la mossa ottimale da giocare. E dall’altro, la capacità esplicativa dei sistemi di intelligenza artificiale, in grado di produrre testi chiari e coerenti simili a quelli umani. Tenendo insieme queste due tecnologie, ShashGuru permette di trasformare una partita a scacchi in un’opportunità di apprendimento.
“Ho combinato una versione personalizzata del motore scacchistico Stockfish, realizzata dall’ingegnere e Maestro Internazionale Andrea Manzo, con un modello di intelligenza artificiale per il linguaggio”, spiega Libralesso. “In questo modo è nato un sistema che non si limita a calcolare la mossa migliore, ma ragiona su di essa e la spiega con parole semplici, proprio come farebbe un bravo insegnante”.
Test condotti con giocatori di diversi livelli hanno confermato l’efficacia del programma e la sua grande capacità di unire un’analisi profonda con spiegazioni chiare e immediate.
“Grazie a questa soluzione, l’obiettivo del Gran Maestro Emanuel Lasker di trovare mosse sempre migliori può essere realizzato – con analisi aggiuntive – al di fuori del cloud grazie agli AI PC”, afferma Alessandro Palla, Senior Staff Deep Learning Engineer di Intel e ricercatore AI nel team NPU (Neural Processing Unit). “Ottimizzata per accelerare i tempi con cui sono fornite le informazioni ed addestrata a ridurre le allucinazioni, l’AI ora agisce come un maestro di scacchi e supporto ai giocatori per analizzare le partite e migliorare al gioco, direttamente dal proprio PC”.
ShashGuru sarà in funzione durante il torneo di scacchi dell’Alma Mater e permetterà quindi di esaminare l’abilità dei partecipanti e, al tempo stesso, comprenderne la strategia. Il sistema di IA analizzerà le mosse dei circa settanta giocatori che si confronteranno nelle tre giornate di gara.
L’interfaccia intuitiva del sistema consentirà, inoltre, agli spettatori di porre domande dirette all’IA sul significato strategico di quanto sta accadendo sulla scacchiera. Le spiegazioni fornite permetteranno di comprendere ogni dettaglio delle partite e le tattiche di gioco.
ShashGuru, infine, sarà anche il primo sistema di intelligenza artificiale al mondo ad assegnare il premio per la “partita più bella”, che nel mondo scacchistico non si riferisce necessariamente alla vittoria. Il riconoscimento è assegnato infatti a una partita notevole per il gioco strategico e tattico, e spesso per la presenza di combinazioni spettacolari, sacrifici di pezzi e un finale avvincente. Proprio per questo, il compito di individuare “la partita più bella” è stato finora svolto da scacchisti professionisti: è necessario, infatti, tenere in considerazione parametri tecnici e qualitativi come l’originalità delle mosse, la precisione della linea di gioco o ancora il livello di difficoltà delle sfide.
