En la hemeroteca de IEEE Xplore tienen este artículo de una de vieja publicación del departamento de I+D de IBM acerca de uno de los temas de los comienzos de la inteligencia artificial: el estudio de la teoría de juegos aplicada a entretenimientos como el juego de las damas: Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers [PDF]

El artículo, que data ni más ni menos que de 1959, habla de un par de «procedimientos de aprendizaje automático» que, para sorpresa de su creador, «aprendieron a jugar a las damas mejor que la persona que escribió el programa». Y además en tan solo unas 8 o 10 horas de juego. (Un tanto asombroso pero no imposible.)

Según se cuenta allí esos algoritmos incluían: las reglas del juego, un sentido de dirección u objetivo y una lista de parámetros «redundantes e incompletos» cuyos valores reales eran desconocidos – probablemente los valores de las funciones de evaluación que permiten valorar saber si un jugador está mejor, igual o peor tras realizar una jugada. Ejemplos típicos de esos parámetros incluyen números como las piezas propias sobre el tablero (y del contrincante), las piezas atacadas y defendidas, las opciones posibles, la posibilidad de coronar, etcétera.

El programa corría en un IBM 704 y era capacidad de anticipar unos 5, 10 o 20 movimientos para cada bando (plies, en inglés) según las circunstancias: si había capturas o no, según el tiempo requerido, etcétera. En el artículo se habla de trabajos similares de Shannon …