El algoritmo Minimax: cómo la IA piensa mejor que tú en los juegos
¿Alguna vez jugando ajedrez, damas o incluso el GO, te has quedado pensando… ¿cómo rayos hace la inteligencia artificial para jugar tan bien?
Pues prepárate, porque en este artículo vamos a destripar uno de los secretos mejor guardados del mundo de la programación de videojuegos y la IA: el algoritmo Minimax.
¿Qué es el algoritmo Minimax?
El algoritmo Minimax es una técnica utilizada en juegos para elegir la mejor jugada posible en una situación determinada.
Pero no estamos hablando de cualquier tipo de juego. Para que este algoritmo funcione correctamente, el juego debe cumplir ciertas condiciones:
- Dos jugadores
- Turnos alternados
- Información perfecta (ambos jugadores conocen todo lo que ocurre en la partida)
- Suma cero (lo que uno gana, el otro lo pierde)
Sí, básicamente como en el ajedrez o el tres en raya. Uno gana, el otro pierde. Sin puntos de consolación.
¿Y cómo funciona Minimax?
El algoritmo se basa en la idea de que cada estado del juego puede evaluarse numéricamente.
Para eso, se asignan valores según el resultado de la partida:
1: gana el jugador MAX-1: gana el jugador MIN0: empate
MAX es quien quiere que el valor sea lo más alto posible.
MIN, en cambio, busca que el valor sea lo más bajo posible.
Así que en cada turno, cada jugador elige la jugada que más le conviene, según este principio.
Un ejemplo sencillo: el clásico 3 en raya
Para no complicarnos, vamos a usar el famoso tres en raya (tic-tac-toe).
Supongamos que es el turno de MAX (la IA), y tiene 3 movimientos posibles.
Entonces se genera un árbol de jugadas:
- MAX elige 3 posibles movimientos.
- Luego, MIN responde con 2 jugadas por cada una de esas opciones.
- Finalmente, se llega a los estados finales del juego, donde ya se sabe si gana alguien o hay empate.
A partir de ahí, el algoritmo hace lo siguiente:
- Desde el fondo del árbol, se pasa el valor de los estados hacia arriba.
- En los turnos de MIN, se selecciona el valor más bajo disponible.
- En los turnos de MAX, se escoge el valor más alto.
Esto se repite hasta llegar a la raíz del árbol, donde MAX elige finalmente su jugada.
Y voilà: la mejor jugada posible queda seleccionada.
¿Parece magia? Es pura lógica (y algo de paciencia)
Este proceso se basa en la lógica de suposición recursiva: el algoritmo asume que el oponente jugará lo mejor que pueda contra ti, y por eso siempre considera sus mejores movimientos también.
En otras palabras: “yo elijo lo mejor, suponiendo que tú también lo harás”.
Eso hace que la IA no solo piense en el ahora, sino también en lo que podría pasar después.
¿Y qué pasa con juegos más complejos como el ajedrez o el GO?
Aquí es donde el algoritmo se topa con un muro.
¿Por qué? Porque estos juegos tienen millones de combinaciones posibles, y calcular todas es simplemente inviable.
Imagina tener que pensar 10 movimientos adelante en ajedrez. ¿Cuántas jugadas posibles habría? Miles. Exponencialmente muchas.
Entonces, ¿qué se hace?
Exploración limitada: solo un pedacito del árbol
La solución es explorar solo una parte del árbol de jugadas, hasta una cierta profundidad.
Y en lugar de esperar a que el juego termine para saber quién gana, se usa una función de evaluación.
Esta función intenta predecir qué tan buena es una posición, incluso si no es final.
Un ejemplo con ajedrez
Supón que la IA controla las piezas blancas. La función de evaluación podría ser:
valor_total = suma_de_valores_de_piezas_blancas - suma_de_valores_de_piezas_negrasSi este valor es positivo, la IA “va ganando”.
Si es negativo, el oponente lleva la ventaja.
¿Y qué tan buena debe ser la función de evaluación?
Esencial. Vital. Crítica.
La función de evaluación es el corazón del algoritmo Minimax en juegos complejos.
Mientras mejor sea esta función, mejores decisiones tomará la IA.
Porque no sirve de nada calcular mil movimientos si al final la valoración de la jugada está mal.
¿Se puede mejorar aún más?
¡Claro! Aunque Minimax es poderoso, tiene una debilidad: explora muchas ramas que no valen la pena.
Por eso, se desarrollan técnicas adicionales como:
- Poda alfa-beta: evita analizar jugadas que no cambiarán el resultado final.
- Ordenamiento de movimientos: intenta analizar primero las mejores jugadas.
- Heurísticas avanzadas: para mejorar la calidad de la función de evaluación.
Pero eso, como diría un buen youtuber de programación, te lo explico en otro vídeo.
Conclusión: el cerebro frío detrás de una jugada perfecta
El algoritmo Minimax no es un truco ni una trampa.
Es una forma ordenada y lógica de pensar todas las posibilidades, asumiendo que el oponente también jugará lo mejor que pueda.
Gracias a esto, una IA puede superar a muchos jugadores humanos, sobre todo en juegos donde calcular muchas opciones da ventaja estratégica.
Y tú, ahora que sabes cómo funciona… ¿aún piensas que la IA te gana por suerte?
Preguntas frecuentes
¿Minimax sirve para cualquier juego?
No. Solo funciona bien en juegos de dos jugadores, por turnos, con información perfecta y de suma cero.
¿Es lo mismo que una red neuronal?
No. Minimax es un algoritmo clásico, basado en reglas y lógica. Las redes neuronales aprenden de datos y usan otras técnicas.
¿Por qué se llama Minimax?
Porque un jugador maximiza su puntuación (MAX) y el otro minimiza la suya (MIN), de ahí Mini-Max.
¿Qué tan lejos mira el algoritmo en el ajedrez?
Depende de la potencia del sistema. En general, las IA modernas exploran entre 6 a 12 movimientos hacia adelante, aunque no siempre todas las ramas.
¿Te sorprendió cómo funciona Minimax?
¿Ya lo conocías o acabas de descubrir su genialidad?