Primero, debes definir qué quieres decir con mejor. Por ejemplo, ¿significa mejor que eres el jugador más dominante para tu época? ¿O significa que la calidad de tu jugador es superior a la de todos los demás jugadores? Y si la calidad es lo que quiere decir, ¿cómo define la calidad?
Paul Morphy fue probablemente el jugador más dominante. Por ejemplo, cuando tenía 12 años derrotó a un jugador de los diez primeros (Lowenthal) en un partido 3-0. Según Edo y chessmetrics, ¡probablemente ya era uno de los mejores jugadores del mundo a los 12 años! A la edad de 21 años, jugó contra un simultáneo contra 5 de los diez mejores jugadores (Bird, Barnes, Boden, De Reviere y Lowenthal) y anotó 3-2.
Sin embargo, la mayoría argumentaría que el dominio es un pobre indicador de quién es el mejor. Después de todo, Morphy ha sido descrito como el primer jugador de ajedrez moderno. Su competencia fue débil en comparación con los campeones posteriores.
Otra definición que se ha utilizado es la calidad del juego. Sin embargo, esta definición también tiene muchos problemas. En los cientos de 1900, varias personas argumentaron que Steinitz o Lasker eran los mejores jugadores de todos los tiempos, argumentando que su conocimiento de la apertura y la teoría moderna los haría superiores a los jugadores del pasado. Sin embargo, Louis Paulsen hizo algunos argumentos muy inteligentes en contra de esta hipótesis. Argumentó que Morphy (que tenía memoria fotográfica y memorizó el código de barras de Louisana a la edad de 19 años) si volviera a la vida aprendería aperturas y teoría moderna dentro de un año y podría competir con éxito contra los jugadores de ajedrez modernos.
Regan argumenta que los jugadores de ajedrez modernos que tienen acceso a las computadoras de ajedrez y los métodos de entrenamiento modernos juegan más como las computadoras que los jugadores del pasado. Eso no es sorprendente porque fueron entrenados por computadoras, pero ¿eso significa que los jugadores modernos son realmente mejores? Esto plantea la pregunta de qué harían Fischer o Capablanca si tuvieran acceso a las computadoras modernas.
Además, la computadora de análisis del profesor Regan me parece bastante incompleta, ya que solo implica unos pocos períodos de cinco años y no se mencionan los jugadores incluidos en el análisis. Un análisis informático más exhaustivo realizado por los profesores Matej Guid e Ivan Bratko descubrió que, de hecho, ¡Capablanca jugaba más como una computadora que los jugadores modernos! https://en.chessbase.com/post/computers-choose-who-was-the-strongest-player-. Sin embargo, Guid y Bratko notaron que hay un problema al concluir de esto que Capablanca era un mejor jugador. Quizás su estilo más bien sereno lo llevó a menos posiciones en las que probablemente cometería un error. Por lo tanto, su porcentaje de errores fue menor, pero también ejercía menos presión sobre sus oponentes que los jugadores más agresivos. De hecho, Capablanca tuvo un alto porcentaje de sorteo en comparación con sus contemporáneos.
Por el contrario, un jugador altamente táctico como Kasparov podría ser penalizado por su estilo de juego, que es más probable que conduzca a posiciones altamente tácticas donde las computadoras son especialmente buenas para encontrar errores. De hecho, las computadoras tienden a desempeñarse mejor contra jugadores tácticos que los jugadores posicionales o, en particular, de posición cerrada, donde las tácticas juegan un papel menor. Por lo tanto, el análisis por computadora que se basa en la cantidad de errores detectados por la computadora es probable que favorezca a los jugadores de posición cerrada. Por el contrario, un jugador agresivo como Kasparov puede cometer más errores tácticos que otros jugadores porque buscó posiciones muy complejas, ¡pero sus oponentes harán aún más!
Por lo tanto, necesita un sistema de ponderación de errores que no solo calcule el porcentaje de errores por cada 100 movimientos (que es básicamente lo que hicieron Regan, Guid y Bratko). En cambio, debes calcular la diferencia entre tu tasa de error y la tasa de error de tus oponentes. Después de todo, el ajedrez se trata de cometer menos errores que tu oponente. Presionar a tu oponente para inducir más errores se considera de buena calidad.
Sin embargo, mi método de cálculo revisado conduce a otro problema: estos análisis informáticos no tienen en cuenta la fuerza de tu oponente. Por ejemplo, tal vez Larson logra una calificación muy alta en ajedrez porque su estilo agresivo (optimista) condujo al dominio sobre los jugadores con calificaciones más bajas. Sin embargo, tuvo problemas en los juegos contra jugadores de igual calificación. Otros jugadores han argumentado con frecuencia que él era demasiado optimista en su juego contra otros jugadores de alta calificación. Para evitar este problema, el análisis de verificación de errores de la computadora solo debe mirar los juegos contra competidores fuertes (por ejemplo, los 10, 20 o 100 mejores jugadores). Sin embargo, eso todavía no aborda el problema de aumentar la fuerte competencia con el tiempo.
¿Se puede corregir el problema del aumento de la calidad del juego mirando las clasificaciones anteriores como Chessmetrics? En realidad, prefiero el sistema de clasificación de Edo http://www.edochess.ca/porque los supuestos estadísticos son mejores. Por ejemplo, Chessmetrics supone que la calificación máxima de un jugador ocurre cuando tiene 40 años. Dudo que eso sea cierto para todos y muchos jugadores abandonan el ajedrez antes de esa edad o su juego fue de primera categoría durante unos años (por ejemplo, Harry Nelson Pillsbury, Charousek, Fischer, Morphy, Rubinstein, Fine). Desafortunadamente, Edo solo compara las calificaciones de los jugadores de 1811 a 1920. Según Edo, Capablanca y Morphy son los dos jugadores más altos de esta época. Según Chessmetrics, Capablanca y Lasker fueron los dos mejores jugadores (Morphy ni siquiera está entre los diez primeros). Según Chessmetrics, Zukertort, Steinitz, Tarrasch, Lasker, Pillsbury, Maroczy, Marshall, Janowsky, Chigorin, Schelecter, Blackburne, Duras, Teichmann, Neumann, Vidmar, Gunsberg, Rubinstein y Burn fueron mejores que Morphy.
Si la innovación conduce al dominio dentro de una era de ajedrez específica a lo largo del tiempo y se vuelve cada vez más difícil innovar con el tiempo a medida que aumenta la fuerza de la competencia, no se puede medir el verdadero dominio con solo mirar los registros de los mejores 30 jugadores. Es decir, es mucho más difícil para Magnus Carlsen dominar a sus oponentes que para campeones anteriores. Si nos fijamos en las calificaciones anteriores, es fácil ver que la magnitud de la diferencia entre las calificaciones de los mejores jugadores ha disminuido con el tiempo. Por lo tanto, creo que un modelo estadístico de tipo Edo que tenga en cuenta la dificultad de dominar con el tiempo sería un mejor enfoque que lo que se ha intentado anteriormente. Por ejemplo, Fischer fue un jugador bastante dominante en su época porque ganó 20 juegos seguidos. ¿Cuál fue la racha ganadora más larga de Kasparov o Karpov en comparación con esta racha ganadora? Según Seirawan, sus rachas ganadoras más largas fueron siete juegos.
Por supuesto, no estoy afirmando que las rachas ganadoras sean una buena métrica. Solo estoy argumentando que el dominio por clasificaciones o en partidos individuales contra otros jugadores importantes es una métrica útil que no se toma explícitamente en consideración en los sistemas actuales de calificación de retroceso.
Entonces, el análisis de mis sueños es que utilizas las calificaciones de Edo basadas en una base de datos que solo incluye a los 20 o 30 mejores jugadores de cada período de cinco años. Después de completar este análisis, repondera sus resultados por un factor de dominio. Es decir, los jugadores más recientes obtienen un factor de bonificación que se calcula al estimar la trayectoria de dificultad para dominar con el tiempo (la disminución en las disparidades de calificación entre los 30 mejores jugadores a lo largo del tiempo). Luego, validarías este análisis comparando el porcentaje de jugadores de errores cometidos calculados por la computadora de ajedrez que sus oponentes cometen menos sus propios errores. Si esto invalida lo anterior, entonces debe volver a pesar de acuerdo con el análisis de verificación de errores de la computadora si muestra que hay una tendencia para que los mejores jugadores más recientes jueguen con mayor precisión incluso después de que se tenga en cuenta mi factor de dominio.
Supongo que, basándome en esto, es que a Kasparov le iría muy bien. Pero eso es solo una suposición.