Las otras cuatro páginas de esta sección tratan de lo que aprender a partir de
tableros fuertes aporta. Esta trata de dónde se detiene, y es la página que
mantiene a toda la familia con los pies en la tierra, porque cada técnica de aquí
comparte los mismos dos modos de fallo y es mejor enunciarlos con claridad que
dejar que un lector confunda un saco de trucos aprendidos con una forma de
superar el muro.
Toda señal aprendida de esta sección solo es segura como desempate. Decide
entre jugadas que por lo demás son equivalentes en lo único que de verdad cuenta,
la arista apareada que tienes delante, y nunca debe imponerse a esa cosa. En el
instante en que un a priori aprendido asciende de desempate a componente del
objetivo, la búsqueda empieza a canjear una arista apareada real por una
corazonada estadística, y se desmorona.
LODESTONE es la
medición más nítida de esto. Con un peso ínfimo, su a priori de piezas escasas
primero eleva la puntuación mediana de construcción desde cero de 449 a 451 y
estrecha la dispersión. Sube el peso aunque sea ligeramente y la puntuación cae a
422, luego a 380, porque perseguir las demandas escasas del corpus se canjea
entonces directamente contra el apareado de la arista que tienes delante. La
misma forma aparece en el
minado de anti-patrones por el
otro extremo: usar la lista de trampas como una guía suave llegaba a 463, pero
prohibir de forma dura las colocaciones atrapadas empeoraba los tableros. Una
señal aprendida es un buen empujón y una mala ley. El desmoronamiento no es un
accidente de ajuste que la ingeniería pueda hacer desaparecer; es la señal
diciéndote que nunca fue más que una corazonada.
El límite más profundo es más discreto, porque parece un éxito. Usada
correctamente, como desempate, una señal aprendida lleva de forma fiable una
búsqueda hasta el tope de su propio rango, y no más allá. LODESTONE es
explícito en que "no toca el techo de la cuenca que detiene a todo método cerca
del tope". PRIOR y
KEYRING alcanzan 460
partiendo de cero, el tope del rango de construcción desde cero, pero no lo pasan.
PALIMPSEST, el más
fuerte de todos, alcanza 463 y luego constata que reconstruir las regiones
atrapadas devuelve al mismo tablero tope ya conocido en lugar de a uno nuevo.
La razón es estructural, y es la tesis de toda la sección puesta del revés. Cada
tablero del corpus está él mismo atascado por debajo de 480. Una señal minada a
partir de ese corpus codifica dónde están los tableros fuertes, es decir, la
meseta, de modo que una señal aprendida que se limita a re-codificar la meseta no
puede alzar una búsqueda por encima de ella. El corpus conoce la forma de la
cuenca en la que están atrapados sus tableros; no conoce la salida, porque
ninguno de sus tableros la encontró. Lo que detiene a todo método cerca del tope
es el muro de rigidez: cerca de un tablero fuerte,
los desapareamientos restantes se bloquean en un único
σ-ciclo entrelazado que ninguna jugada local puede
abrir. Ese muro es una propiedad del puzzle, no de la ignorancia de una búsqueda,
y ninguna cantidad de minado de corpus lo mueve, porque el corpus está hecho de
tableros que chocan contra ese mismo muro.
Nada de esto vuelve inútil aprender a partir de tableros fuertes. Lo vuelve
preciso. Una señal aprendida es la forma más rápida y fiable de llevar una
búsqueda hasta la meseta: construir un tablero competitivo desde la nada
(PRIOR, KEYRING), alcanzarla en una cuenca inédita (la nueva familia de esquinas
de KEYRING), posarse cada vez en el tope del rango en lugar de tropezar a veces
(la dispersión estrechada de LODESTONE), o diagnosticar la jugada exacta que le
faltaba a una búsqueda para alcanzar una altura conocida (el doble desbloqueo de
REPLAY).
Para lo que no sirve es para pasar más allá de la meseta, y una sección sobre
aprender a partir de tableros fuertes que fingiera lo contrario le vendería al
lector la única cosa que el corpus, de forma demostrable, no puede contener. Los
pipelines de construir-luego-refinar que alcanzan los mejores tableros de este
proyecto reparten el trabajo con limpieza: un constructor aprendido para alcanzar
rápido el tope del rango, y luego una confrontación aparte con el muro de rigidez,
que aprender a partir de tableros fuertes sabe describir pero no sabe disolver.