Gry planszowe mają zwykle mało skomplikowane zasady, które jednoznacznie określają graczom możliwości ruchu i „granice” symulacji, co czyni je dobrym polem do pojedynku między człowiekiem a sztuczną inteligencją. Na polskim rynku wydawniczym nie ma zwartej publikacji na temat zastosowania sztucznej inteligencji w strategicznych grach planszowych, dlatego książka Tomasza Wierońskiego jest interesującą propozycją wypełniającą tę lukę.
Po ciekawym wprowadzeniu w historię gier, barwnej prezentacji wybranych tytułów (tak historycznych, jak i współczesnych) oraz wskazaniu kierunku, w którym zmierzają dzisiejsze gry, i przyczyn ich coraz większej popularności autor przedstawia tezę, zgodnie z którą w ściśle określonych środowiskach, takich jak gry planszowe, możliwe jest sprawdzenie różnych sposobów rozwiązywania pozornie prostych problemów i przetestowanie zdolności agentów do adaptacji.
Gra Monopoly – mimo niezaprzeczalnych elementów losowości – daje bardzo duże możliwości w tworzeniu różnorodnych sztucznych inteligencji i na potrzeby tej właśnie gry autor opracował sztuczną inteligencję zdolną do podejmowania samodzielnych decyzji podczas rozgrywania partii z innymi agentami, a także z człowiekiem. Punktem wyjścia było przeprowadzenie wśród graczy badania ankietowego, które miało na celu poznanie popularnych strategii stosowanych przez grających w Monopoly. Następnie autor zaprojektował i stworzył prostych agentów działających w sposób losowy oraz agentów wykorzystujących z góry przyjętą strategię. Finalnie opracował samouczącą się sztuczną inteligencję stosującą algorytmy genetyczne i głębokie sieci neuronowe oraz środowisko przeznaczone do jej nauki.
Jednym z głównym celów sztucznej inteligencji jest naśladowanie zachowań człowieka po to, aby w pewnych zadaniach mogła go zastąpić. Właśnie z tego względu konfrontowanie stworzonych agentów z człowiekiem zawsze było ekscytujące. Zaprojektowany i wytrenowany na potrzeby gry Monopoly agent potrafił samodzielnie podejmować wszystkie niezbędne do skutecznej gry decyzje i przy stosowaniu przyjętej strategii odnosić zwycięstwa w pojedynkach z innymi agentami. Kulminacyjnym momentem było jednak przeciwstawienie w rozgrywce stworzonego agenta genetycznego człowiekowi. O tym, czy na planszy sztuczna inteligencja faktycznie okazała się godnym przeciwnikiem człowieka, dowie się czytelnik z tej właśnie pracy.
Odbiorcami książki mogą być pracownicy nauki z dziedzin związanych z zastosowaniem sztucznej inteligencji, behawioryzmem, podejmowaniem decyzji, osoby zajmujące się tworzeniem gier biznesowych i wszyscy miłośnicy gier.
- Spis treści
-
Wstęp 5
1. Historia gier planszowych 7
1.1. Pojęcie gry planszowej 7
1.2. Historia pierwszych gier planszowych 8
1.2.1. Królewska gra z Ur 8
1.2.2. Kości do gry i pierwsza próba ujarzmienia losu 9
1.2.3. Mankala, arytmetyka i liczenie 11
1.2.4. Karty do gry, czyli nieograniczona kreatywność w pudełku 12
1.2.5. Szachy i umiejętności strategiczne 12
1.2.6. Gra go 13
1.2.7. Hnefatafl, czyli szachy w wydaniu wikingów 14
1.3. Renesans gier planszowych 15
1.3.1. Monopoly i wskazanie problemów społecznych 16
1.3.2. Labirynt 17
1.3.3. Stratego 18
1.3.4. Ryzyko 19
1.3.5. Mastermind 21
1.3.6. Magic: The Gathering 21
1.3.7. Catan 22
1.3.8. Carcassonne 242. Gry planszowe w erze cyfryzacji 25
2.1. Rozwój rynku gier planszowych 25
2.2. Społeczne fundowanie gier i nowe możliwości dzięki platformie Kickstarter 27
2.3. Współczesne gry planszowe – wybrane przykłady 30
2.3.1. Scythe 30
2.3.2. Gloomhaven 31
2.3.3. Tainted Grail 333. Sztuczna inteligencja w grach 35
3.1. Podstawy teorii sztucznej inteligencji i algorytmów 35
3.1.1. Sztuczna inteligencja 35
3.1.2. Uczenie maszynowe i głębokie sieci neuronowe 36
3.1.3. Algorytmy ewolucyjne i genetyczne 37
3.2. Sztuczna inteligencja w grach komputerowych 39
3.3. Gry planszowe i algorytmy 414. Zastosowanie sztucznej inteligencji do budowy gry planszowej w ujęciu badań empirycznych 42
4.1. Metody prowadzonych badań 42
4.1.1. Zasady gry Monopoly oraz ich modyfikacja 43
4.1.2. Ankieta dotycząca preferowanych przez graczy strategii 45
4.1.3. Podsumowanie strategii na podstawie wyników badań własnych 51
4.2. Zależności w Monopoly 52
4.3. Implementacja środowiska dostosowanego do nauki sztucznej inteligencji. 53
4.3.1. Klasa Property 55
4.3.2. Klasa Card 56
4.3.3. Klasa Board 57
4.3.4. Klasa Game 57
4.3.5. Klasa Player 60
4.3.6. Klasy AllCards i AllProperties 61
4.4. Wybór agentów do rozgrywki 62
4.4.1. Agent konsolowy, czyli gracz 62
4.4.2. Agent kupujący wszystko 64
4.4.3. Agent oparty na popularnych strategiach graczy 65
4.4.4. Agent genetyczny 66
4.5. Proces tworzenia agenta genetycznego 66
4.5.1. Implementacja sieci neuronowych i funkcje aktywacji 66
4.5.2. Implementacja środowiska do wykonania algorytmów genetycznych 68
4.5.3. Implementacja agenta genetycznego 70
4.6. Ocena efektywności agentów 73
4.6.1. RandomAgent kontra BuyAllAgent 73
4.6.2. Proces uczenia algorytmu genetycznego i testy 74Zakończenie 77
Bibliografia 78