Hur programmerar man ai?

Det finns många metoder för spel-AIs. En metod man kan använda i t.ex. Schack är att bygga ett träd av brädeskonfigurationer, dvs roten på trädet är startpositionen, och sen leder alla drag man kan tänkas göra till barn i trädet.

AIn kan välja bort alla uppenbart dumma drag, för en själv men även för motståndaren, och därmed begränsa storleken på trädet avsevärt. Sedan gör man ett så djupt träd man kan, ju djupare, desto fler drag frammåt kan AIn tänka. En klurig sak är dock att man måste kunna bedömma hur bra en viss brädeskonfiguration är. Ett enkelt sätt är att räkna pjäser, men det är inte helt optimalt. Sedan väljer man det drag som leder till ett underträd med bättre konfigurationer. Men man måste tänka på att även om det finns många grenar i ett underträd som har bra konfigurationer så kanske det finns enstaka dåliga som motståndaren kan tvinga en in på ändå, men man försöker anta att moståndaren gör det bästa draget han kan alltid, fast notera att det är svårt att veta vilket som är det bästa även för moståndaren. Det här med att bedömma vad som är bra är en av de svårare sakerna i just denna metod.

EDIT: Lite mer

Ett enkelt sätt är att låta "datorn" räkna ut alla möjliga kombinationer som spelaren kan lägga i nästa drag, samt alla kombinationer "datorn" kan lägga för att få tre i rad, sedan väga dem mot varandra. Ett mer avancerat sätt är att köra "machine learning" och låta "datorn" lära sig efter varje omgång, då kan man t.ex låta den ta alla historiska matcher i beräkning för att estimera var man bör lägga nästa bricka tillsammans med tidigare strategi, t.ex om två platser är lika värda i den första approachen kan man ta tidigare matcher i beräkning om vilken av dessa platser som är "bäst".

Ett naivt implentationssätt skulle kunna vara att låta alla pjäser ha regler för hur dom kan förlytta sig på spelplanen, samt om dom kan flyttas på alls. t.ex om du schack låter gå igenom alla pjäser som kan flyttas, och sen tittar på vilka positioner på spelplanen som reglerna säger att den kan flyttas till, och om platsen är ledig. Sen är det bara att välja den mest optimala av dessa. Låter kanske mer förvirrat nu när jag läser igenom det

Det är inte så bara det, som jag försökte förklara i mitt inlägg.

Det handlar ofta om att bena ut hur en duktig människa gör. Intelligens handlar om att känna igen mönster så ofta handlar mycket om att identifiera vilka mönster.

För 3/4/5 i rad är ett ganska enkelt sätt att "poängsätta" alla tomma rutor utefter hur spelplanen ser ut. Sedan lägger ditt AI i rutan med högst poäng. Om vi antar att vi spelar 5 i rad:
* Säg att AI har fyra i rad och kan lägga en femte i rutan x. Ruta X får då enormt hög poäng.
* Säg att moståndaren har fyra i rad men är blockerad på ena sidan. Rutan på andra sidan får då också enormt hög poäng (men inte lika hög som ifall AI kan vinna) för att AIn ska blockera denna.
* Har motståndaren tre i rad och fritt på båda sidor får dessa två rutor höga poäng för att blockera.
* Har AI tre i rad och fritt på båda sidor får detta lite högre poäng, eftersom AI då får "fördel" i att vara ett drag före.

Och så vidare. När hela spelplanen (rutor ute i ingenstans får noll poäng) är kontrollerad lägger AIn i rutan med högst poäng. Finns flera så slumpa vilken den lägger i, så verkar det som att den funderar lite.

Fast i just schack, och i många andra fall, så tänker en människa och en dator på helt olika sätt. T.ex. den metoden jag beskrev (bygga ett träd) är populär hos schackdatorer, men det är inte alls så en människa gör. Trädet som en AI bygger kanske bedömmer 100 drag i förväg eller nått sånt, nått som människor inte kan. Människor använder sig mer av mönsterigenkänning (det tar ganska lång tid att träna upp också - att bli bra på schack tar ett tag).

I allmänhet är matte väldigt användbart när man håller på med AI eller maskininlärning. De flesta metoder är mer matte än att försöka efterlikna människor.

Jo det stämmer och jag funderade på om jag skulle gå in på det. Menade generellt princip för AI. Träd-principen är effektiv pga att daotrn är snabb på saker som en hjärna inte är, men det är i strikt bemärkelse 'fusk' som AI betraktat.

För just tre i rad och enklare brädspel så skulle iaf jag implementera en minmax algoritm med alpha-beta pruning.

Varför skulle det vara fusk?

Därför att det är en alltför icke-generell algoritm för att räknas som ai, åtminstone av ortodoxa inom området.

För Tre-i-rad kan det vara lämpligt att skapa en tvådimensionell array som innehåller alla möjliga lösningar, (är ju inte så många), och kolla efter varje drag om det finns någon rad som motsvarar en rad i lösnings-arrayen. Datorn kan sen ha olika prioriteringar när den sätter ut sina brickor:

#1 - Mitten
#2 - Hörn
#3 - Resterande

Är mittenplatsen upptagen? Ja, det var den, moving on... Finns det något ledigt hörn? Ja, bra, då sätter vi en bricka där.

Ganska enkelt.