Es existieren viele ausgezeichnete Spielprogramme, die auf ihrer jeweiligen Domäne alle bzw. fast alle menschlichen Spieler besiegen können. Diese Spielagenten befinden sich auf einem hohen Intelligenzniveau in Bezug auf das Spiel, für das sie programmiert
wurden. Wenn man bedenkt, dass diese Systeme ausschließlich nur auf dem jeweiligen Spezialgebiet einzusetzen sind, kann man dann nicht von einer eher beschränkten Intelligenz sprechen? Man stelle sich vor, ein Schach-Großmeister ist chancenlos gegen
durchschnittlich intelligente Kindergartenkinder, wenn er gegen sie einfache Spiele wie Vier Gewinnt, Mühle und Tic-Tac-Toe spielt. Man würde seine intellektuellen Fähigkeiten wahrscheinlich in Frage stellen. Analog dazu kann man auch die Intelligenz der klassischen Spielagenten anzweifeln, die nur jeweils ein Spiel beherrschen. Bisher lag die Aufgabe der Analyse von komplexen Strategiespielen ausschließlich in Menschenhand.
Der Mensch entwickelt spielspezifisches Wissen und Strategien zur Lösung des Spielproblems. Anhand der Ergebnisse dieser Denkprozesse wird nun ein Computer programmiert der lediglich dazu genutzt wird, anhand einer Schritt-für-Schritt Anleitung
des Programmierers eine Lösung für die definierten Probleme zu finden. Die eigentliche Intelligenz kam vom Menschen, die Rechenkraft vom Computer. Wünschenswerter wäre ein Computersystem, das dem Menschen diese strategische Denkarbeit abnimmt und zu einer vom Menschen definierten Problemstellung automatisch eine Lösung findet, ohne genaue Instruktionen zur Lösungsfindung vorgegeben zu bekommen. Auf dieser Vision aufbauend hat sich ein neuer Forschungszweig entwickelt – das General Game Playing (GGP). Hierbei geht es um die Entwicklung von Agenten, die ohne menschliche Intervention selbstständig viele verschiedene Arten von Spielen erlernen können. Ein GGP-Agent bekommt lediglich die Spielregeln eines Spiels überliefert und muss aus dieser Information das Spiel „erlernen“ und eine geeignete Strategie entwickeln, um es erfolgreich spielen zu können. Somit wird beim General Game Playing eine höhere Form von Intelligenz im Vergleich zu klassischen Spielagenten erreicht.
Inhaltsverzeichnis
- Bilderverzeichnis
- Tabellenverzeichnis
- Abkürzungs-und Akronymverzeichnis
- 1. Spiele als Forschungsobjekte der Künstlichen Intelligenz
- 1.1 Künstliche Spieler in der Vergangenheit
- 1.2 General Game Playing
- 2. Die General Game Playing Initiative
- 2.1 Die Weltmeisterschaft
- 2.2 Game Description Language (GDL)
- 2.2.1 Modellieruung eines Spiels in GDL
- 2.2.2 Die Syntax von GDL
- 2.2.3 Definierte Relationen in GDL
- 2.2.3.1 Die role Relation: (Spieler)
- 2.2.3.2 Die true Relation: (Spielzustand)
- 2.2.3.3 Die init Relation: (Initialzustand)
- 2.2.3.4 Die next Relation: (Spielaktualisierung)
- 2.2.3.5 Die legal Relation: (Erlaubte Spielzüge)
- 2.2.3.6 Die does Relation (Spielzüge)
- 2.2.3.7 Die goal Relation (Zielwert)
- 2.2.3.8 Die terminal Relation (Spielende)
- 2.3 Die Game Management Infrastruktur
- 2.3.1.1 Organisation des Spielablaufs
- 3. Strategien für das General Game Playing
- 3.1 Such-Verfahren
- 3.1.1 Minimax
- 3.1.2 Alpha-Beta-Suche
- 3.1.3 Iterative Vertiefung
- 3.1.4 Transpositionstabellen
- 3.2 Heuristische Bewertung
- 3.2.1 Identifikation syntaktischer Strukturen
- 3.2.1.1 Nachfolge-Relationen
- 3.2.1.2 Zähler
- 3.2.1.3 Spielbrett
- 3.2.1.4 Markierung/ Spielfigur
- 3.2.1.5 Zählbare Werte
- 3.2.2 Funktionsmerkmale als Bausteine der Bewertung
- 3.2.3.2 Zielerreichungsgrad
- 3.2.3.3 Stabilität von Funktionsmerkmalen
- 3.2.1 Identifikation syntaktischer Strukturen
- 3.1 Such-Verfahren
- 4. Fazit
- Literaturverzeichnis
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Seminararbeit befasst sich mit dem Forschungsfeld des General Game Playing (GGP), einem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), der sich mit der Entwicklung von universellen Spielprogrammen beschäftigt. Die Arbeit analysiert die Herausforderungen und Möglichkeiten, die mit der Entwicklung von Spielagenten verbunden sind, die in der Lage sind, verschiedene Spiele zu spielen, ohne explizit für jedes Spiel programmiert zu werden.
- Die Entwicklung von Spielagenten in der Geschichte der KI
- Die General Game Playing Initiative und die Game Description Language (GDL)
- Strategien für das General Game Playing, insbesondere Suchverfahren und heuristische Bewertung
- Die Herausforderungen und Chancen des General Game Playing
- Die Bedeutung des General Game Playing für die KI-Forschung
Zusammenfassung der Kapitel
Das erste Kapitel beleuchtet die Entwicklung von Spielagenten in der Geschichte der KI. Es werden die Anfänge der KI-Forschung im Bereich des Spielens sowie die Entwicklung von Spielprogrammen für verschiedene Spiele wie Dame und Schach dargestellt. Das Kapitel führt den Leser in die Thematik des General Game Playing ein und erläutert die Notwendigkeit von universellen Spielprogrammen, die in der Lage sind, verschiedene Spiele zu spielen.
Das zweite Kapitel stellt die General Game Playing Initiative und die Game Description Language (GDL) vor. Es wird erläutert, wie Spiele in GDL modelliert werden können und welche Relationen zur Beschreibung von Spielzuständen, Spielzügen und Spielzielen verwendet werden. Das Kapitel beschreibt die Game Management Infrastruktur, die für die Organisation von GGP-Wettbewerben und die Durchführung von Spielen verwendet wird.
Das dritte Kapitel befasst sich mit Strategien für das General Game Playing. Es werden verschiedene Suchverfahren wie Minimax, Alpha-Beta-Suche und iterative Vertiefung vorgestellt. Darüber hinaus wird die heuristische Bewertung von Spielzuständen erläutert, die eine wichtige Rolle bei der Entscheidungsfindung von Spielagenten spielt. Das Kapitel beleuchtet verschiedene Ansätze zur Identifikation syntaktischer Strukturen in Spielen und zur Entwicklung von heuristischen Funktionen.
Schlüsselwörter
Die Schlüsselwörter und Schwerpunktthemen des Textes umfassen General Game Playing, Künstliche Intelligenz, Spielagenten, Game Description Language (GDL), Suchverfahren, heuristische Bewertung, Spieltheorie, Spielstrategie, Spielmodellierung, Weltmeisterschaft, Spielbeschreibung, Spielregeln, Spielzustände, Spielzüge, Spielziele, Komplexität, Intelligenz, Universelle Spielprogramme, KI-Forschung.
- Citar trabajo
- Dennis Kater (Autor), 2009, General Game Playing, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/132150
