Zweistein: A Dynamic Programming Evaluation Function for Einstein Würfelt Nicht!

Dieses Kapitel präsentiert eine bahnbrechende Bewertungsfunktion für das Spiel EinStein würfelt nicht!, ein stochastisches Spiel für zwei Spieler mit perfekter Information. Die Funktion, die durch dynamische Programmierung entwickelt wurde, eliminiert die Notwendigkeit menschlich gestalteter Parameter und hebt sie von traditionellen Methoden wie der Monte-Carlo-Baumsuche oder maschinellen Lerntechniken ab. Das Kapitel beginnt, indem es die Spielregeln und die Herausforderungen skizziert, die sich aus der dem Spiel innewohnenden Zufälligkeit und dem strategischen Gleichgewicht ergeben. Anschließend vertieft er sich in die Motivation, die hinter der Schaffung einer effektiven Bewertungsfunktion steht, und diskutiert die Grenzen menschlichen Wissens und die Vorteile automatisierter Methoden. Der Kern des Kapitels widmet sich der Entwicklung von Zweistein, der dynamischen Programmierbewertungsfunktion. Er erklärt die Vereinfachung der Spielregeln, um EWN-Simple zu erstellen, den Zusammenbruch isomorpher Bretter in ein Distanzfeld und den Aufbau einer Datenbank zur Berechnung der Gewinnraten. Das Kapitel enthält auch einen detaillierten Vergleich von Zweistein mit anderen Bewertungsfunktionen, der seine überlegene Leistung in verschiedenen Experimenten demonstriert. Hervorgehoben wird der Erfolg der Funktion beim Wettbewerb TCGA 2023, bei dem sie sich den ersten Platz gegen Teilnehmer sicherte, die maschinelles Lernen und Monte-Carlo-Methoden anwenden. In den Schlussbemerkungen wird das Potenzial für weitere Entwicklung und Optimierung diskutiert, was nahelegt, dass die Erweiterung der Datenbank um Teilregeln für die Stückerfassung Zweisteins Leistung verbessern könnte. Das Kapitel bietet einen umfassenden Überblick über die Entwicklung, das Testen und den Erfolg Zweisteins und bietet wertvolle Einblicke in die Zukunft der KI-Entwicklung im Spiel.