Uczenie maszynowe ma zrewolucjonizować badanie starożytnych gier

Obraz z Księgi Gier Wikimedia Commons | Księga gier

W 1238 średniowieczny hiszpański władca Alfons X z Kastylii opublikował księgę zatytułowaną księga gier, lub Księga gier . Składał się z 97 stron pergaminowych, wiele z pięknymi kolorowymi ilustracjami i zawierał najwcześniejsze opisy gier, takich jak szachy, kości i tryktrak.

Alfonso podzielił gry na trzy kategorie: gry rozgrywane konno, gry rozgrywane w pozycji konnej (takie jak szermierka i zapasy) oraz gry rozgrywane na siedząco. Podzielił tę trzecią kategorię jeszcze dalej na gry, które opierają się na mózgu, gry losowe i gry, które opierają się na obu.

Dokonując tych rozróżnień, Alfonso jest nieoficjalnym twórcą dziedziny nauki znanej jako ludologia — badania gier, która wzbudziła duże zainteresowanie wśród matematyków, informatyków, socjologów i innych.

Ale jest obszar ludologii, który został zaniedbany. Jest to studium starożytnych gier, w które grał Alfonso i inne postacie historyczne, które nigdy nie przekształciły się w niezależną dyscyplinę.

Dziś wygląda na to, że zmieni się to dzięki pracy Camerona Browne'a z Uniwersytetu w Maastricht w Holandii i jego współpracowników. Są pionierami w nowej dziedzinie archeologii skupionej wyłącznie na grach. Celem jest lepsze zrozumienie tych starożytnych gier i ich roli w społeczeństwach ludzkich, zrekonstruowanie ich zasad i ustalenie, jak pasują do ewolucyjnego drzewa gier, które doprowadziło do gier, w które dziś gramy. Nazywają tę dyscyplinę archeologią.

Naukowcy mają ambitne plany dotyczące początkowej nauki. Mówią, że nowe techniki widzenia maszynowego, sztucznej inteligencji i eksploracji danych zapewniają zupełnie nowy sposób badania starożytnych gier i lepszego zrozumienia sposobu, w jaki ewoluowały.

Pierwszym zadaniem archeologii jest określenie interesujących działań. Browne i spółka interesują się tradycyjnymi grami strategicznymi, w których dobre decyzje pokonują złe, oraz grami, które nagradzają umiejętności umysłowe, a nie fizyczne. Innymi słowy, żadnych sportów. Są również szczególnie zainteresowani grami, które mają historyczne znaczenie kulturowe.

Nie wykluczają jednak całkowicie gier losowych. Dobrym przykładem jest rodzina gier związanych z wężami i drabinami. Chociaż opierają się na czystym przypadku, zespół twierdzi, że gry są ważne kulturowo i mogą rzucić światło na rozwój innych gier strategicznych w społeczeństwie.

Zespół modeluje gry jako byty matematyczne, które nadają się do badań obliczeniowych. Opiera się to na założeniu, że gry składają się z jednostek informacji zwanych ludemes, takich jak rzut kostką lub wyraźnie przekrzywiony kształt ruchu skoczka w szachach.

Ludemes są odpowiednikami genów w żywych istotach lub memach jako elementy dziedzictwa kulturowego. Mogą być przenoszone z jednej gry do drugiej lub mogą umrzeć, aby nigdy więcej ich nie zobaczyć. Ale kluczem jest to, że można je łączyć w większe gmachy, które same tworzą gry.

Proces modelowania próbuje uchwycić formy, w których łączą się ludeme. Na przykład podejście zespołu polega na stworzeniu drzewa ludemów dla każdej gry, którą bada. Pozwala to na obiektywne rejestrowanie i porównywanie rozgrywki.

To powinien być ważny postęp. Istotnym problemem dla tych, którzy studiują starożytne gry, jest to, że zasady nie zawsze są znane lub jasne. To może prowadzić do dziwnej rozgrywki.

Dobrym przykładem jest nordycka gra Hnefatafl, mówią Browne i spółka. Mówią, że przez wiele lat „ostateczna” zasada wyznaczona dla Hnefatafl była mocno nastawiona na stronę króla z powodu błędu w tłumaczeniu. Kiedy błąd został zauważony i naprawiony, gra stała się znacznie bardziej symetryczna.

Tak więc ten rodzaj asymetrii w grze jest wskazówką, że wszystko może nie być w porządku z obecnym rozumieniem gry. Sugeruje, że dowody należy sprawdzić pod kątem błędów w tłumaczeniu i innych problemów. Ale oczywiście gra mogła być rozgrywana w ten asymetryczny sposób.

Takie podejście może również wychwycić inne problemy. Na przykład gry są mniej prawdopodobne, gdy przeciągają się, gdy wynik jest jasny, lub gdy często kończą się remisem lub są za długie lub za krótkie. Wszelkie gry należące do tych kategorii można szczegółowo przestudiować

Inną zaletą podejścia ludeme jest to, że pozwala naukowcom myśleć o ewolucji gier w sposób podobny do ewolucji istot żywych. Na przykład najlepsze aspekty jednej gry można połączyć z najlepszymi elementami innej, aby stworzyć nową grę. To jest jak rekombinacja seksualna. Lub reguła może być błędnie przetłumaczona, co jest równoważne mutacji punktowej w genetyce.

Proces dzielenia gier na ludemes jest równoważny z sekwencjonowaniem genów. Pozwala naukowcom badać rodziny gier w inny sposób i wypracowywać powiązania między nimi. Mogą nawet sporządzić hipotetyczne drzewa genealogiczne, aby zasugerować, w jaki sposób gry mogły ewoluować od siebie.

Oczywiście jest prawdopodobne, że pewne zasady lub ludeme są tak oczywiste, że wiele gier rozwinie się niezależnie z podobnymi zasadami. To będzie część wyzwania dla tej rozwijającej się dyscypliny.

To tutaj techniki uczenia maszynowego, eksploracji danych i sztucznej inteligencji są gotowe do osiągnięcia istotnych postępów. Zwiększa nawet możliwość wykorzystania algorytmów ewolucyjnych do wymyślania nowych gier.

Zaczęłoby się od losowo wybranych sekwencji ludemów, które system testuje pod kątem rozgrywki. Oczywiście większość z nich byłaby bezsensowna. Ale przypadkiem kilka z nich może zawierać ciekawe funkcje gry.

Te udane gry są następnie preferencyjnie odtwarzane w sekwencjach ludeme nowej generacji, ale także zmieniane poprzez mutacje punktowe i rekombinację płciową. Najlepsze z tego pokolenia są wybierane do reprodukcji i tak dalej. Ciekawe mogą być rodzaje gier, które wyłaniają się z takiego systemu.

Tak więc ta dziedzina wygląda na dobrze przygotowaną do dobrego rozwoju. To częściowo zasługa tego artykułu, który zawiera recenzję konferencji zorganizowanej w celu pobudzenia pola. Nowe kierunki studiów nie są rzadkością, ale ich ewolucję zawsze warto z zainteresowaniem obserwować. Alfonso X z pewnością byłby zafascynowany.

Nr ref.: arxiv.org/abs/1905.13516 : Podstawy Archeoludologii Cyfrowej

ukryć