Umetna inteligenca pri igranju iger z ničelno vsoto

Avtorja:

Žiga Gosar, 3.a, Maks Kolman, 3.a

Mentor:

Klemen Bajec

Somentor:

Gašper Ažman

Ključne besede:

igre, minimaks, alfa-beta, nevronske mreže, štiri v vrsto, barvanje kvadratkov

Povzetek:

Namen raziskovalne naloge je bil narediti umetni inteligenci, ki bi znali igrati štiri v vrsto in barvanje kvadratkov. Za evaluacijo uspešnosti smo si postavili, da sta boljša od človeka. Preizkušena sta bila dva prijema: rekurzivno iskanje z algoritmom minimaks in alfa-beta ter nevronske mreže. Nevronska mreža ni bila uporabljena kot celotna umetna inteligenca, temveč kot nadomestek za hevristično funkcijo za ocenjevanje stanja igre. V prvem delu raziskovalne naloge je predstavljena teorija teh dveh prijemov.

Kvaliteto umetne inteligence smo preizkušali z igranjem proti človeškim nasprotnikom in drugimi prosto dostopnimi umetnimi inteligencami. Program za igranje igre štiri v vrsto je izgubil le eno partijo in nobene igre, program za barvanje kvadratkov pa ni dosegel takšnih uspehov. Izkazalo se je tudi, da nevronske mreže za ocenjevanje stanja niso najbolj primerne.