Inside-AI

Unsere KI ein Meister im japanischen Spiel GOMOKU. Mittels Ansätzen des maschinellen Lernens haben wir Computer das Spiel lernen, optimieren und dann meistern lassen.

Schon gegen etwas besser trainierte Bots hat man das Gefühl, dass dem Computer keiner der besten Züge mehr entgeht und er auf alle der eigenen Züge immer eine Antwort hat.

Dabei führen verschiedenste Wege zum Ziel. Sowohl algorithmische, als auch netz-basierte Ansätze können zu einer sehr starken KI für das Spiel führen.

Einer unserer (mehreren) Ansätze ist unser Nachbau der KI “Alpha Gomoku”. Diese verbindet die Vorteile von Netzen und algorithmischen Lösungsansätzen. Alpho Gomoku nutzt Monte-Carlo-Tree Search, um sich Spieldaten selber zu erstellen und spielt dann gegen sich selbst, um seine Netzwerke zu trainieren.

Ein Weiter Weg zum Ziel ist der Victoria-Algorithmus. Dieser Algorithmus kombiniert die Besten Ideen und Ansätze der besten Gomoku-Spieler und nutzt dieses menschliche Wissen über das Spiel um die Züge des Gegners zu analysiere und potentiell Bedrohungen für den eigenen Sieg frühzeitig zu erkennen.

Wir haben auch noch ein paar weitere Ansätze verfolgt aber gerne könnt ihr uns am Stand danach fragen!

Man wird am Stand auch selber seine Fähigkeiten gegen verschiedene Bots auf verschiedenen “Fähigkeitsleveln” testen können, die allesamt von uns erstellt/programmiert/trainiert wurden. (Und das Mitmachen wird natürlich auch mit Keksen oder anderen Leckereien belohnt :))

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