Mehr als ein Computergegner mit Schwierigkeitsgrad
Viele Backgammon-Bots sind im Grunde ein einziger Computergegner mit verschiedenen Stärkestufen. Macht man ihn schwächer, wird dieselbe Engine einfach angewiesen, mehr Fehler zu machen.
GamesGrid ist anders gebaut. Es gibt 512 virtuelle Spieler, jeder mit eigenem Namen, Gesicht, Land, eigener Stimme, Persönlichkeit und gemessener Spielstärke. Ihre Unterschiede gehen über das Profil hinaus, das du auf dem Bildschirm siehst. Sie spielen anders, gehen anders mit dem Cube um und kommunizieren anders.
Und du kannst wirklich mit ihnen reden. Jedes Mitglied kann mit dir ein offenes Gespräch führen, während eines Matches oder danach.
Diese Seite blickt unter die Haube. So sind ihre Spielstärke, ihre Fehler, ihre Persönlichkeiten und ihre Gespräche aufgebaut.
512 Spieler. 513 mit Guru
Der GamesGrid-Club ist um eine große und vielfältige Besetzung herum gebaut:
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512 Charaktere, dazu GG Guru. Insgesamt 513.
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120 Länder. Die größten Gruppen stellen der Libanon und Frankreich mit je zehn, gefolgt von Dänemark mit neun sowie der Türkei und Deutschland mit je acht.
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Acht Spielniveaus, vom Anfänger bis zum Großmeister.
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Eine aufgenommene Stimme für jeden der 512, die in 58 Sprachen sprechen.
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Ein vollständiges Profil für jedes Mitglied, mit Stadt, Alter, Biografie, Spielstil, Archetyp und Cube-Temperament.
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Eine eigene Karriere. Im Karrieremodus nehmen sie an Events teil, bauen Bilanzen auf, steigen auf, steigen ab und kommen in derselben Welt voran wie du.
Du kannst sie alle auf unserer Seite Unsere Spieler kennenlernen.
Du kannst wirklich mit ihnen reden
Ein großes Sprachmodell (LLM) ermöglicht mit jedem Mitglied ein offenes Gespräch, während eines Matches und außerhalb davon.
Frag nach ihrem Hintergrund, widersprich einer Meinung, sprich über Backgammon oder lass das Gespräch ganz woandershin wandern. Das ist kein Menü aus vorgefertigten Antworten.
Ihre Persönlichkeit prägt mit, wie sie antworten. Ein zurückhaltendes Mitglied redet nicht wie ein aufgeschlossenes. Manche haben viel mehr zu sagen als andere.
Hast du ein Mitglied im Karrieremodus durch einen Sieg freigeschaltet, kannst du sein Profil besuchen und das Gespräch abseits des Bretts fortsetzen.
Acht Niveaus, jedes mit gemessener Stärke
Stärke bedeutet hier nicht einfach eine Position auf einem Schwierigkeitsregler.
GamesGrid misst die Spielstärke mit dem PR, dem Performance Rating. Das PR misst die durchschnittliche Equity, die ein Spieler pro Entscheidung verschenkt, multipliziert mit 500.
Niedriger ist besser. Null bedeutet keine Fehler laut der Analyse-Engine.
Es ist derselbe Messrahmen, mit dem die Leistung menschlicher Backgammon-Spieler bewertet wird, sodass sich ein virtueller und ein menschlicher Spieler auf derselben Skala vergleichen lassen.
Jedes Niveau hat einen Ziel-PR-Bereich, und jedes Mitglied hat innerhalb dieses Bereichs ein eigenes Ziel.
| Spielniveau | Charaktere | Ziel-PR | Start-Rating |
|---|
| Anfänger | 10 | 20,6 bis 23,6 | 1100 |
| Gelegenheitsspieler | 40 | 15,1 bis 17,4 | 1300 |
| Mittelstufe | 152 | 11,3 bis 13,3 | 1500 |
| Fortgeschritten | 175 | 7,0 bis 8,6 | 1700 |
| Experte | 100 | 4,0 bis 6,0 | 1900 |
| Weltklasse | 25 | 2,5 bis 3,5 | 2100 |
| Supremo | 10 | 2,0 bis 2,8 | 2300 |
| Großmeister: GG Guru | 1 | 0 | 2300 |
Zum Vergleich: Ein menschlicher Weltklassespieler spielt über ein Turnier hinweg etwa einen PR von 3 bis 5. Das Niveau Supremo liegt absichtlich darüber. Guru ist wieder etwas anderes. Guru ist die Engine in voller Stärke.
Eine wichtige Einschränkung gilt für Menschen und virtuelle Spieler gleichermaßen: Der PR eines einzelnen Matches kann stark schwanken.
Ein Match voller unkomplizierter Entscheidungen bietet weniger Gelegenheiten für Fehler. Ein schwieriges Match kann mehr Schwächen offenlegen. Ein Niveau beschreibt deshalb die Leistung über viele Partien, kein Versprechen für das nächste Match.
Wie bringt man einen Bot dazu, wie ein Mensch zu spielen?
Ein starkes Backgammon-Programm zu bauen, war schon vor Jahrzehnten gelöst.
Eines zu bauen, das auf glaubwürdige Weise schwächer spielt, ist ein viel interessanteres Problem.
Das Ziel war nicht, einfach manche Mitglieder stärker und andere schwächer zu machen. Wir wollten, dass ihre Fehler in den Stellungen auftreten, in denen auch menschliche Spieler ähnlicher Stärke Fehler machen.
Dort steckt ein großer Teil der Arbeit.
Die einfache Lösung und warum wir sie verworfen haben
Eine einfache Möglichkeit, einen Computergegner zu schwächen, ist, ihn hin und wieder einen schlechteren Zug wählen zu lassen.
Das Problem ist, dass so ein Gegner mehrere hervorragende Züge spielen und dann plötzlich einen Blunder machen kann, der völlig aus dem Charakter fällt.
Statistisch mag das einen schwächeren Gegner ergeben, aber nicht unbedingt einen glaubwürdigen Spieler.
Wir wollten, dass die Fehler selbst einen Sinn ergeben.
Wir haben gemessen, wie Menschen tatsächlich danebenliegen
Um das zu verstehen, haben wir menschliches Spiel gemessen.
Rund 200.000 Entscheidungen von etwa 100 echten Spielern wurden analysiert, darunter Testmatches von GamesGrid, mit PR-Werten von 1,7 bis 15,9.
Jede Entscheidung wurde mit der Bewertung der Engine verglichen.
Die Frage war nicht einfach, wie oft jemand einen Fehler machte. Wir haben geschaut, wo Fehler passierten, wie teuer sie waren, welcher alternative Zug gewählt wurde und wo die Spieler meist genau waren.
Diese Daten wurden zur Grundlage des Spielmodells für die gesamte Besetzung.
Wie ein Fehler tatsächlich entsteht
Menschen entscheiden sich nicht für einen Blunder. Sie lesen die Stellung falsch.
GamesGrid bildet diese Idee nach.
Ein Mitglied betrachtet die Bewertung der verfügbaren Züge durch die Engine mit einem kontrollierten Maß an unvollkommener Wahrnehmung und wählt dann den Zug, der aus dieser unvollkommenen Sicht am besten erscheint.
Das heißt: Fehler treten eher auf, wenn mehrere Züge dicht beieinanderliegen.
Ist ein Zug klar überlegen, findet ihn auch ein schwächeres Mitglied mit höherer Wahrscheinlichkeit.
Ein Mitglied kann bei einer bestimmten Entscheidung auch mehr oder weniger aufmerksam sein. Wie oft das vorkommt, hängt vom Spielniveau ab.
So kann ein Gelegenheitsspieler gelegentlich einen schweren Fehler machen, ohne dass jeder Zug ein bisschen ungenau sein muss.
Die Fehler folgen Regeln
Ein schwächerer Spieler muss nicht die ganze Zeit schlecht spielen.
Ein leichtes Spiel kann trotzdem ein gutes Spiel sein. Steht ein Mitglied überwiegend vor unkomplizierten Entscheidungen, kann es einen viel besseren PR erreichen als sein langfristiges Ziel.
Es gibt kein Fehlerbudget. Ein Mitglied wird nicht zu einem Fehler gezwungen, weil es mehrere gute Züge hintereinander gespielt hat. Frühere Versionen des Modells enthielten ein Ausgleichsverhalten, aber dieser Mechanismus wurde entfernt.
Rennen und Auswürfeln sind meist sauberer. In den menschlichen Daten machen Rennen und Auswürfeln etwa 15 % der Züge aus, aber weniger als 1 % der insgesamt verlorenen Equity. Die Mitglieder spiegeln dieses Muster wider.
Die Größe der Fehler ändert sich mit der Stärke. Ein starker Mensch mit einem PR um 2,3 wählt ungefähr in 85 % der Fälle den von der Engine bevorzugten Zug. Ein schwächerer Spieler mit einem PR um 11 tut das ungefähr in 69 % der Fälle. Verpasst einer von beiden den besten Zug, ist es in mehr als der Hälfte dieser Fälle der zweitbeste.
Das Modell nutzt diese Muster, um schwächeres Spiel zu erzeugen, ohne schwächere Mitglieder zu Zufallsspielern zu machen.
Fehler, die wir bewusst verhindern
Menschliche Spieler können fast jeden denkbaren Fehler machen, aber manche Fehler lassen einen virtuellen Gegner weniger überzeugend wirken statt überzeugender.
Deshalb begrenzt GamesGrid bestimmte Verhaltensweisen bewusst.
Ein Mitglied, das klar vorne liegt, wirft nicht plötzlich einen großen Vorsprung mit einem offensichtlich vermeidbaren Blot weg.
Jedes Spielniveau hat außerdem eine Obergrenze dafür, wie viel Equity eine einzelne Zugentscheidung verlieren darf.
Diese Grenzen sind gewollt. Das Ziel ist nicht, jeden möglichen menschlichen Fehler nachzubilden. Es ist, Gegner zu schaffen, deren Gesamtverhalten glaubwürdig bleibt.
Jedes Mitglied hat zudem eine individuelle Schärfe innerhalb seines Niveaus, sodass zwei Spieler der Mittelstufe nicht einfach identische Gegner mit anderen Namen und Gesichtern sind.
Der Cube ist eine zweite Fähigkeit und wird separat abgestimmt
Zugwahl und Cube-Handling sind verschiedene Fähigkeiten.
Ein Spieler kann die Steine gut ziehen und trotzdem durch schlechtes Verdoppeln, Annehmen und Passen erhebliche Equity verschenken. Ein anderer versteht den Cube vielleicht besser, als seine Zugwahl vermuten ließe.
GamesGrid behandelt diese Fähigkeiten getrennt.
Jedes Niveau hat sein eigenes Cube-Temperament. Anfänger verdoppeln im Allgemeinen zögerlicher und nehmen bereitwilliger an. Stärkere Niveaus werden zunehmend genauer.
Für die drei schwächsten Niveaus nutzen Cube-Entscheidungen denselben Ansatz der unvollkommenen Wahrnehmung wie die Zugwahl, angepasst an die Art, wie schwächere menschliche Spieler tatsächlich verdoppeln, annehmen und passen.
Das Niveau eines Mitglieds beruht auf den kombinierten Kosten von Zugfehlern und Cube-Fehlern.
Die Steine wie ein Experte zu ziehen, genügt nicht, wenn der Cube durchgehend wie von einem Anfänger behandelt wird.
Sie geben auf, und sie beurteilen deine Aufgaben
Ein Mitglied, das klar zurückliegt, kann anbieten, eine einzelne Partie, einen Gammon, einen Backgammon oder das ganze Match aufzugeben.
Du entscheidest, ob du annimmst.
Auch das Aufgabeverhalten ist kalibriert. Schwächere Mitglieder geben tendenziell später und ungenauer auf als stärkere.
Und die Entscheidung zählt auch auf deiner Seite.
Nimmst du ein Angebot an, das weniger wert ist als die Stellung beim Weiterspielen, kann die Analyse nach dem Match das als deinen Fehler festhalten, samt den Equity-Kosten.
Zu wissen, wann man aufgibt und wann man eine Aufgabe annimmt, gehört zu gutem Backgammon.
GG Guru ist die Ausnahme
Ein Spieler im Club hat kein zusätzliches Rauschen, keine Aufmerksamkeitsschwankungen und kein schwächeres Cube-Temperament.
GG Guru spielt jedes Mal den von der Engine bevorzugten Zug.
Das macht Guru nicht unschlagbar. Backgammon hat weiterhin Würfel, und selbst das stärkste Spiel verliert Matches.
Es heißt nur, dass Guru nicht bewusst geschwächt wird wie der Rest der Besetzung.
Die Engine unter jedem Spieler
Unter allen 513 Mitgliedern liegt GNU Backgammon, eine Backgammon-Engine mit neuronalem Netz, die über mehr als zwei Jahrzehnte als freie Software entwickelt wurde.
Die Backgammon-Engine läuft in deinem Browser. Die Stellungsbewertung und die Zugberechnung müssen nicht an eine entfernte Analyse-Engine gesendet werden und nicht in einer externen Analyse-Warteschlange warten.
Das konversationelle LLM ist ein von der Backgammon-Engine getrenntes System.
GNU Backgammon erfüllt bei GamesGrid zwei verschiedene Aufgaben.
Erstens bewertet es die Stellung während des Spiels. Das individuelle Spielmodell des Mitglieds bestimmt dann, was dieser Charakter mit dieser Bewertung macht.
Zweitens wird GNU Backgammon für die Analyse nach dem Match verwendet, mit gleichbleibender Stärke für jeden Spieler.
GNU Backgammon steht unter der GNU GPL v3. GamesGrid enthält die erforderlichen Lizenzangaben und Quellcode-Links in den Einstellungen.
Die Geschichte der Engine und der Weg von früheren Backgammon-Programmen zu GNU Backgammon werden auf unserer Seite GNU Backgammon behandelt.
Die Würfel gehören nicht zum Schwierigkeitsgrad
Die Spielstärke ändert, wie ein Mitglied eine Stellung behandelt. Sie ändert nicht die Würfel.
Kein virtuelles Mitglied kennt künftige Würfe im Voraus.
Ein Anfänger und GG Guru nutzen dieselbe Würfelquelle, unabhängig vom Spielniveau, vom Spielstand und davon, ob sie gewinnen oder verlieren.
Jedes abgeschlossene Match enthält außerdem ein Protokoll der Würfe und Züge, sodass sich das Match danach wiedergeben lässt.
Wenn das Online-Multiplayer startet, werden die Würfel vom Server ausgegeben und nicht vom Gerät eines der beiden Spieler. Das genaue Verifizierungssystem wird dokumentiert, sobald diese Implementierung abgeschlossen ist.
Das zugrunde liegende Prinzip ist einfach: Die Verteilung wird nicht verändert, um eine Pechsträhne abzumildern, ein Comeback zu erzeugen oder ein Ergebnis zu beeinflussen.
Das Spielmodell ändert Entscheidungen, nicht Würfel.
Derselbe Richter für alle
Das Gegnermodell und der Analyst nach dem Match sind voneinander getrennt.
Gegen wen du auch gespielt hast, vom schwächsten Anfänger bis zu GG Guru: Die Auswertung danach nutzt dieselben Einstellungen: 2-Ply-Auswertung, kein zusätzliches Rauschen und derselbe Zugfilter.
Ein schwächeres Mitglied bekommt keine nachsichtigere Bewertung. Guru bekommt keine strengere.
Derselbe Maßstab wird auch angelegt, wenn wir die Clubmitglieder messen und kalibrieren.
Jedes Match lässt sich als Standard-.mat-Datei exportieren, sodass du es in kompatibler Backgammon-Analysesoftware öffnen und unabhängig auswerten kannst.
Was die Auswertung zeigt, erklärt unsere Seite Backgammon-Analyse. Was PR, Rating und die Spielniveaus bedeuten, erklärt unsere Seite Leistung von KI und Bots.
Was wir nicht behaupten
Eine technische Seite sollte neben den Fähigkeiten auch die Grenzen klar benennen.
Ihre Backgammon-Stärke lernt nicht und passt sich nicht an dich an. Das Spielmodell eines Mitglieds bleibt in deinem hundertsten Match dasselbe wie im ersten. Die konversationelle KI ist ein getrennter Teil des Systems.
Ihre Fehler sind nicht zufällig. Die Variation im Spielmodell ist so geformt, dass sie menschlichen Fehleinschätzungen ähnelt, statt beliebige regelkonforme Züge zu wählen.
GG Guru ist nicht unschlagbar. Guru spielt die von der Engine bevorzugten Züge. Die Würfel entscheiden trotzdem vieles.
Der PR eines Mitglieds ist ein Ziel. Er ist keine Garantie für ein einzelnes Match.
Funktionen, die noch in Entwicklung sind, werden als solche beschrieben. Multiplayer, Turniere, Ligen, 2 vs 2 und der Tutor-Modus werden erst dann als verfügbar ausgewiesen, wenn sie tatsächlich veröffentlicht sind.
