Beaucoup de bots de backgammon sont essentiellement un seul adversaire informatique avec différents réglages de force. On l'affaiblit, et le même moteur reçoit simplement l'instruction de faire plus d'erreurs.
GamesGrid est construit autrement. Il y a 512 joueurs virtuels, chacun avec un nom, un visage, un pays, une voix, une personnalité et une force de jeu mesurée qui lui est propre. Leurs différences vont au-delà du profil que tu vois à l'écran. Ils jouent différemment, manient le videau différemment et communiquent différemment.
Et tu peux vraiment leur parler. Chaque membre peut tenir une conversation ouverte avec toi, pendant un match ou après.
Cette page ouvre le capot. Voici comment leur force de jeu, leurs erreurs, leurs personnalités et leurs conversations sont construites.
512 joueurs. 513 avec Guru
Le club GamesGrid est construit autour d'un casting vaste et varié :
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512 personnages, plus GG Guru. 513 au total.
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120 pays. Les plus gros contingents sont le Liban et la France avec dix chacun, suivis du Danemark avec neuf, et de la Turquie et de l'Allemagne avec huit.
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Huit niveaux de jeu, du Débutant au Grand maître.
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Une voix enregistrée pour chacun des 512, dans 58 langues.
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Un profil complet pour chaque membre, avec ville, âge, biographie, style de jeu, archétype et tempérament de videau.
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Une carrière à eux. En mode carrière, ils s'inscrivent aux événements, bâtissent un palmarès, décrochent la montée, subissent la descente et progressent dans le même monde que toi.
Tu peux tous les rencontrer sur notre page Nos joueurs.
Tu peux vraiment leur parler
Un grand modèle de langage alimente la conversation ouverte avec chaque membre, pendant un match et en dehors.
Demande-lui d'où il vient, conteste une opinion, parle de backgammon ou laisse la conversation partir tout à fait ailleurs. Ce n'est pas un menu de réponses toutes faites.
Leur personnalité contribue à façonner leurs réponses. Un membre réservé ne parle pas comme un membre expansif. Certains auront bien plus à dire que d'autres.
Une fois que tu as débloqué un membre en le battant en mode carrière, tu peux visiter son profil et poursuivre la conversation loin du plateau.
Huit niveaux, chacun avec une force mesurée
La force, ici, n'est pas simplement une position sur un curseur de difficulté.
GamesGrid utilise le PR, le Performance Rating, pour mesurer la force de jeu. Le PR mesure l'equity moyenne qu'un joueur cède par décision, multipliée par 500.
Plus c'est bas, mieux c'est. Zéro veut dire aucune erreur selon le moteur d'analyse.
C'est le même cadre de mesure que celui utilisé pour évaluer la performance humaine au backgammon, ce qui veut dire qu'un joueur virtuel et un joueur humain peuvent se discuter sur la même échelle.
Chaque niveau a une plage de PR cible, et chaque membre a une cible individuelle à l'intérieur de cette plage.
| Niveau de jeu | Personnages | PR cible | Classement de départ |
|---|
| Débutant | 10 | 20,6 à 23,6 | 1100 |
| Occasionnel | 40 | 15,1 à 17,4 | 1300 |
| Intermédiaire | 152 | 11,3 à 13,3 | 1500 |
| Avancé | 175 | 7,0 à 8,6 | 1700 |
| Expert | 100 | 4,0 à 6,0 | 1900 |
| Classe mondiale | 25 | 2,5 à 3,5 | 2100 |
| Supremo | 10 | 2,0 à 2,8 | 2300 |
| Grand maître : GG Guru | 1 | 0 | 2300 |
Pour l'échelle, un humain de classe mondiale joue quelque part autour de PR 3 à 5 sur un tournoi. Le niveau Supremo se situe au-dessus, à dessein. Guru est encore autre chose. Guru est le moteur à pleine puissance.
Une réserve importante s'applique aux humains comme aux joueurs virtuels : le PR d'un seul match peut varier considérablement.
Un match plein de décisions simples donne moins d'occasions de se tromper. Un match difficile peut exposer plus de faiblesses. Un niveau décrit donc la performance sur de nombreuses parties, pas une promesse pour le prochain match.
Construire un programme de backgammon fort a été résolu il y a des décennies.
En construire un qui joue plus faiblement de façon crédible est un problème bien plus intéressant.
Le but n'était pas simplement de rendre certains membres plus forts et d'autres plus faibles. Nous voulions que leurs erreurs apparaissent dans les types de positions où des joueurs humains de force comparable se trompent aussi.
C'est là qu'est allée une grande partie du travail.
La solution facile, et pourquoi nous l'avons rejetée
Une façon simple d'affaiblir un adversaire informatique est de lui faire choisir un moins bon coup de temps en temps.
Le problème est que cela peut produire un adversaire qui joue plusieurs excellents coups puis commet soudain un blunder qui semble complètement hors de son personnage.
Cela peut créer un adversaire statistiquement plus faible, mais pas nécessairement un joueur crédible.
Nous voulions que les erreurs elles-mêmes aient un sens.
Pour comprendre cela, nous avons mesuré le jeu humain.
Environ 200 000 décisions prises par une centaine de vrais joueurs ont été analysées, y compris des matchs de test GamesGrid, couvrant PR 1,7 à PR 15,9.
Chaque décision a été comparée à l'évaluation du moteur.
La question n'était pas simplement de savoir à quelle fréquence quelqu'un se trompait. Nous avons regardé où les erreurs se produisaient, combien elles coûtaient, quel coup alternatif était choisi et où les joueurs étaient généralement précis.
Ces données sont devenues la base du modèle de jeu utilisé dans tout le casting.
Les gens ne décident pas de faire un blunder. Ils lisent mal la position.
GamesGrid modélise cette idée.
Un membre regarde l'évaluation par le moteur des coups disponibles à travers une dose contrôlée de perception imparfaite, puis choisit le coup qui paraît le meilleur depuis cette vue imparfaite.
Les erreurs sont donc plus probables quand plusieurs coups sont proches.
Quand un coup est nettement supérieur, même un membre plus faible a plus de chances de le trouver.
Un membre peut aussi être plus ou moins attentif sur une décision donnée. La fréquence de ces moments dépend du niveau de jeu.
Cela permet à un joueur Occasionnel de commettre de temps en temps une erreur importante sans forcer chaque coup à être légèrement imprécis.
Les erreurs suivent des règles
Un joueur plus faible n'a pas à mal jouer tout le temps.
Une partie facile peut rester une bonne partie. Si un membre n'affronte que des décisions simples, il peut produire un PR bien meilleur que sa cible à long terme.
Il n'y a pas de budget d'erreurs. Un membre n'est pas forcé de se tromper parce qu'il a joué plusieurs bons coups d'affilée. Des versions antérieures du modèle comportaient un comportement de compensation, mais ce mécanisme a été retiré.
Les courses et les sorties sont en général plus propres. Dans les données humaines, les courses et les sorties représentent environ 15 % des coups mais moins de 1 % de l'equity totale perdue. Les membres reflètent ce schéma.
La taille des erreurs change avec la force. Un humain fort, autour de PR 2,3, choisit le coup préféré du moteur environ 85 % du temps. Un joueur plus faible, autour de PR 11, le fait environ 69 % du temps. Quand l'un ou l'autre manque le meilleur coup, plus de la moitié de ces choix sont le deuxième meilleur coup.
Le modèle utilise ces schémas pour créer un jeu plus faible sans transformer les membres plus faibles en joueurs aléatoires.
Les erreurs que nous empêchons délibérément
Les joueurs humains peuvent commettre presque toutes les erreurs imaginables, mais certaines rendent un adversaire virtuel moins convaincant plutôt que plus.
Pour cette raison, GamesGrid limite délibérément certains comportements.
Un membre nettement en avance ne va pas soudain jeter un gros avantage avec un blot manifestement évitable.
Chaque niveau de jeu a aussi un plafond sur l'equity qu'une seule décision de jeu des pions peut perdre.
Ces limites sont intentionnelles. Le but n'est pas de reproduire toutes les erreurs humaines possibles. C'est de créer des adversaires dont le comportement d'ensemble reste crédible.
Chaque membre a aussi sa propre acuité à l'intérieur de son niveau, si bien que deux joueurs Intermédiaires ne sont pas simplement des adversaires identiques avec des noms et des visages différents.
Le videau est une seconde compétence, réglée à part
Le jeu des pions et le maniement du videau sont des compétences différentes.
Un joueur peut bien déplacer ses pions et quand même céder beaucoup d'equity par de mauvais doubles, takes et passes. Un autre peut comprendre le videau mieux que son jeu des pions ne le laisserait penser.
GamesGrid traite ces compétences séparément.
Chaque niveau a son propre tempérament de videau. Les Débutants hésitent en général davantage à doubler et acceptent plus volontiers. Les niveaux plus forts deviennent progressivement plus précis.
Pour les trois niveaux les plus faibles, les décisions de videau utilisent la même approche de perception imparfaite que le jeu des pions, ajustée à la manière dont les joueurs humains plus faibles doublent, acceptent et passent réellement.
Le niveau d'un membre repose sur le coût combiné des erreurs de jeu des pions et de videau.
Jouer les pions comme un Expert ne suffit pas si le videau est systématiquement manié comme un Débutant.
Ils abandonnent, et ils jugent tes abandons
Un membre qui perd lourdement peut proposer d'abandonner une seule partie, un gammon, un backgammon ou le match entier.
C'est toi qui décides d'accepter.
Le comportement d'abandon est calibré lui aussi. Les membres plus faibles ont tendance à abandonner plus tard et moins justement que les plus forts.
Et la décision compte aussi de ton côté.
Accepte une offre qui vaut moins que ce que valait la position si le jeu continuait, et l'analyse d'après-match peut l'enregistrer comme ton erreur, avec son coût en equity.
Savoir quand abandonner, et quand accepter un abandon, fait partie du bon backgammon.
GG Guru est l'exception
Un joueur du club n'a ni bruit ajouté, ni baisse d'attention, ni tempérament de videau affaibli.
GG Guru joue à chaque fois le coup préféré du moteur.
Cela ne rend pas Guru imbattable. Le backgammon a toujours des dés, et même le jeu le plus fort perd des matchs.
Cela veut simplement dire que Guru n'est pas délibérément affaibli comme le reste du casting.
Le moteur sous chaque joueur
Sous les 513 membres se trouve GNU Backgammon, un moteur de backgammon à réseau de neurones développé comme logiciel libre depuis plus de deux décennies.
Le moteur de backgammon tourne dans ton navigateur. L'évaluation des positions et le calcul des coups n'ont pas besoin d'être envoyés à un moteur d'analyse distant ni d'attendre dans une file d'analyse externe.
Le LLM conversationnel est un système distinct du moteur de backgammon.
GNU Backgammon remplit deux tâches différentes au sein de GamesGrid.
D'abord, il évalue la position pendant le jeu. Le modèle de jeu individuel du membre détermine ensuite ce que ce personnage fait de cette évaluation.
Ensuite, GNU Backgammon sert à l'analyse d'après-match, à une force constante pour chaque joueur.
GNU Backgammon est sous licence GNU GPL v3. GamesGrid inclut les informations de licence requises et les liens vers les sources dans les Réglages.
L'histoire du moteur, et le chemin des premiers programmes de backgammon jusqu'à GNU Backgammon, est traitée sur notre page GNU Backgammon.
Les dés ne font pas partie du niveau de difficulté
La force de jeu change la manière dont un membre traite une position. Elle ne change pas les dés.
Aucun membre virtuel ne reçoit de connaissance anticipée des tirages à venir.
Un Débutant et GG Guru utilisent la même source de dés, quel que soit le niveau de jeu, le score, ou le fait qu'ils gagnent ou perdent.
Chaque match terminé contient aussi un enregistrement des tirages et des coups, si bien que le match peut être rejoué ensuite.
Quand le multijoueur en ligne ouvrira, les dés seront émis par le serveur plutôt que par l'appareil de l'un ou l'autre joueur. Le système de vérification exact sera documenté une fois cette implémentation terminée.
Le principe sous-jacent est simple : la distribution n'est pas modifiée pour adoucir une mauvaise série, fabriquer un retour ou influencer un résultat.
Le modèle de jeu change les décisions, pas les dés.
Le même juge pour tout le monde
Le modèle de l'adversaire et l'analyste d'après-match sont séparés.
Quel que soit ton adversaire, du Débutant le plus faible à GG Guru, l'analyse qui suit utilise les mêmes réglages : évaluation à deux plis, pas de bruit ajouté et le même filtre de coups.
Un membre plus faible ne reçoit pas une évaluation plus indulgente. Guru n'en reçoit pas une plus stricte.
Le même standard est aussi utilisé quand nous mesurons et calibrons les membres du club.
Chaque match peut être exporté en fichier .mat standard, ce qui te permet de l'ouvrir dans un logiciel d'analyse de backgammon compatible et de revoir le match indépendamment.
Ce que montre l'analyse est expliqué sur notre page Analyse de backgammon. Ce que signifient le PR, le classement et les niveaux de jeu est expliqué sur notre page Performance des bots et joueurs IA.
Ce que nous ne prétendons pas
Une page technique doit être claire sur les limites autant que sur les capacités.
Leur force au backgammon n'apprend pas et ne s'adapte pas à toi. Le modèle de jeu d'un membre reste le même à ton centième match qu'à ton premier. L'IA conversationnelle est une partie distincte du système.
Leurs erreurs ne sont pas aléatoires. La variation du modèle de jeu est façonnée pour ressembler à un mauvais jugement humain plutôt qu'à un choix arbitraire parmi les coups légaux.
GG Guru n'est pas imbattable. Guru joue les coups préférés du moteur. Les dés décident encore de beaucoup.
Le PR d'un membre est une cible. Ce n'est pas une garantie pour un match individuel.
Les fonctions encore en développement sont décrites comme telles. Le multijoueur, les tournois, les ligues, le 2 contre 2 et le mode Tuteur seront annoncés comme disponibles quand ils seront réellement sortis.
