Più di un avversario al computer con un livello di difficoltà
Molti bot di backgammon sono in sostanza un unico avversario al computer con diverse impostazioni di forza. Rendilo più debole e allo stesso motore viene semplicemente detto di commettere più errori.
GamesGrid è costruito in modo diverso. Ci sono 512 giocatori virtuali, ognuno con un nome, un volto, un paese, una voce, una personalità e una forza di gioco misurata tutta sua. Le loro differenze vanno oltre il profilo che vedi sullo schermo. Giocano in modo diverso, gestiscono il cubo in modo diverso e comunicano in modo diverso.
E puoi davvero parlare con loro. Ogni membro può sostenere una conversazione aperta con te, durante un match o dopo.
Questa pagina guarda sotto il cofano. Ecco come sono costruiti la loro forza di gioco, i loro errori, le loro personalità e le loro conversazioni.
512 giocatori. 513 con Guru
Il club GamesGrid è costruito attorno a un cast ampio e variato:
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512 personaggi, più GG Guru. 513 in totale.
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120 paesi. I contingenti più numerosi sono Libano e Francia con dieci ciascuno, seguiti dalla Danimarca con nove, e da Turchia e Germania con otto.
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Otto livelli di gioco, da Principiante a Gran maestro.
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Una voce registrata per ciascuno dei 512, in 58 lingue.
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Un profilo completo per ogni membro, con città, età, biografia, stile di gioco, archetipo e temperamento sul cubo.
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Una carriera tutta loro. Nella modalità Carriera partecipano agli eventi, costruiscono il loro record, ottengono promozioni, subiscono retrocessioni e avanzano nello stesso mondo in cui avanzi tu.
Puoi incontrarli tutti sulla nostra pagina I nostri giocatori.
Puoi davvero parlare con loro
Un grande modello linguistico alimenta la conversazione aperta con ogni membro, durante un match e fuori dal match.
Chiedi del loro passato, contesta un'opinione, parla di backgammon o lascia che la conversazione vada da tutt'altra parte. Non è un menu di risposte preimpostate.
La loro personalità contribuisce a modellare il modo in cui rispondono. Un membro riservato non parla come uno estroverso. Alcuni avranno molto più da dire di altri.
Una volta sbloccato un membro battendolo nella modalità Carriera, puoi visitare il suo profilo e continuare la conversazione lontano dalla tavola.
Otto livelli, ognuno con una forza misurata
Qui la forza non è semplicemente una posizione su un cursore della difficoltà.
GamesGrid usa il PR, Performance Rating, per misurare la forza di gioco. Il PR misura l'equity media che un giocatore regala per decisione, moltiplicata per 500.
Più basso è, meglio è. Zero significa nessun errore secondo il motore di analisi.
È lo stesso quadro di misurazione usato per valutare le prestazioni degli umani nel backgammon, il che significa che un giocatore virtuale e un giocatore umano possono essere discussi sulla stessa scala.
Ogni livello ha una fascia di PR obiettivo, e ogni membro ha un obiettivo individuale all'interno di quella fascia.
| Level of Play | Personaggi | PR obiettivo | Rating iniziale |
|---|
| Principiante | 10 | da 20,6 a 23,6 | 1100 |
| Occasionale | 40 | da 15,1 a 17,4 | 1300 |
| Intermedio | 152 | da 11,3 a 13,3 | 1500 |
| Avanzato | 175 | da 7,0 a 8,6 | 1700 |
| Esperto | 100 | da 4,0 a 6,0 | 1900 |
| Classe mondiale | 25 | da 2,5 a 3,5 | 2100 |
| Supremo | 10 | da 2,0 a 2,8 | 2300 |
| Gran maestro: GG Guru | 1 | 0 | 2300 |
Per avere una scala: un essere umano di classe mondiale gioca intorno a un PR tra 3 e 5 nell'arco di un torneo. Il livello Supremo sta sopra, di proposito. Guru è un'altra cosa ancora. Guru è il motore a piena forza.
Un avvertimento importante vale per gli umani e per i giocatori virtuali allo stesso modo: il PR di un singolo match può variare notevolmente.
Un match pieno di decisioni semplici offre meno occasioni di sbagliare. Un match difficile può mettere a nudo più debolezze. Un livello descrive quindi le prestazioni su molte partite, non una promessa sul prossimo match.
Come si fa a far giocare un bot come una persona?
Costruire un programma di backgammon forte è un problema risolto decenni fa.
Costruirne uno che giochi più debole in modo credibile è un problema molto più interessante.
L'obiettivo non era semplicemente rendere alcuni membri più forti e altri più deboli. Volevamo che i loro errori comparissero nei tipi di posizione in cui anche i giocatori umani di forza simile sbagliano.
È lì che è andata gran parte del lavoro.
La soluzione facile, e perché l'abbiamo scartata
Un modo semplice per indebolire un avversario al computer è fargli scegliere una mossa peggiore ogni tanto.
Il problema è che così può venire fuori un avversario che gioca diverse mosse eccellenti e poi all'improvviso commette un blunder che sembra completamente fuori personaggio.
Questo può creare un avversario statisticamente più debole, ma non crea necessariamente un giocatore credibile.
Volevamo che gli errori stessi avessero un senso.
Abbiamo misurato come le persone sbagliano davvero
Per capirlo, abbiamo misurato il gioco umano.
Sono state analizzate circa 200.000 decisioni prese da circa 100 giocatori reali, compresi i match di prova di GamesGrid, da PR 1,7 a PR 15,9.
Ogni decisione è stata confrontata con la valutazione del motore.
La domanda non era semplicemente quanto spesso qualcuno sbagliasse. Abbiamo guardato dove avvenivano gli errori, quanto costavano, quale mossa alternativa veniva scelta e dove i giocatori erano di solito precisi.
Quei dati sono diventati la base del modello di gioco usato in tutto il cast.
Come nasce davvero un errore
Le persone non decidono di commettere un blunder. Leggono male la posizione.
GamesGrid modella questa idea.
Un membro guarda la valutazione del motore sulle giocate disponibili attraverso una quantità controllata di percezione imperfetta, poi sceglie la mossa che sembra migliore da quella visuale imperfetta.
Questo significa che gli errori compaiono più facilmente quando diverse mosse sono vicine tra loro.
Quando una mossa è chiaramente superiore, anche un membro più debole ha più probabilità di trovarla.
Un membro può anche essere più o meno attento su una decisione particolare. Quanto spesso succede dipende dal livello di gioco.
Questo permette a un giocatore Occasionale di commettere ogni tanto un errore significativo senza costringere ogni mossa a essere leggermente imprecisa.
Gli errori seguono delle regole
Un giocatore più debole non deve per forza giocare male tutto il tempo.
Una partita facile può comunque essere una buona partita. Se un membro affronta per lo più decisioni semplici, può produrre un PR molto migliore del suo obiettivo a lungo termine.
Non c'è un budget di errori. Un membro non è costretto a sbagliare perché ha giocato diverse buone mosse di fila. Le versioni precedenti del modello includevano un comportamento compensativo, ma quel meccanismo è stato rimosso.
Corse e uscite sono di solito più pulite. Nei dati umani, corse e uscite rappresentano circa il 15% delle mosse ma meno dell'1% dell'equity totale persa. I membri riflettono questo pattern.
La dimensione degli errori cambia con la forza. Un umano forte intorno a PR 2,3 seleziona la mossa preferita dal motore circa l'85% delle volte. Un giocatore più debole intorno a PR 11 lo fa circa il 69% delle volte. Quando uno dei due manca la mossa migliore, più della metà di quelle scelte è la seconda mossa migliore.
Il modello usa questi pattern per creare un gioco più debole senza trasformare i membri più deboli in giocatori casuali.
Gli errori che impediamo di proposito
I giocatori umani possono commettere quasi ogni errore immaginabile, ma alcuni errori rendono un avversario virtuale meno convincente, non più convincente.
Per questo motivo GamesGrid limita deliberatamente certi comportamenti.
Un membro chiaramente in vantaggio non getterà via all'improvviso un grande vantaggio con un blot ovviamente evitabile.
Ogni livello di gioco ha anche un tetto a quanta equity può perdere una singola decisione di gioco delle pedine.
Questi limiti sono intenzionali. Lo scopo non è riprodurre ogni possibile errore umano. È creare avversari il cui comportamento complessivo resti credibile.
Ogni membro ha inoltre una propria precisione individuale all'interno del suo livello, così due giocatori Intermedi non sono semplicemente avversari identici con nomi e volti diversi.
Il cubo è una seconda abilità, ed è regolato a parte
Il gioco delle pedine e la gestione del cubo sono abilità diverse.
Un giocatore può muovere bene le pedine e regalare comunque molta equity con raddoppi, accettazioni e rifiuti sbagliati. Un altro può capire il cubo meglio di quanto il suo gioco delle pedine farebbe pensare.
GamesGrid tratta queste abilità separatamente.
Ogni livello ha il proprio temperamento sul cubo. I Principianti sono in genere più riluttanti a raddoppiare e più disposti ad accettare. I livelli più forti diventano progressivamente più precisi.
Per i tre livelli più deboli, le decisioni sul cubo usano lo stesso approccio a percezione imperfetta del gioco delle pedine, adattato al modo in cui i giocatori umani più deboli raddoppiano, accettano e rifiutano davvero.
Il livello di un membro si basa sul costo combinato degli errori di pedine e di cubo.
Giocare le pedine come un Esperto non basta se il cubo viene gestito sistematicamente come un Principiante.
Si arrendono, e giudicano le tue rese
Un membro che sta perdendo malamente può offrire di arrendersi per una singola partita, un gammon, un backgammon o l'intero match.
Decidi tu se accettare.
Anche il comportamento nella resa è calibrato. I membri più deboli tendono ad arrendersi più tardi e con meno precisione di quelli più forti.
E la decisione conta anche dalla tua parte.
Accetta un'offerta che vale meno di quanto valesse la posizione se il gioco fosse continuato, e l'analisi post-match può registrarlo come un tuo errore, costo in equity compreso.
Sapere quando arrendersi, e quando accettare una resa, fa parte del giocare bene a backgammon.
GG Guru è l'eccezione
Un giocatore del club non ha rumore aggiunto, nessun calo di attenzione e nessun temperamento sul cubo più debole.
GG Guru gioca ogni volta la mossa preferita dal motore.
Questo non rende Guru imbattibile. Il backgammon ha ancora i dadi, e anche il gioco più forte perde dei match.
Significa semplicemente che Guru non è deliberatamente indebolito come il resto del cast.
Il motore sotto ogni giocatore
Sotto tutti i 513 membri c'è GNU Backgammon, un motore di backgammon a rete neurale sviluppato come software libero per più di due decenni.
Il motore di backgammon gira dentro il tuo browser. La valutazione della posizione e il calcolo delle mosse non devono essere inviati a un motore di analisi remoto né aspettare in una coda di analisi esterna.
L'LLM conversazionale è un sistema separato dal motore di backgammon.
GNU Backgammon svolge due compiti diversi all'interno di GamesGrid.
Primo, valuta la posizione durante il gioco. Il modello di gioco individuale del membro determina poi che cosa quel personaggio fa con quella valutazione.
Secondo, GNU Backgammon viene usato per l'analisi post-match, a una forza costante per ogni giocatore.
GNU Backgammon è distribuito con licenza GNU GPL v3. GamesGrid include le informazioni di licenza richieste e i link al codice sorgente nelle Impostazioni.
La storia del motore, e il percorso dai primi programmi di backgammon fino a GNU Backgammon, è trattata sulla nostra pagina GNU Backgammon.
I dadi non fanno parte del livello di difficoltà
La forza di gioco cambia il modo in cui un membro gestisce una posizione. Non cambia i dadi.
Nessun membro virtuale riceve in anticipo informazioni sui lanci futuri.
Un Principiante e GG Guru usano la stessa fonte di dadi, indipendentemente dal livello di gioco, dal punteggio o dal fatto che stiano vincendo o perdendo.
Ogni match completato contiene inoltre una registrazione dei lanci e delle mosse, così il match può essere rigiocato in seguito.
Quando aprirà il multigiocatore online, i dadi saranno emessi dal server e non dal dispositivo di uno dei due giocatori. Il sistema di verifica esatto sarà documentato una volta completata quell'implementazione.
Il principio di fondo è semplice: la distribuzione non viene modificata per attenuare una serie sfortunata, fabbricare una rimonta o influenzare un risultato.
Il modello di gioco cambia le decisioni, non i dadi.
Lo stesso giudice per tutti
Il modello dell'avversario e l'analista post-match sono separati.
Chiunque tu abbia affrontato, dal Principiante più debole a GG Guru, la revisione successiva usa le stesse impostazioni: valutazione a 2 ply, nessun rumore aggiunto e lo stesso filtro delle mosse.
Un membro più debole non riceve una valutazione più indulgente. Guru non ne riceve una più severa.
Lo stesso standard viene usato anche quando misuriamo e calibriamo i membri del club.
Ogni match può essere esportato come file .mat standard, così puoi aprirlo in un software di analisi del backgammon compatibile e rivedere il match in modo indipendente.
Che cosa mostra la revisione è spiegato sulla nostra pagina Analisi del backgammon. Che cosa significano PR, rating e livelli di gioco è spiegato sulla nostra pagina Prestazioni di bot e giocatori IA.
Che cosa non affermiamo
Una pagina tecnica deve essere chiara sui limiti oltre che sulle capacità.
La loro forza nel backgammon non impara né si adatta a te. Il modello di gioco di un membro resta lo stesso nel tuo centesimo match come nel primo. L'IA conversazionale è una parte separata del sistema.
I loro errori non sono casuali. La variazione nel modello di gioco è modellata per somigliare a un errore di giudizio umano, non alla scelta di mosse legali arbitrarie.
GG Guru non è imbattibile. Guru gioca le mosse preferite dal motore. I dadi decidono ancora molto.
Il PR di un membro è un obiettivo. Non è una garanzia per un singolo match.
Le funzioni ancora in sviluppo sono descritte come tali. Multigiocatore, tornei, leghe, 2 contro 2 e Tutor Mode saranno indicati come disponibili quando saranno effettivamente rilasciati.
