Budowanie bota NetHack: czy analiza bayesowska to dobra strategia?

Jest precedens: potworny program rog-O-matic zdołał zagrać w rogue ' A, a nawet kilka razy powrócił z amuletem Yendora. Niestety, rogue został wydany tylko jako binarny a, a nie źródłowy, więc umarł (chyba że można skonfigurować system 4.3 BSD na MicroVAX), pozostawiając rog-o-matic nie mógł odtworzyć żadnego z klonów. Wisi, bo nie są wystarczająco blisko.

Jednak rog-o-matic jest moim ulubionym programem wszechczasów, nie tylko ze względu na to, co osiągnięte, ale ze względu na czytelność kodu i zrozumiałą inteligencję jego algorytmów. Zastosowano w nim "dziedziczenie genetyczne": nowy gracz dziedziczy kombinację preferencji od poprzedniej pary udanych graczy, z pewnym losowym przesunięciem, a następnie zostanie ustawiony przeciwko maszynie. Bardziej udane preferencje migrują w górę puli genowej, a mniej udane w dół.

Źródło może być trudne do znalezienia w dzisiejszych czasach, ale Wyszukiwanie "rogomatic" postawi Cię na / align = "left" /

Wątpię, by analiza bayesowska daleko Ci zajechała, ponieważ większość Nethacka jest wysoce kontekstowa. Istnieje bardzo niewiele działań, które są Zawsze złym pomysłem; większość z nich jest również ratującymi życie w" właściwej " sytuacji (skrajnym przykładem jest jedzenie Kakadu: to jest złe, chyba że jesteś głodny i obecnie polimorfizujesz się w odpornego na kamień potwora, w którym to przypadku jedzenie kakadu jest właściwą rzeczą do zrobienia). Niektóre z tych" prawie złych " działań są wymagane, aby wygrać grę (np. schody na poziomie 1, lub celowo wpadają w pułapki, aby dotrzeć do Gehennom).

To, czego mógłbyś spróbować, byłoby próbą zrobienia tego na poziomie "meta". Zaprojektuj bota jako wybierającego losowo spośród różnych "elementarnych zachowań". Następnie spróbuj zmierzyć, jak te boty radzą sobie. Następnie wyodrębnij kombinacje zachowań, które wydają się promować przetrwanie; analiza bayesowska mogłaby to zrobić wśród szerokiego korpusu gier wraz z ich "poziomem sukcesu". Na przykład, jeśli istnieją zachowania "podnieś sztylety" i "unikaj angażowania potworów w walkę wręcz", zakładam, że analiza wykaże, że te dwa zachowania pasują do siebie: boty, które podrywają sztylety bez ich użycia, i boty, które próbują rzucać pociskami w potwory bez gromadzenia takich pocisków, prawdopodobnie wypadną gorzej.

To w jakiś sposób naśladuje to, o co gracze uczący się często proszą w rec.gry.roguelike.nethack. Większość pytań jest podobna do: "Czy powinienem pić nieznane eliksiry, aby je zidentyfikować ?"lub" na jakim poziomie powinna być moja postać zanim wejdziesz tak głęboko do lochu ?". Odpowiedzi na te pytania w dużej mierze zależą od tego, co jeszcze robi gracz, a nie ma dobrej odpowiedzi absolutnej.

Trudnym punktem jest tutaj, jak zmierzyć sukces w przetrwaniu. Jeśli po prostu spróbować zmaksymalizować czas spędzony przed śmiercią, to będzie faworyzować boty, które nigdy nie opuszczają pierwszych poziomów; te mogą żyć długo, ale nigdy nie wygra. Jeśli mierzysz sukces na podstawie tego, jak głęboka jest postać przed śmiercią, to najlepsze boty będą archeolodzy (którzy zaczynają od kilofa) w szale kopania.

Najwyraźniej jest sporo Nethackowych botów. zobacz tę listę:

W nethacku nieznane akcje zwykle mają efekt logiczny - albo zyskujesz, albo tracisz. Sieci bayesowskie bazują na wartościach "logiki rozmytej" - działanie może dać zysk z danym prawdopodobieństwem. Dlatego nie potrzebujesz sieci bayesowskiej, tylko listę "odkrytych efektów" i może są one dobre lub złe.

Nie musisz znowu jeść Kakadu, prawda?

W sumie to zależy ile "wiedzy" chcesz dać botowi jako początek. Chcesz, żeby się nauczył. wszystko "Na Ostro", czy będziesz go karmił spoilerami, aż się wypchnie?