5. Game Playing

Kecerdasan Buatan

Lecture 5 Game Playing

Joan Santoso, S.Kom.© Sekolah Tinggi Teknik Surabaya

1

What is Game ?» Game adalah sebuah permainan yang

dilakukan oleh n individu atau group.» Game theory menunjukkan sebuah

permainan strategi» John von Neumann dikenal sebagai

bapak dari Game Theory.» Neuman mendefinisikan Game Theory

pada tahun 1928 dan 1937.

2

© Sekolah Tinggi Teknik Surabaya

What is Game ?» Game Theory mengijinkan player untuk

saling bermain dengan strateginya masing-masing.

» Dalam memainkan sebuah game biasanya juga diperlukan intelligence untuk bermain.

» Dalam memainkan game juga terkadang langkah dari lawan tidak dapat ditebak.

3


Hubungan Game Playing dan Mathematics dan Ekonomi

4


Game Playing» Game dapat deterministic atau non

deterministic» Game dapat memiliki perfect

information atau imperfect information.

5


Game Playing » Karakteristik dan Batasan Game untuk

Game Playing˃ Dimainkan oleh dua orang˃ Perfect information game˃ No determined by chances˃ No physychological factors˃ No Oversight Error, Smart Opponent

6


Game Playing» Contoh permainan yang digunakan

sebagai contoh kasus dari Game Playing:˃ Last one loses˃ N coins Grundy’s Game˃ Slide 5˃ Tic-Tac-Toe˃ Checkers˃ Go˃ Nim˃ Othelo˃ Chess

7


Game Playing» Dengan memperhatikan karateristik dan

batasan dari game maka sejumlah permainan tradisional sehari-hari juga dapat diimplementasikan dengan game playing

» Contoh:˃ Dakon˃ Halma

8


Game Playing» Jika sebuah pencarian dalam game

playing dapat dilambangkan dengan tree maka tree tersebut dinamakan search tree.

» State dimana game berakhir disebut terminal state.

» Setiap layer dari sebuah search disebut dengan ply

9


Game Playing

10


Game Playing» Metode pencarian yang digunakan

metode iterative.» Alasan : karena space pencarian solusi

terlalu besar, sehingga dalam hal ini pencarian akan dilakukan sebelum setiap langkah dilakukan untuk mendapatkan langkah berikutnya yang terbaik.

11


Game Playing» Contoh search space yang sangat besar

adalah pada catur, misalnya. ˃ Branching factor : 35˃ Depth : 50 moves untuk setiap player˃ Search tree : 35^100 nodes

12


State of the Art Game Playing» Chess : Deep Blue mengalahkan juara

dunia catur˃ fungsi evaluasi dibuat oleh expert˃Memiliki opening dan end-game database

» Checkers :˃ Program yang dibuat oleh Samuel’s

mengalahkan pembuatnya» Backgammon : Neural-net learning

program TDGammon merupakan salah satu pemain top 3 teratas dunia. 13


Fungsi Evaluasi» Fungsi evaluasi digunakan untuk menilai

"seberapa baik" konfigurasi suatu game.» Tidak seperti heuristic search yang fungsi

evaluasinya adalah sebuah bilangan non-negatif, sebagai estimasi biaya dari start-state menuju goal-state.

» Pada game playing, fungsi evaluasi memberikan estimasi tentang kualitas papan permainan dalam mengarahkan seorang pemain untuk memenangkan permainan (static evaluation function).

14


Fungsi Evaluasi» Fungsi evaluasi sering disebut dengan

Static Board Evaluator, f(n).» Pada setiap branch nodes:˃ Jika f(n) bilangan positif besar, artinya

konfigurasi papan dengan pemilihan node n "baik untuk saya dan buruk untukmu“

˃ Jika f(n) bilangan negatif besar, artinya konfigurasi papan dengan pemilihan node n "buruk untuk saya dan baik untukmu“

˃ Jika f(n) dekat dengan 0, artinya papan dalam keadaan netral

15


Fungsi Evaluasi» Pada leaf nodes:˃ Jika f(n) = + "tak terhingga", artinya kondisi saya

memenangkan pertandingan.˃ Jika f(n) = - "tak terhingga", artinya kondisi kamu

memenangkan pertandingan» Static Board Evaluator tidak selalu mudah

untuk ditulis, misalnya untuk permainan catur.» Banyak fungsi evaluasi game playing yang

dispesifikasikan sebagai "jumlah berbobot dari featuresnya": (w1*feature1) + (w2*feature2) + (w3*feature3) + ... (wn*featuren).

16


Fungsi Evaluasi» Sebagai contoh pada Deep Blue

(program catur yang "imbang" saat menghadapi Gary Kasparov) memiliki tidak kurang dari 6000 features dalam fungsi evaluasinya.

» Contoh static evaluation function untuk Tic-Tac-Toe: f(n) = [jumlah 3-length yang terbuka untuk saya] - [jumlah 3-length yang terbuka untukmu]

17


Minimax» Minimax adalah sebuah prosedur

pencarian yang melihat ke depan -- memperhatikan apa yang akan terjadi kemudian -- yang digunakan untuk memilih langkah berikutnya.

» Asumsikan bahwa kita telah memiliki sebuah Static Board Evaluator yang akan mengembalikan sebuah bilangan yang menunjukkan "seberapa baiknya" sebuah konfigurasi papan. 18


Minimax

» Anggaplah static board evaluator untuk konfigurasi papan D, E, F, G, masing-masing adalah 4, 7, 2, dan 8.

» Nilai konfigurasi B adalah 4 (karena jika saya memilih B, lawan akan memilih D – langkah terbaik untuk dia).

» Hal yang sama akan terjadi bila saya melangkah ke C yang nilai konfigurasinya 2.

» Dengan demikian nilai konfigurasi A adalah 4 (artinya melangkah ke konfigurasi B=4 lebih baik bagi saya dibanding C=2).

19


Pseudocode Minimax

20


Tugas Kelompok Proyek» Cari static board evaluator untuk

Othello.» Ubahlah permainan anda, pada langkah

salah satu player menggunakan minimax.

» Lihat apakah anda dapat mengalahkan computer anda ?

» Laporkan tugas anda.

21


Konsultasi » Bagaimana progress kelompok anda ?

22


Referensi» Bahan Kuliah Artificial Intelgence STTS yang dibuat oleh Ir.

Gunawan, M.Kom. » RC Chakraborty, Game Playing AI Couse,

www.myreaders.info.» Slide kuliah AI Game Playing oleh Raymond J. Mooney. The

University of Texas at Austin » Rajjan Shinghal. 1992.“Formal Concepts in Artificial

Intellegence”. Chapman & Hall

23


Terima Kasih

24


5. Game Playing

Documents