Zoeken, Sturen en Bewegen
Rasyan Ahmed, Matthew van Rijn, Boas Kluiving en Cindy Schotman
26 juni 2015
Inleiding
In de vierde week van het vak Zoeken, Sturen en Bewegen is de opdracht om een experiment te bedenken en uit te voeren. Wij maken een Monopolyprogramma en een AI daarvoor.
Monopoly is een bordspel waarbij vele beslissingen moeten worden gemaakt. Denk bijvoorbeeld aan de keuze om wel of geen straat te kopen, de keuze om een gebouw te kopen voor op één van je straten of de keuze om jezelf uit de gevangenis te kopen. Bij het maken van deze keuzes spelen veel factoren een rol. Een logische eerste afweging bij de keuze om wel of geen straat te kopen is 'Heb ik genoeg geld om deze straat te kopen?' en 'Houd ik na het kopen van deze straat genoeg geld over voor wat ik verder nog van plan ben?'. Maar om deze beslissing goed te maken wordt ook naar andere zaken gekeken, zoals 'Hoe groot is de kans dat ik met deze straat een set kan maken?', 'Hoe groot is de kans dat iemand op deze straat terecht komt?' en 'Hoeveel verdien ik daar dan aan?'. Heel veel van deze problemen zijn dus probabilistisch. Markov-ketens kunnen worden gebruikt om een aantal beurten vooruit te berekenen hoe groot de kans is om op een positie te komen. Door deze ketens te combineren met een scoresysteem dat de positie van een speler scoort, kunnen veel van deze problemen worden opgelost.
Een AI die afwegingen kan maken bij het nemen van beslissingen, zoals in Monopoly, biedt ook mogelijkheden in andere toepassingen. Denk bijvoorbeeld aan een zelfrijdende auto.
Dat mensen Monopoly kunnen spelen weten we al, en wanneer blijkt dat deze keuzes rationeel gemaakt worden op basis van de gegevens die we hebben, zou een computer ook Monopoly kunnen spelen. Echter wordt het interessant wanneer we van een computer vragen een bepaalde tactiek te volgen. Kan de computer de gegevens zo vergelijken en bijhouden dat het daaruit een tactiek kan bedenken om zijn keuzes op te baseren?