Melhorias de IA na Montagem de Decks para Jogos de Cartas

Jogos de cartas colecionáveis, como “Magic: The Gathering”, exigem que os jogadores montem seus decks antes de começar a jogar. Essa etapa de construção do deck é essencial para vencer, mas pode ser bem complicada. Existem muitos cartões diferentes, cada um com regras e habilidades únicas. Essas complexidades tornam difícil tanto para os jogadores quanto para programas de computador descobrir a melhor forma de montar um deck competitivo. À medida que novos cartões são lançados regularmente, tanto jogadores quanto modelos de computador precisam mudar suas estratégias para acompanhar.

Tentativas anteriores de usar IA para a construção de decks geralmente se concentraram em uma seleção limitada de cartas. Essa abordagem reduziu a eficácia da IA em cenários do mundo real, onde os jogadores podem usar muitos cartões diferentes. Este trabalho pretende mudar isso, encontrando maneiras melhores de representar cartas, ajudando a IA a tomar decisões mais inteligentes na construção de decks, mesmo ao se deparar com cartas que nunca viu antes.

#O Desafio da Construção do Deck

Criar um deck forte é uma parte crucial de jogar jogos de cartas colecionáveis. Os jogadores escolhem cartas de um grande conjunto, onde o número de cartões pode ser na casa dos milhares. Por exemplo, “Magic: The Gathering” atualmente tem milhares de cartas únicas para escolher. Em termos simples, as opções são quase infinitas. No entanto, muitos jogadores acabam se estabelecendo em algumas estratégias testadas e comprovadas que dominam a cena competitiva.

Além de descobrir quais cartas escolher, os jogadores têm que considerar como as escolhas dos outros influenciarão suas próprias decisões. Esse processo de tomada de decisão fica mais complicado quando você percebe que as propriedades das cartas podem interagir de maneiras surpreendentes.

#IA e Jogos de Cartas

A pesquisa em inteligência artificial ganhou força no campo dos jogos de cartas devido à sua natureza estruturada e popularidade. Muitos jogos, como xadrez, viram desempenhos sobre-humanos da IA, mas jogos de cartas como “Magic: The Gathering” oferecem desafios únicos. Esses jogos estão sempre mudando, exigindo que modelos de IA se adaptem rapidamente a novas cartas e regras.

Este trabalho foca especificamente na etapa de construção de decks de “Magic: The Gathering.” A construção do deck é importante porque um deck bem estruturado afeta significativamente o desempenho de um jogador. Para ajudar melhor os jogadores, a IA precisa de uma maneira generalizada de prever as melhores cartas a serem incluídas em um deck. Isso requer um sistema que possa mudar e melhorar ao longo do tempo à medida que novas cartas são lançadas.

#Classificação de Preferência Contextual (CPR)

Um método usado neste trabalho é chamado de Classificação de Preferência Contextual (CPR). O CPR ajuda a entender qual adição de carta é melhor com base nas escolhas anteriores que um jogador fez. A ideia é usar decisões passadas como um guia ao avaliar novas opções.

No CPR, o contexto é o deck de cartas que um jogador tem atualmente, e as escolhas são as novas cartas que eles podem adicionar. O objetivo é descobrir qual nova carta se encaixa melhor com o deck atual. Usando as decisões passadas de muitos jogadores, podemos treinar um sistema de computador para fazer previsões melhores.

#Melhorando a Representação de Cartas

Para fazer o framework CPR funcionar bem para cartas novas, precisamos de maneiras melhores de representar cartas no sistema. Experimentamos métodos diferentes de codificação ou representação de cartas, como:

1. Vetores Aleatórios: Esses são simplesmente números arbitrários atribuídos a cartas. Embora isso permita uma ampla variedade de entradas, não ajuda a IA a entender o que as cartas realmente significam.

2. Características Codificadas Manualmente: Esse método envolve a criação de uma lista de características importantes para cada carta, como seus pontos de ataque, pontos de defesa e quaisquer habilidades especiais. Assim, a IA tem informações mais úteis para tomar decisões.

3. Representação por Imagem: Ao usar imagens das próprias cartas, a IA pode aprender características baseadas puramente em informações visuais. No entanto, esse método pode ser complicado, pois pode perder detalhes importantes contidos no texto das cartas.

4. Informações Estatísticas Meta: Informações de estatísticas de jogadores, como com que frequência uma carta é escolhida ou quantas vitórias ela tem, fornecem insights valiosos sobre quão útil uma carta pode ser.

#Experimentando com Diferentes Representações

Através de vários experimentos, queríamos descobrir qual representação funciona melhor para a IA no contexto de “Magic: The Gathering.”

Em uma rodada de testes, diferentes modelos foram criados usando os vários tipos de representações. Os resultados mostraram que, embora a escolha específica de representação não afetasse muito a capacidade do modelo de prever escolhas de cartas conhecidas, diferenças significativas apareceram quando a IA enfrentou cartas completamente novas.

• Modelos baseados em características codificadas manualmente e informações estatísticas tendiam a superar aqueles que usavam vetores aleatórios. As características codificadas ajudaram o modelo a aprender mais sobre os pontos fortes e fracos de diferentes cartas.

• Os modelos de representação de imagem também se saíram melhor com imagens mais ricas e detalhadas, mas tiveram dificuldades com versões menores ou comprimidas das imagens.

No geral, combinar múltiplas representações levou aos melhores resultados. Por exemplo, usar tanto características quanto informações estatísticas permitiu que a IA tomasse decisões mais inteligentes, mesmo quando apresentada com cartas que nunca tinha encontrado antes.

#Ajustando e Adaptação a Novas Cartas

Uma vez que o modelo de IA foi treinado em vários conjuntos de cartas, a próxima fase foi ver como ele poderia se adaptar a novas cartas que entravam no jogo. Ao deixar de fora um novo conjunto de cartas durante o treinamento, pudemos testar a capacidade do sistema de aprender com dados existentes e aplicar esse conhecimento de forma eficaz.

Em nossos testes, descobrimos que treinar o modelo com mais dados aumentava sua precisão geral. Ao enfrentar novas cartas, o modelo podia rapidamente adotar novas estratégias, graças ao treinamento anterior. Porém, quando o modelo foi ajustado apenas com novos dados, ele conseguiu melhorar seu desempenho de forma mais eficiente do que começando do zero.

#Resultados e Descobertas

Os experimentos demonstraram que usar CPR com uma representação de carta generalizada permite um sistema intuitivo que prevê escolhas de cartas com base nas distâncias entre as representações em um espaço de alta dimensão. A IA conseguia entender efetivamente quais cartas eram fortes ou fracas em relação umas às outras.

Enquanto o método específico de representação pode não importar muito ao prever escolhas de cartas conhecidas, foi crucial para prever resultados com cartas desconhecidas. Isso levou a observações interessantes:

1. Conhecimento Geral vs. Conhecimento Específico: Ao treinar em um conjunto fixo de cartas, o conhecimento geral do modelo sobre a semântica das cartas foi menos impactante do que o esperado. O modelo se saiu bem com qualquer representação de entrada razoável.

2. Ajustes são Eficazes: Adaptar o modelo a novos dados ajudou-o a aprender mais sobre novas cartas rapidamente. Isso é especialmente importante em um ambiente de jogo que muda rapidamente como “Magic: The Gathering”, onde novas cartas são lançadas regularmente.

3. Compreensão Agrupada de Cartas: Ao visualizar as representações de cartas aprendidas, grupos se formaram naturalmente com base nas cores e tipos de cartas. Isso implica que o modelo entendeu a semântica das cartas o suficiente para separar diferentes categorias de forma eficaz.

#Conclusão

Esta exploração sobre representação de cartas e tomada de decisão para IA em “Magic: The Gathering” mostrou resultados promissores. Ao melhorar a forma como representamos cartas através de características, imagens e estatísticas, aprimoramos a capacidade da IA de fazer escolhas inteligentes na construção de decks.

As descobertas enfatizam a importância de sistemas de representação flexíveis, capazes de se adaptar a novas informações à medida que o jogo evolui. Ao fazer isso, trazemos a IA mais perto de ser uma ferramenta valiosa para os jogadores, ajudando-os a tomar decisões informadas com base em uma rica compreensão do jogo. Isso pode, em última análise, levar a uma melhor experiência de jogo, seja para jogadores casuais ou competidores que buscam uma vantagem em suas partidas.