El juego Tic Tac Toe, también conocido como tres en raya, es un juego de estrategia sencillo pero divertido. Aunque es fácil de aprender, dominarlo y ganar consistentemente puede ser un desafío. Es por eso que la inteligencia artificial (IA) ha sido utilizada para desarrollar sistemas capaces de jugar Tic Tac Toe de manera inteligente y estratégica.
Cómo se entrena una IA para jugar Tic Tac Toe
Para entrenar una IA para jugar Tic Tac Toe, se requiere generar registros de juego. La forma más sencilla de comenzar es simular movimientos aleatorios (legales) para ambos jugadores. Para cada posición de tablero, se registra si eventualmente condujo a una victoria para X, O o un empate. El modelo entrenado considerará, en cada turno, todos los posibles movimientos y evaluará sus puntajes relativos. Puedes elegir si el jugador de la computadora entrenada simplemente elige el movimiento con el puntaje más alto o utiliza los puntajes como probabilidades para realizar ese movimiento.
Comencemos haciendo que la computadora juegue partidas en las que ambos jugadores realizan movimientos aleatorios. Puedes elegir la cantidad de partidas que jugará en el panel de configuración que aparecerá en la parte superior de esta página.
- Crear datos iniciales
- Crear un modelo
- Entrenar el modelo
¿Qué tan bueno es el jugador de la computadora para jugar Tic Tac Toe ahora que lo has entrenado? Una prueba es qué tan bien puntúa el primer movimiento para X. El centro y las esquinas deberían tener un puntaje más alto que las otras casillas.
Otra forma de evaluar el entrenamiento es hacer que juegue muchas partidas (puedes decidir cuántas en el panel de configuración). Puedes hacer que el modelo entrenado juegue contra sí mismo o contra un jugador que realice movimientos aleatorios. Si el jugador que usa el modelo entrenado siempre elige el movimiento con el puntaje más alto, entonces todas las partidas serán iguales. Otra estrategia es utilizar los puntajes para determinar la probabilidad de realizar ese movimiento. Los movimientos con puntajes altos son más probables que otros, pero todos los movimientos pueden ocurrir. Si no hay movimientos con un puntaje positivo, entonces se considera que todos son propensos a llevar a una derrota. En este caso, se selecciona la opción menos negativa.
Evaluar el entrenamiento
Puedes guardar un modelo entrenado en el sistema de archivos local para cargarlo en otro momento.
Guardar y cargar
Buscar buenos ajustes de parámetros
Qué algoritmo se utiliza en Tic Tac Toe
El juego de Tic Tac Toe tiene una cantidad considerable de posibles estados del tablero. Si representamos cada estado posible del tablero como un nodo y conectamos dos nodos si hay una diferencia de un movimiento entre ellos, el grafo resultante tendría 362,880 nodos diferentes. Sin embargo, al eliminar la simetría y reconocer cuando diferentes secuencias de movimientos llevan a la misma posición, podemos reducir este número a 765 posiciones de tablero distintas.
Para lograr ser imbatible en el juego y siempre realizar el movimiento con la mayor recompensa, se requiere ser capaz de modelar todos los posibles resultados para cada estado posible del tablero. Esto suena como algo casi imposible de hacer para un ser humano, y es ahí donde entra en juego el algoritmo Minimax y la teoría de juegos.
El nombre del algoritmo es producto de dos palabras: minimizar y maximizar. Es decir, minimizar la recompensa para el oponente y maximizar la recompensa para uno mismo. Si una secuencia de movimientos lleva a la victoria, su recompensa se evalúa en +10 puntos. Si lleva a una derrota, la recompensa es -Si una secuencia resulta en un empate, la recompensa es 0.
Por ejemplo, veamos el final de una partida, cuando le toca a X realizar un movimiento:
De los tres nodos disponibles a los que está conectado el nodo del estado inicial, el de la izquierda ofrece la mayor recompensa (+10 puntos), por lo que es el movimiento a realizar.
De manera similar, el jugador O está tratando de maximizar su propia recompensa. El jugador X lo sabe y también evalúa los movimientos de su oponente. La siguiente imagen ilustra este proceso:
Ambos nodos superiores son estados del tablero (secuencias de movimientos) que tienen una recompensa de -Aunque hay un camino de dos pasos hacia un nodo con una recompensa de +10, hay una elección obvia que hará el jugador O (se asume que es un minimizador perfecto) y que dará un buen resultado para él (y uno malo para el jugador X).
El algoritmo Minimax evalúa la recompensa de cada movimiento disponible tomando turnos como minimizador y maximizador. La siguiente imagen es un ejemplo perfecto del proceso de evaluación:
Aquí, el estado inicial es el nodo 1, por lo que X tiene tres movimientos posibles. La recompensa para el nodo 2 es -10 (expliqué por qué en el ejemplo anterior). La recompensa para el nodo 3 es 0, porque se asume que el jugador O es un minimizador perfecto y, por lo tanto, no permitirá que X obtenga +La recompensa para el nodo 4 es +10, por lo que este es el movimiento a realizar.
El algoritmo Minimax para Tic Tac Toe es imposible de vencer, y cuando dos jugadores Minimax juegan entre sí, cada movimiento que hacen es la mejor respuesta a lo que el oponente podría hacer (equilibrio de Nash), lo que resulta en un 100% de probabilidad de empate. ¿Quieres probarlo tú mismo? Echa un vistazo a este sitio web desarrollado por Jason Fox de Never Stop Building LLC: [enlace al sitio web].
Fuentes:
- Aradhya, A. L. (2022, April 29). Minimax algorithm in Game theory: Set 3 (tic-tac-toe ai – finding optimal move). GeeksforGeeks. Retrieved September 13, 2022, from [enlace a la fuente]
- Fox, J. (2021, November 10). Tic Tac Toe: Understanding the minimax algorithm. Never Stop Building – Crafting Wood with Japanese Techniques. Retrieved September 13, 2022, from [enlace a la fuente]
- Fredericks, G. (2010, September 18). Visualizing Tic-tac-Toe. gfredericks.com. Retrieved September 13, 2022, from [enlace a la fuente]
Consultas habituales
¿Es posible vencer a una IA entrenada en Tic Tac Toe?
No, el algoritmo Minimax utilizado en la IA para Tic Tac Toe es imbatible. Si dos jugadores Minimax juegan entre sí, siempre terminarán en un empate.
¿Cómo puedo entrenar mi propia IA para jugar Tic Tac Toe?
Puedes utilizar métodos de aprendizaje automático, como redes neuronales, para entrenar una IA para jugar Tic Tac Toe. Necesitarás generar registros de juego y utilizar algoritmos de entrenamiento para ajustar los pesos de la red neuronal.
¿Qué otros juegos se pueden jugar utilizando inteligencia artificial?
La inteligencia artificial se utiliza en una amplia variedad de juegos, como ajedrez, Go, póker y muchos otros. Los algoritmos y enfoques utilizados pueden variar según el juego.
La inteligencia artificial ha demostrado ser una herramienta poderosa para desarrollar sistemas de juego inteligentes en Tic Tac Toe. El algoritmo Minimax permite que la IA tome decisiones estratégicas para maximizar su propia recompensa y minimizar la recompensa del oponente. Si estás interesado en desarrollar tu propia IA para jugar Tic Tac Toe, puedes explorar métodos de aprendizaje automático y algoritmos como el Minimax para lograrlo.
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