Машинното обучение дава нов поглед върху древните игри

Учените могат да изследват еволюцията на игрите по начин, подобен на изучаването на живите същества (снимка: CCO Public Domain)

През 1238 г. средновековният испански владетел Алфонсо Х. от Кастилия публикува издание на име „Libro de los Juegos”: Книга на игрите. Тя се състои от 97 страници пергамент, много от които с красиви цветни илюстрации, и съдържа най-ранните описания на игри като шах, зарове и табла.

Алфонсо продължава да класифицира игрите в три категории: игри, които се играят на кон, игри на крака (като фехтовка и борба) и седящи игри. Той разделя тази трета категория допълнително на групи: игри, които разчитат на мозъка, хазартни игри и такива, които съчетават и двете.

Взимайки предвид тези различия, Алфонсо се счита за неофициалния основател на научната област, известна като лудология – изучаването на игри. Тя привлича голям интерес сред математиците, компютърните учени, социолозите и др.

Но има една област на лудологията, която остава пренебрегвана. Това е изучаването на древните игри – онези, които са се играли от Алфонсо и други исторически фигури, но никога не са се превърнали в самостоятелна дисциплина, отбелязва MIT Technology Review.

Днес това изглежда е на път да се промени,

благодарение на работата на Камерън Браун от Университета в Маастрихт в Холандия – и, разбира се, цял екип от колеги. Те са пионери в област на археологията, насочена единствено към игрите. Целта е да се разберат по-добре древните игри и най-вече ролята им в човешките общества, да се реконструират техните правила и да се определи как се вписват в еволюционното дърво на игрите, довели до днешните забавления.

Изследователите имат амбициозни планове. Те казват, че напредналите технологии – машинното зрение, изкуственият интелект и анализът на големи обеми данни осигуряват напълно нов начин за изучаване на древните игри и изграждане на по-добро разбиране за това как са се развили.

Първата задача на археолудологията

е да определи дейностите, които представляват интерес. Браун и колегите й се интересуват от традиционните стратегически игри, в които добрите решения побеждават глупавите, и игрите, които възнаграждават умствените, а не физическите умения. С други думи, не става дума за спорт. Учените са особено заинтересовани от игри, които имат историческо културно значение.

Въпреки това, те не изключват изцяло игрите, базирани на чиста случайност. Добър пример е семейството на игрите, свързани със змии и стълби. Въпреки че те изцяло се основават на шанс, екипът казва, че игрите са от културно значение и могат да хвърлят светлина върху развитието на други стратегически игри в обществото.

Екипът моделира игрите като математически схеми, които се поддават на изчислително изследване. Този подход се основава на идеята, че игрите се състоят от единици информация, наречени лудеми – като хвърлянето на заровете или кривия ход на коня в шахмата.

Лудемите

са еквивалентни на гените у живите същества. Те, според учените, съответстват на елементи на културното наследство. Могат да бъдат предавани от една игра в друга, или могат да просто да умрат. Но важното е, че те могат да бъдат комбинирани в по-големи последователности, които формират игрите.

Процесът на моделиране се опитва да улови формите, по които се комбинират лудемите. Например, подходът на екипа е да създаде „дърво” на лудемите за всяка игра, която изучава. Това позволява на играта да бъде записана и сравнена по обективен начин.

Защо това е важно?

Съществен проблем за тези, които изучават древните игри, е, че правилата не винаги са известни или напълно ясни. Това може да доведе до странности в дадена игра. Добър пример, според учените, е скандинавската игра „Хнефатафл”.

„В продължение на много години определящото правило в Хнефатафл беше в полза на кралската страна. Оказа се, че това е поради грешка в превода”, казва Браун. Когато грешката била забелязана и коригирана, играта станала много по-симетрична.

Този вид асиметрия в играта е улика, че може би не всичко е съвсем ясно в настоящото ни разбиране за игрите. Може би трябва да бъдат потърсени доказателства за други грешки при превода и други проблеми в наследяването на игрите.

Подходът с лудемите позволява на учените да изследват еволюцията на игрите по начин, подобен на изучаването на еволюцията на живите същества. Например, най-добрите аспекти на една игра могат да бъдат комбинирани с най-добрите части на друга, за да образуват нова игра. Или пък дадено правило може да бъде преведено погрешно, което ще е еквивалентно на точкова мутация в генетиката.

Процесът на разделяне на игрите на лудеми е еквивалентен на последователността на гените. Това позволява на изследователите да изучават семействата на игрите по различен начин и да изработват връзки между тях. Те дори могат да нарисуват хипотетични родословни дървета, за да анализират как игрите са еволюирали една в друга.

Ето тук идва ролята на съвременните технологии

– машинното обучение, извличането на данни и изкуственият интелект. Те могат да позволят на учените да направят важен напредък. Развитието на компютърните системи дори повдига възможността за използване на еволюционни алгоритми за измисляне на нови игри.

Подобен подход би започнал с произволно избрани последователности от лудеми, които системата тества за игра. Разбира се, повечето от тях биха били безсмислени. Но случайно някои от тях могат да се окажат като интересни функции за игра. Подобни успешни игри след това ще се възпроизвеждат в ново поколение лудемни последователности.

В крайна сметка най-добрите системи за комбиниране ще останат и ще са интересни за играещите. Ето едно приложение на машинното обучение и изкуствения интелект, за което не сме се замисляли и което тепърва ще се развива и ще даде интересни резултати.