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Autor/-in:

Burri Tamara Lorena

Jassen ohne Intuition

Programmieren und Analysieren von unterschiedlichen Suchverfahren anhand des Differenzlers

Betreuer/-in:
Patric Müller
2. Betreuer/-in:
Pavel Lunin
Schule:
Liceo artistico
Fach: Informatik
Während meiner Maturaarbeit habe mich in die Wahrscheinlichkeits- und Entscheidungstheorie vertieft, eine neue Programmiersprache erlernt, Einblicke ins Gamedesign erhalten und mein Wissen über Datenstrukturen, Algorithmen und KIs erweitert.
Abstract

Zwar haben künstliche Intelligenzen deterministische Brettspiele wie Schach längst gemeistert, doch der Differenzler, eine Variante des Schweizer Jass, stellt eine besonders interessante Herausforderung dar, da er keine mathematisch "perfekte" Strategie besitzt. Ich wollte deshalb wissen: Kann eine künstliche Intelligenz jassen - ganz ohne Erfahrung oder Intuition?

Meine KI lernt nicht, sondern folgt einem vorbestimmten Schema, dem sogenannten Minimax-Algorithmus. Er sieht x-Züge in die Zukunft, vergleicht und bewertet alle möglichen Spielverläufe, um per Ausschlussverfahren den Zug mit dem besten Endergebnis zu finden. Das Verfahren musste jedoch für den Differenzler angepasst werden. Ich musste insbesondere eine Methode entwickeln, welche die Karten der anderen SpielerInnen "errät", um Prognosen für den zukünftigen Spielverlauf zu machen.

So entstanden vier unterschiedliche Suchverfahren. Ich konnte aufzeigen, dass die KIs häufig tiefe Differenzen erreichen und signifikant besser abschneiden als eine rein zufällige Kartenwahl. Obwohl sie noch nicht die Leistung erfahrener SpielerInnen erreichen, deutet dies auf eine mathematische Vorhersehbarkeit hin und bietet Anreize für weitere Forschungen.