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Verstärkendes Lernen bei anderen Spielformen

Überlege auf dieser Seite, ob die Schritte des verstärkenden Lernens auch auf andere Spielformen anwendbar sind.

NIM-Spiel mit mehreren Reihen

NIM-Spiel mit mehreren Reihen NIM-Spiel mit mehreren Reihen Du kannst das NIM-Spiel auch mit mehreren Reihen spielen, wie hier in zwei Varianten abgebildet. Dabei musst du bei deinem Zug wieder ein bis drei Hölzer nehmen. Du darfst aber nur Hölzer aus einer Reihe nehmen. Verloren hat wieder, wer das letzte Hölzchen nehmen muss.

Spielt diese Spielform zunächst mit eigenen Gegenständen auf dem Tisch.

Überlegt anschließend für beide Spielformen gemeinsam eine Zugtabelle, mit der ein KI-System lernen kann, und notiert jeweils ein paar Zeilen. Wie viele Zeilen müssen diese Tabellen insgesamt haben?

Bauernschach (Schlag den Roboter)

Grafik verstärkendes Lernen[1]
Bauernschach wird auf einem verkleinerten 3x3 Schachbrett gespielt. Auf jeder Grundlinie stehen dabei zu Beginn 3 Bauern. Diese dürfen den Schachregeln entsprechend gezogen werden.

In der abgebildeten Variante sind die Bauern durch Affen und Roboter ersetzt worden. Du kannst eine Simulation von Stefan Seegerer verwenden, um das Spiel auszuprobieren. Dort kannst du auch nachvollziehen, wie verstärkendes Lernen beim Bauernschach funktioniert.

Alternativ kannst du auch diese Arbeitsmaterialien von Memoone.de verwenden.

Mache dir wieder bewußt, welche Spielzustände es bei diesem Spiel gibt und wie viele Aktionen in einem Zustand möglich sind.

Weitere Strategiespiele

Sicherlich kennst du noch weitere Stategiespiele (TicTacToe, 4gewinnt!, Schach ... ). Überlege dir für ein selbstgewähltes Spiel, wie man dort den Spielzustand und die möglichen Züge in einer Tabelle geeignet ablegen könnte.

Das GO-Spiel und AlphaGo Zero

Das Spiel GO ist ein in Ostasien sehr populäres Strategiespiel für zwei Personen. Es gilt als das komplexeste bekannte Brettspiel der Welt!

Recherchiere die Regeln dieses Spiels und informiere dich über den aktuellen Könnensstand von KI bei diesem Spiel. Diskutiert über die Möglichkeit, in wie weit verstärkendes Lernen für eine KI bei diesem Spiel möglich ist.

Quellen

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5.1.2.1.1.5 Verstärkendes Lernen bei anderen Spielformen
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