गामासूत्र: इंटेलिजेंट मिस्टेक्स: हाउ टू इनकॉरपोरेटेड इनटू योर एआई कोड , मिक वेस्ट द्वारा इस मामले पर एक बहुत ही दिलचस्प लेख है ।
यह लेख एक पूल गेम AI के बारे में बात करता है। इस तरह के एआई को लागू करते समय, प्रत्येक शूट में इसे पॉट बनाना आसान होता है। एआई को कम "स्मार्ट" बनाने का एक सरल तरीका है, जैसा कि अन्य उत्तरों पर सुझाव दिया गया है, गणना में एक यादृच्छिक कारक जोड़ने के लिए, एआई को और अधिक मिस करना।
लेकिन इस तरह के दृष्टिकोण के साथ दो प्रमुख दोष हैं। पहला, यह अप्रत्याशित है। "ईज़ी" मोड में खेलने वाले खिलाड़ी के लिए, यह अस्वीकार्य है कि एआई को "भाग्यशाली" मिलता है। क्या होगा अगर आपका यादृच्छिक कारक एआई को और भी बेहतर शॉट देता है, अधिक मूल्यवान गेंद को मारता है, या कॉम्बो करता है? आप नहीं जानते कि क्या होने जा रहा है, और भाग्यशाली होना आसान विकल्प के लिए AI का विकल्प नहीं होना चाहिए।
दूसरा दोष यह है कि खिलाड़ी एआई व्यवहार में एक पैटर्न की पहचान करने की कोशिश करेगा। और एक साधारण यादृच्छिक कारक के साथ, कोई पैटर्न नहीं है। लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि खिलाड़ी वास्तव में, बिल्कुल विपरीत, किसी भी पैटर्न को नहीं देखेगा। जैसे ही एआई भाग्यशाली हो जाता है, खिलाड़ी अपने व्यवहार में एक रणनीति देखेंगे। लेख में, खिलाड़ी AI की स्थिति रणनीति के बारे में शिकायत कर रहे हैं। जब कोणीय परिशुद्धता में सिर्फ एक यादृच्छिक कारक होता है ।
मेरे दृष्टिकोण से, इस आंख खोलने वाले लेख को पढ़ने के बाद, एक गैर-परिपूर्ण एआई को कभी भी सरलीकरण कारक के रूप में यादृच्छिककरण का उपयोग नहीं करना चाहिए। यह बिलकुल विपरीत है। एक आसान एआई चालाक होना चाहिए, लेकिन खिलाड़ी की मदद करने की कोशिश कर रहा है।
लेख पूल गेम उदाहरण में, "आसान मोड" एआई को लागू करने का सबसे अच्छा विकल्प वास्तव में सभी यादृच्छिक कारक को हटाने, और एक स्थिति रणनीति को जोड़ने के लिए था। एआई खिलाड़ी के लिए एक आसान और भयानक शॉट तैयार करने के लिए गेंदों को हिट करने की कोशिश करेगा ।
इस तरह, खिलाड़ी सोचेंगे कि वह भाग्यशाली है। और जब आप इसे आसानी से खेल रहे हैं तो गेम की उम्मीद कर रहे हैं।