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SoSe 2013 | Basisinformationstechnologie II - 08_Computer- und Videogames und künstliche Intelligenz

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SoSe 2013 | Basisinformationstechnologie II - 08_Computer- und Videogames und künstliche Intelligenz

  1. 1. Universität zu Köln. Historisch-Kulturwissenschaftliche Informationsverarbeitung Jan G. Wieners // jan.wieners@uni-koeln.de Basisinformationstechnologie II Sommersemester 2013 26. Juni 2013 – Digitale Spiele und künstliche Intelligenz (ein kleiner Überblick)
  2. 2.
  3. 3. Spiel
  4. 4. „Der Form nach betrachtet, kann man das Spiel also zusammenfassend eine freie Handlung nennen, die als „nicht so gemeint“ und außerhalb des gewöhnlichen Lebens stehend empfunden wird und trotzdem den Spieler völlig in Beschlag nehmen kann, an die kein materielles Interesse geknüpft ist und mit der kein Nutzen erworben wird, die sich innerhalb einer eigens bestimmten Zeit und eines eigens bestimmten Raums vollzieht, die nach bestimmten Regeln ordnungsgemäß verläuft und Gemeinschaftsverbände ins Leben ruft, die ihrerseits sich gern mit einem Geheimnis umgeben oder durch Verkleidung als anders von der gewöhnlichen Welt abheben.“ Huizinga: „Homo Ludens“ (1938)
  5. 5. „Der Form nach betrachtet, kann man das Spiel also zusammenfassend eine freie Handlung nennen, die als „nicht so gemeint“ und außerhalb des gewöhnlichen Lebens stehend empfunden wird und trotzdem den Spieler völlig in Beschlag nehmen kann, an die kein materielles Interesse geknüpft ist und mit der kein Nutzen erworben wird, die sich innerhalb einer eigens bestimmten Zeit und eines eigens bestimmten Raums vollzieht, die nach bestimmten Regeln ordnungsgemäß verläuft und Gemeinschaftsverbände ins Leben ruft, die ihrerseits sich gern mit einem Geheimnis umgeben oder durch Verkleidung als anders von der gewöhnlichen Welt abheben.“ Huizinga: „Homo Ludens“ (1938) Freie Handlung, nicht so gemeint, außerhalb des gewöhnlichen Lebens, kein materielles Interesse, kein Nutzen, eigens bestimmte Zeit und Raum („Magischer Zirkel“), Gemeinschaftsverbände, Verkleidung Kongruiert diese Definition mit unserem intuitiv verwendeten Spielbegriff?
  6. 6. Auf dem Weg zu einer Arbeitsdefinition:  Huizinga  Caillois  Suits  Avedon und Sutton-Smith  Crawford  Kelley  Salen und Zimmerman Juul: „Classic Game Model“ (2005) „A game is a rule-based system with a variable and quantifiable outcome, where different outcomes are assigned different values, the player exerts effort in order to influence the outcome, the player feels emotionally attached to the outcome, and the consequences of the activity are negotiable.“
  7. 7. Juul: Sechs Eigenschaften von Spiel bzw. Spielen 1. Regeln [Rules]: Spiele verfügen über Regeln. 2. Veränderliches, quantitativ bestimmbares Ergebnis [Variable, Quantifiable Outcome]:  Die Spielregeln müssen unterschiedliche Spielresultate / - Ergebnisse vorsehen.  Als „game activity“: Das Spiel muss auf die Spielfertigkeiten der Spieler eingehen können. 3. Differierende Qualität der Spielergebnisse [Valorization of Outcome]: Manche der möglichen Spielergebnisse sind besser, manche schlechter als andere, d.h. das Spielergebnis ist charakterisiert durch eine Wertigkeit (i.e. die Auszahlung des Spieles). Juul: „Classic Game Model“
  8. 8. Juul: Sechs Eigenschaften von Spiel bzw. Spielen 4. Spieler / Spielerinnen bemühen sich um das Spielergebnis [Player effort; „Games are challenging“]: Spiele stellen eine Anforderung an Spielerinnen und Spieler. 5. Der Spieler / die Spielerin steht in einem emotionalen Verhältnis zum Spielergebnis [Player attached to outcome]: Gewinner => glücklich, Verlier => unglücklich 6. Das Spiel hat keine unmittelbaren Konsequenzen auf das Leben des Spielers / der Spielerin [negotiable consequences]; die Verknüpfung des Spiels mit Konsequenzen ist optional: Das Spiel ist sich zunächst Selbstzweck. + Systemischer Aspekt [Salen und Zimmerman 2004]: „A game is a system in which players engage in an artificial conflict, defined by rules, that result in a quantifiable outcome.“ Juul: „Classic Game Model“
  9. 9. Fokussierungsweisen  Das Spiel als formales System: Regeln, Spielergebnis, Spielziele und -ergebnisse,  Das Verhältnis der Spielerinnen und Spieler zum Spiel: Spieler bemühen sich um das Spielergebnis, emotionales Verhältnis zum Spiel, keine unmittelbaren Konsequenzen auf das Leben der Spieler Juul: „Classic Game Model“
  10. 10. „Theory of Games and Economic Behavior“ (1944)  Spiel („game“): Gesamtheit der Regeln, die das Spiel beschreiben  Spielpartie („play“): Vorgang, in dem das Spiel gespielt wird  Spielzug („move“)  Zugwahl („choice“)  Spielregeln determinieren, welche Spielsymbole zu welchem Spielzeitpunkt auf welche Art und Weise bewegt werden dürfen Spieltheorie nach von Neumann und Morgenstern
  11. 11.  Spieltheorie nach von Neumann und Morgenstern
  12. 12. Grundfragen:  Handeln und Agieren  Anzahl der Spielerinnen und Spieler  Kommunikation  Rationalität  Wiederholung Spieltheorie nach von Neumann und Morgenstern
  13. 13. KI als Entscheidungsfindung
  14. 14. Koch Köchin Köchin: 50 Euro Koch: 50 Euro Köchin: 0 Euro Koch: 100 Euro Köchin: 100 Euro Koch: 0 Euro Köchin: 20 Euro Koch: 20 Euro  Auszahlungsmatrix des Spieles Wie würden Sie sich am Ende des Wettbewerbes entscheiden?
  15. 15. Das Gefangenendilemma Spieler 2 Spieler 1 3,3 7,0 0,7 5,5 Übung: Spielen Sie das Gefangenendilemma mit Ihrem Sitznachbarn / Ihrer –Nachbarin. Wer gewinnt das Spiel? Und warum? Worin bestünde eine sinnvolle Handlung? Worin besteht das namensgebende Dilemma des Spieles?
  16. 16. Das iterierte Gefangenendilemma Spieler 2 Spieler 1 3,3 7,0 0,7 5,5 Würden die Spieler anders entscheiden, wenn das Spiel nicht nur einmal, sondern wiederholt, d.h. in mehreren Runden gespielt würde? Übung: Spielen Sie das wiederholte Gefangenendilemma mit Ihrem Sitznachbarn / Ihrer – Nachbarin über zehn Runden. Wer gewinnt? Lässt sich eine erfolgreiche Langzeitstrategie identifizieren?
  17. 17.  Langzeitstrategien – Beispiele
  18. 18.  Langzeitstrategien – Beispiele
  19. 19. Ein Nullsummenspiel: „Matching Pennies“ Spieler 2 Spieler 1 +1 -1 -1 +1 Übung: Spielen Sie das „Matching Pennies“ Spiel über mehrere Spielrunden mit Ihrem Nachbarn. Welche Langzeitstrategie bietet sich in dem Spiel an, um möglichst erfolgreich zu spielen?
  20. 20. Sequentielle Entscheidungen: Spielbäume (Extensivform)
  21. 21. Perfekte Entscheidungen durch Suchen
  22. 22. Tic Tac Toe Juul, Jesper: „255,168 ways of playing Tic Tac Toe” http://www.jesperjuul.net/ludologist/255168-ways-of-playing-tic-tac-toe
  23. 23. …ein wenig abstrakter… 3 12 8 2 4 6 14 5 2
  24. 24. Der Minimax-Algorithmus 3 12 8 2 4 6 14 5 2 MAX MIN 3 2 2 3 min(3,12,8)=3 min(2,4,6)=2 max(3,2,2)=3 min(14,5,2)=2
  25. 25. Menschliches Denken Rationales Denken „[Die Automatisierung von] Aktivitäten, die wir dem menschlichen Denken zuordnen, Aktivitäten wie beispielsweise Entscheidungsfindung, Problemlösung, Lernen..“ (Bellman, 1978) „Die Studie mentaler Fähigkeiten durch die Nutzung programmiertechnischer Modelle.“ (Charniak und McDermott,1985) Menschliches Handeln Rationales Handeln „Das Studium des Problems, Computer dazu zu bringen, Dinge zu tun, bei denen ihnen momentan der Mensch noch überlegen ist.“ (Rich und Knight, 1991) „Computerintelligenz ist die Studie des Entwurfs intelligenter Agenten.“ (Poole et al., 1998) Fokussierungsweisen von KI nach Russell / Norvig
  26. 26. Digitale Spiele: Computer- und Videogames
  27. 27. Spiel I
  28. 28.  Game Engine (der Motor im Hintergrund der Games)  Kapselt Funktionalität:  Grafik-Engine (Rendering & Co., z.B. OGRE)  Sound  Spielphysik  Spielsteuerung  Netzwerkanbindung  Reaktion auf Eingaben Game Engines
  29. 29. Wiederverwendbarkeit? Game engines [Gregory, J: Game Engine Architecture. 2009]
  30. 30. Most two- and three-dimensional video games: „soft real-time interactive agent-based computer simulations“ [Gregory, J: Game engine Architecture. 2009]  Agentenbasiert: „Ein Agent ist ein System, das sich in einer Umgebung befindet und dazu fähig ist, selbstständig und eigenverantwortlich Handlungen zu vollziehen, um individuell relevante Ziele zu verfolgen und zu erreichen. Seine Umgebung nimmt der Agent wahr über Sensoren; Handlungen in der Umgebung des Agenten vollziehen sich durch Aktuatoren.“ Video Games
  31. 31. Forschungsfragen, eine Auswahl 1. (Lassen sich Spiele in einem dedizierten Format (z.B. XML-basiert) vollständig beschreiben, so dass ein Spieleinterpreter (Software) das Spiel spielen kann?) 2. Wie lassen sich glaubhaft agierende Bots / Agenten implementieren? 3. Wie konstituieren sich perfekte Entscheidungen in klassischen-, Computer- und Videospielen? 4. … ∞ Kontext Digitale Spiele
  32. 32. Ein Ansatz: Domain-specific entertainment languages. U.a.:  Game Description Language (GDL)  Zillions of Games  Ludi Game Description Language  UnrealScript  GameXML Spiele beschreiben
  33. 33. Game Description Language (Stanford Logic Group): Prolog-ähnliche Syntax (datalog), fokussiert auf “General Game Playing” Beispiel TicTacToe: ;; Tictactoe ;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;; ;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;; ;; Roles ;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;; (role x) (role o) ;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;; ;; Initial State ;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;; (init (cell 1 1 b)) (init (cell 1 2 b)) (init (cell 1 3 b)) (init (cell 2 1 b)) (init (cell 2 2 b)) […] (<= (next (cell ?x ?y ?player)) (does ?player (mark ?x ?y))) (<= (next (cell ?x ?y ?mark)) (true (cell ?x ?y ?mark)) (does ?player (mark ?m ?n)) Spiele beschreiben: GDL
  34. 34. 2013 General Game Playing Competition: http://games.stanford.edu/ GDL Competition
  35. 35. Agent  Wegfindung  Dijkstra  A*  Entscheidungsfindung  Zustandsautomaten  Verhaltensbäume  Fuzzy Logic  Markov Systeme  Lernen  Bestärkendes Lernen  Künstliche Neuronale Netze  Schwarmintelligenz Agentenbasierte Modellierung (Anforderungen, u.a.):
  36. 36. Spiel I Agent „Mario“ Agent „Fleischfressende Pflanze“ Agent „Pilz“ Agent „Pilz“ Agent „Schildkröt Agent „Wolke“ Agent „Münze“? Agent „Münze“?
  37. 37. Agent „Kleiner Junge“ Agent „Fiese Möpp“ Agent „Fiese Möpp“
  38. 38. Agenten?
  39. 39. Uninformierte Suche: Wegfindung In Aktion („Command and Conquer“, HTML5): http://www.adityaravishankar.com/projects/games/pathfinding-javascript-rts-demo/
  40. 40. Ein Beispiel: Wiederverwendbares Verhalten(vgl. Prof. Thaller: „Re-usable Content in 3D und Simulationssystemen”, www.hki.uni- koeln.de/display_course/232)
  41. 41. Welches Verfahren lässt sich dem Roboter / Agenten einpflanzen, damit er definitiv sein Ziel erreicht – und sich nicht verrennt?
  42. 42.  Prämisse: Alle Ecken sind rechtwinklig  Somit kommen nur Rechtsdrehungen und Linksdrehungen um jeweils 90 Grad vor  Wir verwalten unterwegs einen Umdrehungszähler, der:  bei jeder Linksdrehung um eins erhöht und  bei jeder Rechtsdrehung um eins verringert wird (auch bei der ersten Rechtsdrehung, die nach dem Auftreffen auf eine Wand ausgeführt wird).  Zu Beginn wird dieser Umdrehungszähler auf null gesetzt  Anschließend werden die beiden Anweisungen  geradeaus, bis Wand erreicht  Folge der Wand, bis Umdrehungszähler = 0 solange wiederholt, bis wir ins Freie gelangen Pledge-Algorithmus
  43. 43. WieerreichtderAgentseinZiel(denAusgang)?
  44. 44. WieerreichtderAgentseinZiel(denAusgang)?
  45. 45. /
  46. 46.  Insgesamt: 23 zu erzielende Punkte  +2 +3 Punkte geschenkt  26 Punkte  Klausurteilnahme bei 14 Punkten  Wer keine 14 Punkte erreicht hat, bereitet uns auf die Klausur vor Klausurvorbereitung 03.07.2013
  47. 47. Bitte wegen Absprache der klausurvorbereitenden Sitzung nach Kursstunde vorbeischauen:  4862147  5674280  5609887  5518997  5610540  5635080  5595053  5645948  5591392  5595320  5404592  5575117  4304217  5102987  5400350  5598028 Klausurvorbereitung 03.07.2013 ToDo:  Kurzreferat über Inhalte der Kursstunde  Was war wichtig? Was war nicht wichtig?  Handout erstellen und bereitstellen über Inhalte der Stunde, zusätzlich: Acht Beispielklausurfragen  Themen:  Rechnerkommunikation Albrecht, Odenthal  Algorithmen der Bildverarbeitung: Kompression Silva, Ludwig, Schmitz  Algorithmen der Bildverarbeitung: Computer Vision – Vorverarbeitung  Grundlagen der Suchmaschinenoptimierung  Text  Video und Audio Türkoglu, Oude-Aoust  Künstliche Intelligenz in Computer- und Videogames Munsch, Christoph
  48. 48. Gibt„s heute keine. Guten Semesterendspurt! Hausaufgaben

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