Theory of Computer Games: An A.I. Oriented Introduction Tsan-sheng Hsu tshsu@iis.sinica.edu.tw http://www.iis.sinica.edu.tw/~tshsu 1
A.I. and game playing Patrick Henry Winston 1984 [Win84]. • Artificial Intelligence (A.I.) is the study of ideas that enable com- puters to be intelligent. • One central goal of A.I. is to make computers more useful (to human beings). • Another central goal is to understand the principles that make intelli- gence possible. ⊲ Making computers intelligent helps us understand intelligence. ⊲ Intelligent computers are more useful computers. Elaine Rich 1983 [Ric83]. • Intelligence requires knowledge. • Games hold an inexplicable fascination for many people, and the notion that computers might play games has existed at least as long as computers. • Reasons why games appeared to be a good domain in which to explore machine intelligence. ⊲ They provide a structured task in which it is very easy to measure success or failure. ⊲ They did not obviously require large amount of knowledge. TCG: Introduction, 20150921, Tsan-sheng Hsu c � 2
Intelligence – Turing Test How to define intelligence? • Very difficult to formally define “intelligence.” • Imitation of human behaviors. The Turing test • If a machine is intelligent, then it cannot be distinguished from a human [SCA03]. ⊲ Use this feature to filter out computer agents for online systems or online games. ⊲ CAPTCHA: Completely Automated Public Turing test to tell Com- puters and Humans Apart ⊲ It is a good test if designed “intelligently” to distinguish between human and non-human. • Loebner Prize Contest Yearly. Problems: • Are all human behaviors intelligent? • Can human perform every possible intelligent behavior? • Human intelligence =? = Intelligence. TCG: Introduction, 20150921, Tsan-sheng Hsu c � 3
Intelligence Human Machine Intelligence Intelligence TCG: Introduction, 20150921, Tsan-sheng Hsu c � 4
Shifting goals From Artificial Intelligence to Machine Intelligence . • Lots of things can be done by either human and machines. • Something maybe better be done by machines. • Some other things maybe better be done by human. • Try to get the best out of every possible worlds! From imitation of human behaviors to doing intelligent behav- iors. From general-purpose intelligence to domain-dependent Expert Systems. From solving games, to understand intelligence, and then to have fun. ⊲ Recreational ⊲ Educational TCG: Introduction, 20150921, Tsan-sheng Hsu c � 5
Early ages: The Maelzel’s Chess Automaton Late 18th century. • The Turk [LN82]. • Invented by a Hungarian named Von Kempelen ( ∼ 1770). • Chess-playing “machine.” ⊲ Operated by a concealed human chess-master. • “Arguments” made by the famous writer Edgar Allen Poe in “Maelzel’s Chess Player” . ⊲ It is as easy to design a machine which will invariably win as one which wins occasionally. ⊲ Since the Automaton was not invincible it was therefore operated by a human. • Burned in a fire at an USA museum (year 1854). • “Recently” (year 2003) reconstructed in California, USA. TCG: Introduction, 20150921, Tsan-sheng Hsu c � 6
Early ages: Endgame chess-playing machine 1912 • Made by Torres y Quevedo. ⊲ El Ajedrecista (The Chess Player) [McC04] ⊲ Debut during the Paris World Fair of 1914 • Plays an endgame of king and rook against king. • The machine played the side with king and rook and would force checkmate in a few moves however its human opponent played. • An explicit set of rules are known for such an endgame. • Very advanced automata for that period of time. TCG: Introduction, 20150921, Tsan-sheng Hsu c � 7
Early ages: China Not much materials can be found (by me)! • Some automatic machines in a human form for entertainments. • Not much for playing “games”. 括 夢 夢 夢 溪 溪 筆 筆 筆 談 Shen, Kuo, ( 沈 沈 括 沈 括 溪 談 談 ) ( ∼ 1086) • Analyzed the state space of the game Go. 卷十 卷 卷 十 十 八 八 八 小 說 說 說 ： ： 唐 唐 唐 僧 僧 僧 一 一 一 行 行 曾 曾 曾 算 算 算 棋 棋 棋 局 局 都 都 都 數 數 數 ， ， 凡 凡 凡 若 若 干 若 局 盡 盡 之 盡 之 之 。 。 。 余 余 嘗 余 嘗 思 嘗 思 之 之 之 ， 此 固 固 易 固 易 耳 易 耳 ， 耳 ， 但 但 但 小 小 行 局 干 干 局 局 思 ， 此 此 ： ， ， ， 數 數 數 多 多 多 ， ， 非 非 非 世 世 世 間 間 名 名 名 數 數 可 數 可 可 能 能 能 言 言 言 之 之 之 ， ， 今 今 今 略 略 略 舉 舉 舉 大 大 大 數 數 數 。 。 。 凡 凡 凡 方 方 方 二 二 二 路 ， 用 用 用 四 四 四 子 子 子 ， ， 可 可 可 變 變 八 變 八 八 十 十 十 間 路 ， 路 ， ， ， ， 一 一 一 局 ， 方 方 方 三 三 三 路 路 路 ， ， 用 用 用 九 九 九 子 子 子 ， ， 可 可 可 變 變 變 一 一 一 萬 萬 九 萬 九 九 千 千 六 千 六 六 百 百 百 八 八 八 十 十 十 三 三 三 局 局 。 。 方 。 方 方 四 四 四 路 路 路 ， ， 用 用 用 十 十 十 六 六 六 局 局 ， 局 ， ， ， ， 子 子 子 ， ， 可 可 可 變 變 變 四 四 四 千 千 千 三 三 百 三 百 百 四 四 四 萬 萬 萬 六 六 六 千 千 七 千 七 百 七 百 百 二 二 二 十 十 十 一 一 局 一 局 。 。 。 方 方 方 五 五 五 路 路 路 ， 局 ， ... ， ， 百 六 六 六 十 ， 大 大 大 約 之 大 大 大 數 盡 盡 三 盡 三 三 百 百 十 十 一 一 一 路 路 路 ， 約 連 連 書 連 書 書 「 「 「 萬 萬 萬 」 」 」 字 字 字 四 四 四 十 十 十 三 三 三 ， ， 即 即 即 是 是 是 局 局 局 之 之 數 數 。 。 。 ... 約 ， ， 其 其 其 法 法 法 ： ： 初 初 初 一 一 路 一 路 可 路 可 可 變 變 變 三 三 三 局 局 局 ， ， 一 一 一 黑 黑 、 、 、 一 一 白 一 白 白 、 、 、 一 一 一 空 空 。 空 。 。 自 自 自 後 後 後 不 不 不以 以 以 橫 橫 橫 直 直 ， 直 ， 但 但 但 增 增 一 增 一 一 子 子 子 ， 黑 ： ， ， ， ， 即 即 即 三 。 凡 凡 凡 三 百 六 六 六 十 十 十 一 ， 即 即 即 是 是 是 都 都 都 局 三 三 因 因 之 因 之 之 。 。 三 三 百 百 一 增 一 增 ， 增 ， 皆 皆 三 皆 三 三 因 因 之 因 之 ， 之 局 局 數 數 數 。 。 ... 。 ， ， 又 又 又 法 法 法 ： 「 法 法 法 」 三 十 十 十 五 五 兆 兆 兆八 八 八 百 五 十 十 十 一 一 萬 萬 萬 七 七 千 千 一 千 七 十 十 十 四 四 億 四 億 億 ： 以 以 自 以 自 自 「 「 」 」 相 相 相 乘 乘 乘 ， ， 得 得 一 得 一 一 百 百 百 三 三 五 百 百 五 五 一 七 一 一 百 百 七 百 七 ： ， 四 四 四 千 千 千 八 八 百 八 百 百 二 二 二 十 十 十 八 八 八 萬 萬 萬 七 七 七 千 千 千 三 三 三 百 百 百 三 三 三 十 十 十 四 四 四 局 此 是 是 是 兩 兩 兩 行 ， 凡 凡 凡 三 三 三 十 十 十 八 八 八 路 變 得 得 此 得 局 ， 局 ， 此 此 行 ， 行 路 路 變 變 此 此 數 數 數 ， ， 也 也 。 也 。 下 下 下 位 位 位 副 置 之 之 之 ， ， 以 以 以下 下乘 下 乘 乘上 上 ， 上 ， 又 又 又 以 以 以下 下乘 下 乘 乘下 下 ， 下 為 上 上 位 上 位 ； 位 ； 又 又 又 副 置 之 之 ， 之 ， 以 以 以下 下 下乘 乘 乘 。 副 副 置 置 ， 置 置 置 為 為 副 副 置 置 ， ， ， ； ， 上 上 上 ， ， 以 以 以下 下 下乘 乘下 乘 下 下 ； 加 一 一 一 「 「 法 法 法 」 ， 亦 亦 得 亦 得 上 得 上 上 數 數 數 。 。 有 有 有 數 數 數 法 法 可 法 可 求 可 求 ， 求 ， 唯 唯 唯 此 此 法 法 法 最 最 徑 最 徑 捷 徑 。 只 只 只 ； 加 加 「 」 ， 」 。 此 捷 捷 。 。 ， ； ， ， 五 五 五 次 次 乘 乘 乘 ， ， 便 便 便 盡 盡 盡 三 三 三 百 百 百 六 六 六 十 十 十 一 一 一 路 。 千 千 千 變 變 萬 萬 萬 化 化 ， 化 ， 不 不 出 不 出 出 此 此 數 數 數 ， ， 棋 棋 棋 之 之 局 之 局 盡 盡 矣 盡 矣 矣 。 次 路 路 。 。 變 此 局 。 。 ， ， ， TCG: Introduction, 20150921, Tsan-sheng Hsu c � 8
History (1/3) Computer games are studied by the founding fathers of Computer Science • J. von Neumann, 1928, “Math. Annalen” [Neu28] • C.E. Shannon, 1950, Computer Chess paper [Sha50] • Arthur Samuel began his 25-year quest to build a strong checkers- playing program at 1952 [Sam60] • Alan Turing, 1953, chapter 25 of the book “Faster than thought”, entitled “Digital Computers Applied to Games” [TBBS53] ⊲ A human “simulation” of a chess algorithm given in the paper. Computer games are also studied by great names of Computer Science who may not seem to have a major contribution in the area of Computer games or A.I. • D. E. Knuth (1979) • K. Thompson (1983) • B. Liskov (2008) • J. Pearl (2011) TCG: Introduction, 20150921, Tsan-sheng Hsu c � 9
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