Uma aplicação de inteligência artificial minimax para jogos de tabuleiro abstratos e de estratégia

Abstract

Este trabalho é uma proposta para o desenvolvimento de um sistema de jogos de tabuleiro abstratos e de estratégia, para os quais há uma Inteligência Artificial Minimax apta a personificar um dos jogadores. Com esse fito, é de particular interesse a problemática intrínseca à representação computacional da dita classe de jogos, em que se destacam as abstrações dos elementos fundamentais comuns a esses jogos, as estruturas de dados aplicáveis na transposição computacional e como diferentes categorias de jogos de tabuleiro compartilham conceitos quando inseridos no processo arquitetural de uma plataforma digital de jogos. Flexibilidade, portanto, é requisito essencial. Ao mesmo tempo, o empenho da digitalização dos jogos abstratos e de estratégia deve se manter coeso com o componente autônomo do sistema: a Inteligência Artificial, aqui conduzida pelo expoente máximo dos Algoritmos de Decisão Competitiva, o Minimax. A sinergia entre um intento e outro é fundamental, e por si só implica em inúmeros desafios pertinentes tanto a arquitetura do sistema quanto ao poder de decisão da Inteligência Artificial. A proposta do sistema que adere os jogos de tabuleiro ao Minimax é seguida de uma validação prática, a qual objetiva asseverar a factibilidade das resoluções tomadas no campo teórico a partir de um conjunto reduzido de jogos abstratos e de estratégia, criteriosamente selecionados a partir de aspectos que provoquem a evolução do sistema. Colhido o saldo da implementação, é conduzida uma análise crítica a respeito da escalabilidade da proposta, firmada em relevantes pormenores até então intocados, porém presentes em diferentes jogos de tabuleiro.

This paper is a proposal for the development of an abstract and strategic board games system, for which there is an Artificial Intelligence able to personify one of the players. For this purpose, it is of particular interest the intrinsic problem relative to the computational representation of such class of games, in which are highlighted the abstractions of the fundamental elements that are common to these games, the data structures applicable in the computational transposition and how different categories of board games share concepts when inserted into the architectural process of a digital game’s platform. Flexibility, therefore, is an essential requirement. At the same time, the effort in digitalizing the abstract and strategic board games must be cohesive with the autonomous component of the system: The Artificial Intelligence, here conducted by the Adversarial Search Algorithms’ maximum representative, the Minimax. The synergy between one intent and the other is fundamental, and by itself implies countless challenges relevant both for the system’s architecture and the Artificial Intelligence’s decision power. The system’s proposal which adheres the board games to the Minimax is followed by a practical validation, which objectives to assert the feasibility of the resolutions adopted in the theoretical field based on a reduced set of abstract and strategic board games, discerningly selected from aspects that provoke the evolution of the system. Once the implementation’s settlement is collected, a critical analysis is conducted regarding the proposal’s scalability, set on relevant details until then untouched, nonetheless present in different board games.