Entwickle eine KI, um 2048 zu dominieren!

Table of Contents

1. Einführung
2. Regeln des Spiels 2048
3. Die Monte Carlo-Baumsuche
4. Das Monte Carlo-Verfahren in Python
5. Ergebnisse und Strategien
6. Kite AI Autocomplete
7. Fazit
8. Github-Repo und weitere Ressourcen

Einführung

Willkommen bei Kite, dem KI-unterstützten Programmierassistenten! In diesem Artikel werden wir uns damit beschäftigen, wie man eine KI entwickelt, die das beliebte Handyspiel 2048 spielt. Das Spiel 2048 ist einfach, aber herausfordernd und es kann schwieriger sein, das Spiel selbst zu schlagen, als eine KI zu bauen, die es für uns erledigt.

In diesem Artikel werde ich Ihnen Schritt für Schritt erklären, wie Sie eine KI entwickeln, die 2048 spielt, und wie wir dabei die Monte Carlo-Baumsuche verwenden werden. Aber bevor wir richtig loslegen, schauen wir uns kurz die Regeln des Spiels an.

Regeln des Spiels 2048

2048 ist ein Strategiespiel, bei dem man gleichwertige Werte auf einem 4x4-Raster kombiniert. Alle Werte sind Potenzen von zwei. Das Ziel ist es, den Wert 2048 zu erreichen, indem man die gleichwertigen Werte zusammenführt. Das Spiel beginnt mit nur zwei zufällig platzierten Kacheln. Bei jedem Zug werden alle Kacheln entweder nach oben, unten, links oder rechts verschoben. Wenn gleichwertige Kacheln aufeinandertreffen, werden sie zu einer Kachel zusammengeführt, die die Summe ihrer Werte zeigt. Nach jedem Zug wird eine neue Kachel in das 4x4-Raster eingefügt. Die Herausforderung besteht darin, 2048 zu erreichen, bevor alle Plätze im Raster belegt sind und keine legalen Züge mehr möglich sind.

Die Monte Carlo-Baumsuche

Nun zur eigentlichen Entwicklung der KI für 2048. Wir werden die Monte Carlo-Baumsuche verwenden, um die beste Strategie zu ermitteln. Die Monte Carlo-Baumsuche ist eine Methode, bei der eine große Anzahl von Simulationen generiert wird, um ein bestimmtes Ereignis zu modellieren. Anschließend werden zufällige Ergebnisse aus diesen Simulationen ausgewählt.

Für unser Spiel 2048 bedeutet das, dass wir eine große Anzahl von Spielen generieren werden, die entweder mit einem Sieg oder einer Niederlage enden oder bis zu einer bestimmten Zugbeschränkung gehen. Diese Spiele nennen wir "Pfade". Wir bewerten dann jeden dieser Pfade anhand der Summe der Werte der zusammengeführten Kacheln während des Spiels. Die Pfade werden dann nach ihrem ersten Zug gruppiert und der erste Zug mit dem besten Durchschnittswert wird ausgewählt.

Der Rest des Codes kümmert sich um das Spielen der einzelnen Züge. Wir durchlaufen jede mögliche Bewegung und probieren sie aus. Wenn der Zug gültig ist, fügen wir eine neue Kachel auf einem leeren Feld hinzu und addieren die Punkte zu unserer Gesamtpunktzahl. Wenn der Zug ungültig ist, gehen wir zum nächsten Zug über. Dieser Vorgang wird wiederholt, bis das Spiel ungültig wird oder die Zugbeschränkung erreicht ist.

Das Monte Carlo-Verfahren in Python

Wir haben nun die Grundlagen der Monte Carlo-Baumsuche für 2048 erklärt. Jetzt möchten wir sehen, wie wir dieses Verfahren in Python implementieren können. Dazu haben wir eine Funktion entwickelt, die die beste Strategie auswählt und die Züge auf dem Spielbrett ausgibt.

Wir testen unsere KI mit 20 Simulationen pro Zug und einer Zugbeschränkung von 10 Zügen. Mithilfe der Ausgabe im Terminal können wir sehen, wie die KI spielt. Obwohl sich unsere KI nicht an gängige menschliche Strategien hält - zum Beispiel bleibt die Kachel mit dem höchsten Wert nicht in der Ecke - ist sie dennoch erfolgreich und kann das Spiel fast garantieren gewinnen, wenn wir die Anzahl der Simulationen und die Zugbeschränkung erhöhen.

Ergebnisse und Strategien

Unsere KI hat bei ihrem ersten Versuch das Spiel erfolgreich geschlagen. AIs sind nicht nur beim Schach besser als Menschen, sondern beweisen jetzt auch ihre Stärke beim Spiel 2048. Sie können gerne den Code aus diesem Artikel ausprobieren. Wir haben ein Github-Repo mit dem Code und weiteren Ressourcen verlinkt.

Kite AI Autocomplete

Bevor wir zum Ende kommen, möchten wir noch kurz über Kite AI Autocomplete sprechen. Kite ist ein KI-unterstützter Code-Autocomplete, der Ihnen hilft, schneller und effizienter zu programmieren. Er reduziert die Anzahl der eingegebenen Zeichen und spart somit Zeit. Kite integriert sich nahtlos in verschiedene Code-Editoren und bietet intelligente Snippets, die Ihnen helfen, Variablen und Methodenaufrufe automatisch einzufügen. Kite bietet auch relevante Python-Dokumentation basierend auf Ihrer aktuellen Position im Code. Kite ist kostenlos und kann über den Link in der Beschreibung heruntergeladen werden.

Fazit

Wir haben in diesem Artikel eine KI entwickelt, die das Spiel 2048 spielt, indem wir die Monte Carlo-Baumsuche verwendet haben. Unsere KI hat bewiesen, dass sie besser als die meisten Menschen ist und das Spiel fast immer gewinnen kann. Wir hoffen, dass Ihnen dieser Artikel gefallen hat und Sie davon inspiriert sind, mit Python Spiele zu entwickeln. Bleiben Sie dran, wir haben jede Woche neue Videos für Sie!

Github-Repo und weitere Ressourcen

• Github-Repo: Link
• Kite AI Autocomplete: Link