¿Pueden los Transformers aprender a estrategizar?
¿Pueden los Transformers aprender estrategias?
TicTacGPT para jugar juegos de mesa simples
Aunque la mayoría de los juegos de mesa utilizan redes neuronales convolucionales u otras arquitecturas inspiradas en la geometría, el hecho de que podamos representar los estados del tablero como cadenas plantea la pregunta de si los transformers se pueden aplicar naturalmente al juego. Aquí veremos si podemos responder a esto en el contexto de un juego simple de tres en raya. Aunque esto puede no parecer muy práctico (casi todo el mundo sabe que hay una estrategia de equilibrio de Nash en este juego que es muy simple de aprender), es un banco de pruebas útil para nuestras preguntas. La razón es que el juego es lo suficientemente simple como para poder entrenar fácilmente un transformer para jugarlo, pero lo suficientemente complejo como para que no sea inmediatamente obvia cuál es la mejor estrategia.
Implementando el juego
Comenzaremos implementando una clase `TicTacToe`. Esto es bastante sencillo. Queremos poder representar el tablero como una cadena de 9 caracteres, uno para cada casilla. Usaremos `X` para el primer jugador, `O` para el segundo jugador y `-` para una casilla vacía. También llevaremos un registro de a quién le toca jugar a continuación y si el juego ha terminado o no. También llevaremos un registro del ganador, si lo hay. Por último, incluiremos un método para imprimir el tablero para no tener que mirar cadenas al depurar.
class TicTacToe: def __init__(self): # Inicializar un tablero vacío self.board = ['-' for _ in range(9)] self.current_player = 'X' # X será el primero def make_move(self, position): """Realizar un movimiento en el tablero.""" if self.board[position] == '-': self.board[position] = self.current_player self.switch_player() return True else: return False # movimiento ilegal def switch_player(self): """Cambiar el jugador actual.""" self.current_player = 'O' if self.current_player == 'X' else 'X' def check_winner(self): """Comprobar si hay un ganador.""" # Filas, columnas, diagonales posiciones_ganadoras = [ [0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], # Filas [0, 3, 6], [1, 4, 7], [2, 5, 8], # Columnas [0, 4, 8], [2, 4, 6] # Diagonales ] for posiciones in posiciones_ganadoras…
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