Big Techday 22: Next Level Schafkopf-KI [DE] - Franz Pfeifroth, Alexander Sedlmayr

In Schach, Go oder Heads-Up Poker hat die künstliche Intelligenz mittlerweile über dem Menschen triumphiert. Spiele mit mehr als zwei Spielern und unvollständiger Information stellen aber weiterhin eine große Herausforderung dar. Zu diesen Spielen zählt das bayerische Kartenspiel Schafkopf, ein stichbasiertes Spiel, welches von vier Spielern gespielt wird.
In seiner Masterarbeit hat Alexander Sedlmayr sich damit auseinandergesetzt, wie verschiedenen Ansätze des maschinellen Lernens in diesem Spiel angewandt werden können.
Unterdessen hat Franz Pfeifroth als ebenso passionierter Schafkopfspieler eine eigene Schafkopf App entwickelt, und sich anschließend ebenfalls auf den Weg gemacht eine KI für dieses Spiel zu trainieren. Seine Fragestellung war: Wie funktioniert KI? Was kann sie und was nicht? Gibt es selbstlernende KI für ein überschaubares Spiel wie Schafkopf? Um sich diesen Fragen zu nähern hat er zunächst ein neuronales Netz für den Schafkopf Bietprozess entwickelt. Sein Vortrag beschäftigt sich zum einen mit den Problemen und Lösungen für dieses Problem. Beispiele für Probleme sind: Was muss ich tun, damit die KI "zuverlässig" erkennt, dass der Rufer einer Ass mindestens eine Karte der Farbe haben muss? Schafft es die KI zwischen einem sehr gutem Solo und einem Solo Tout zu unterscheiden?
Basierend auf der Masterarbeit von Alexander Sedlmayr hat Franz Pfeifroth sich dann einem neuronalen Netz für die Spieldurchführung zugewendet. Auch darauf wird im Vortrag eingegangen.
Abschließend wird der aktuelle Zwischenstand zum Thema "selbstlernende Schafkopf KI" mit Hilfe von Monte Carlo Tree Search beschrieben.

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