RYG: función de evaluación – más mejoras

Como decíamos, el C64 ya juega mejor. Tras mejorar la formación de los gatos y detectar los rebases, ya es más difícil ganarle. Sin embargo, todavía es posible hacerlo, por lo que el proceso de mejora de la función de evaluación debería continuar.

De hecho, el proceso de mejora de la función de evaluación puede continuar casi indefinidamente. Iterativamente se pueden identificar nuevos criterios, introducirlos en el juego, probarlos y, en función de su contribución a la fortaleza del juego, mantenerlos o retirarlos.

Otra forma de mejorar la función de evaluación sería jugando muchas partidas, ya sea contra un humano o incluso contra sí mismo. Para esto último habría que adaptar un poco el juego, pero tampoco tanto, puesto que el C64 ya “sabe” mover el ratón. En vez de pedir la jugada del ratón al humano, debería decidirla el C64 en base a un árbol de juego, igual que ya hace en el caso de los gatos.

Sea como fuere, cuando el C64 pierda, se deberá identificar el movimiento que ha sido clave en la derrota y, más en particular, el criterio que ha hecho que el C64 se haya decantado por ese movimiento, reduciendo su peso o su puntuación para evitar que se repita. Y si esto (aislar el criterio clave en la derrota y ajustar su peso) fuéramos capaces de hacerlo automáticamente, sin intervención de un programador, ya casi estaríamos hablando de machine learning.

En cualquier caso, la mejora de la función de evaluación es un proceso iterativo y largo. Y si después del proceso no se han conseguido los resultados esperados habría que plantearse alternativas, como ampliar la profundidad de análisis compactando las estructuras de datos.

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