Para aplicar os princípios básicos de inteligência artificial, computação neural e aprendizado de máquina em jogos de computador, podemos simular um oponente inteligente que aprende com seus erros. Este artigo detalha o uso do Algoritmo de Kohonen, um método clássico que pode ser adaptado para simular aprendizado em jogos.

Modelo Básico de Neurônio

O modelo básico de neurônio, inspirado na biologia, pode ser representado assim:

dendrito                   |---------------|
(entrada) ---------------O |               |
                           | corpo celular | O---------------
                           |               |          axônio (saída)
(entrada) ---------------O |               |
                           |---------------|

Onde:

  • $O$ representa uma sinapse.
  • Cada entrada é associada a um peso multiplicativo variável ao longo do tempo, representando a conexão química no modelo biológico.
  • O corpo celular tem um valor pré-definido chamado limiar. Um sinal de saída é gerado se a soma ponderada das entradas for maior que o limiar.

Processo de Aprendizado

O aprendizado nos sistemas biológicos envolve modificações nas conexões entre os neurônios. No modelo computacional, isso é realizado por ajustes nos pesos das conexões.

Etapas:

  1. Inicialize os pesos ($w$) e limiares ($t$) com valores aleatórios.
  2. Apresente entradas: $x(0), x(1), \dots, x(n-1)$.
  3. Calcule a saída comparando o valor do limiar com a soma ponderada das entradas: $$ \text{soma ponderada} = \sum_{i=0}^{n-1} w(i) \cdot x(i) $$
  4. Ajuste os pesos para reforçar decisões corretas e penalizar incorretas.

Rede de Kohonen

O Algoritmo de Kohonen adapta o aprendizado comparando os pesos de todos os nós de saída e escolhendo aquele que mais se aproxima do sinal de entrada.

Estrutura da Rede

A rede consiste em uma matriz de nós de saída $j$, conectados a cada nó de entrada $i$:

    ----------------
    \  O    O    O  \
     \               \
      \  O    O    O  \
       \               \
        \  O    O    O  \
         ----------------

Algoritmo

  1. Inicializar Rede
    Defina os pesos $w(ij)$ como valores pequenos. Inicialize o raio do vizinho $N(j)$ ao redor do nó de saída $j$.

  2. Apresentar Entrada
    Apresente as entradas $x(0), x(1), \dots, x(n-1)$.

  3. Calcular Distância
    Calcule a distância $d(j)$ entre os nós de entrada $i$ e cada nó de saída $j$: $$ d(j) = \sum_{i=0}^{n-1} (x(i) - w(ij))^2 $$

  4. Selecionar Nó Vencedor
    Identifique o nó de saída $j^*$ com menor distância $d(j)$.

  5. Atualizar Pesos
    Ajuste os pesos de $j^*$ e seus vizinhos em $N(j)$: $$ w(ij) = w(ij) + M \cdot (x(i) - w(ij)) $$ Onde $M$ controla a taxa de ajuste e deve diminuir linearmente ao longo dos ciclos de aprendizado.

  6. Repetir Ciclo
    Repita os passos 2 a 5 até que o conjunto de soluções esperado seja alcançado.

  7. Resultado
    O conjunto de soluções da rede, $S$, pode ser usado como táticas para um oponente inteligente no jogo.

Exemplo de Implementação

Se a rede tiver 16 nós de saída, 4 nós de entrada e um tamanho mínimo de vizinhança igual a 4, o algoritmo pode gerar até $216$ estratégias únicas. Com treinamento adequado, o oponente controlado pelo computador será bastante desafiador.