Ein Freund von mir ist dabei, einen NetHack-Bot zu bauen (ein Bot, der das Roguelike-Spiel NetHack spielt). Es gibt einen sehr gut funktionierenden Bot für das ähnliche Spiel Angband, aber es funktioniert teilweise wegen der Leichtigkeit, in die Stadt zurückzukehren und immer in der Lage zu sein, niedrige Stufen auszuspähen, um Gegenstände zu erhalten.
In NetHack ist das Problem viel schwieriger, weil das Spiel mutiges Experimentieren belohnt und im Grunde aus 1.000 Randfällen besteht.
Kürzlich schlug ich vor, eine Art naive bayesianische Analyse zu verwenden, ganz ähnlich wie bei der Erstellung von Spam.
Im Grunde genommen würde der Bot zunächst einen Korpus aufbauen, indem er jede mögliche Aktion mit jedem Gegenstand oder jeder Kreatur, die er findet, ausprobiert und diese Informationen speichert, z. B. wie nah an einem Tod, einer Verletzung oder einem negativen Effekt sie war. Mit der Zeit könnte man so ein einigermaßen spielbares Modell erstellen.
Kann uns jemand einen Hinweis geben, was ein guter Anfang sein könnte? Bin ich auf dem Holzweg oder habe ich die Idee der bayesianischen Analyse falsch verstanden?
Editar: Mein Freund hat eine github Repo seines NetHack-Patches das Python-Anbindungen erlaubt. Es ist immer noch in einem ziemlich primitiven Zustand, aber wenn jemand interessiert ist...
