Post mortem Den här rapporten undersöker hur banan eller scenariot i ett brädspel kan påverka AI:s förutsättningar och sålunda upplevelsen för spelaren. Generellt sett så har det varit en ganska svår uppgift att på så kort tid försöka utforma 3 lättförståeliga, välstrukturerade och okomplicerade AI:n som även är smarta och fungerar för många olika scenarion som kan uppstå. Ju färre scenarion en spelare kan stöta på desto enklare AI:n går att utforma. De spel som mina AI:n är tänkta att fungera på kräver ett komplicerat strategi-tänk för att spelaren ska uppleva robotarna som utmanande motståndare, och att definiera undantagsfall på undantagsfall skulle fylla ett 30-sidigt AI. Jag har försökt välja en slags medelväg, och ibland fördummat ett AI för att underlätta för spelaren som ska styra roboten att hantera den. Detta till trots så är mina AI:n inte särskilt lätta att manövrera för en spelare. Det är eftersträvansvärt att försöka åstadkomma samma gameplay med färre regler (Elias, Garfield och Gutschera, 2012, s.75), och samtliga av mina AI:n skulle behöva ombearbetas utifrån denna aspekt. Memoir '44 Det första jag valde att göra för att på sikt kunna utforma en smart robot till spelet Memoir '44 (Borg, 2004), var att lära mig spelets regler genom att spela matcher online där jag fick möta en artificiell robot. Utöver reglerna så studerade jag hur AI:n valde att flytta sina trupper i olika situationer och lärde mig på så sätt många nya taktiker som jag kunde använda mig av för att utforma mitt AI. När jag hade spelat ganska många matcher online tyckte jag mig kunna skönja ett mönster i hur online-roboten fuskade genom att få in fler matchande träffar med tärningen, än vad jag fick i likadana situationer. Förmodligen för att kompensera mot brister i AI:n eftersom det annars skulle leda till att den mänskliga spelaren fick ett för stort övertag, eller för att följa det historiska avgörandet av slaget bättre. Men det resulterade i att jag som spelare upplevde en irriterande känsla av förutbestämd orättvisa. Det verkade också som att roboten hade lättare att fuska när valmöjligheterna minskade för spelarna då antalet intressanta val en spelare tillåts göra skiftar med olika scenarion. När jag utformade mitt eget scenario till Memoir '44 tänkte jag därför på att ge båda spelarna så många intressanta val som möjligt. Dels för att online-robotens övertag skulle bli mindre och dels för att scenariot skulle blir mer underhållande att spela. Mitt första scenario, se figur 1, hade brädformatet breakthrough, och jag använde för många tiles för att klara valideringen som fanns i Editorn som jag jobbade i. Därför valde jag att skapa ett nytt, liknande scenario, som skulle gå att ladda upp på Steam. 1
(Figur 1 Aiming at Cuckoo's Nest.) Jag ville testa att göra ett scenario med en uppställning av trupper som var asymmetriskt, men ändå försöka balansera det så att två spelare som ligger på ungefär samma skicklighetsnivå ska ha så jämna förutsättningar som möjligt att vinna. Schell (2008, s.174) tar upp att asymmetriska spel ofta väcker funderingar hos spelare eftersom det kan vara svårt att initialt räkna ut vilken strategi som är mest gynnsam för att vinna spelet, och den spirande nyfikenheten får spelaren att vilja ta reda på om spelet verkligen är balanserat eller inte. (Schell, 2008, s.174). Det sammanfattar ganska bra vad jag strävade efter. Många intressanta val, där 2
den vinnande strategin inte är uppenbar utan väcker spelarens nyfikenhet. Mitt andra scenario, se figur 2, lyckades jag ladda upp på Steam men jag blev tvungen att iterera scenariot tre gånger innan jag fann en bra, jämn balans, och en spellängd som låg nära ett snitt-scenarios spellängd så att fler spelare kunde lockas till att testa mitt scenario. Tankegången att fler spelare lockas till kortare spelsessioner före längre spelsessioner stöds även av Elias, Garfield och Gutschera (2012, s.11). (Figur 2 The fight of Horror.) Möjligheten att ladda upp mitt scenario på Steam och testa det mot deras AI, liksom mot andra spelare, samt möjligheten att testa min eget AI på flera olika scenarion gav mig ett smidigt verktyg för att kunna iterera mitt scenario och min Memoir-robots strategi. Det innebar också att min robot kunde effektiviseras för att klara av olika typer av scenarion på bästa möjliga sätt. Jag hade även framgång i att vinna med mitt AI mot deras online-ai när jag spelade mitt eget scenario, och jag lyckades med min intention att minska online-robotens övertag. Men avigsidan med att testspela sitt eget AI är att spelaren, jag i det här fallet, antagligen läser in saker i strategin som andra skulle tolkas på ett annat sätt. Jag har därför fortsatt iterera på mitt AI efter att andra har testspelat min robot. Min robot fungerade också bättre än den robot som den mötte under turneringen, eftersom den vann med 5 medaljer mot 1. Bortsett från det moment av tur som spelar in i Memoir '44 så hade min robot ett övertag. 3
Power Grid. Vissa spel inkluderar en mekanik som kallas Catch-up. Den är till för att bromsa spelaren som leder så de andra spelarna har möjlighet att komma ifatt (Elias, Garfield och Gutschera, 2012, s.106). Power Grid (Friese, 2004) har en sådan mekanism inbyggd i sig eftersom spelarna som hamnar sist i spelarordningen har möjlighet att köpa billigare resurser och kan utöka sitt nätverk till en billigare penning. Den vinnande strategin för Power Grid är att hålla sig så långt bak som möjligt i spelarordningen parallellt med att äga så många städer som möjligt för att kunna spurta förbi motståndarna på slutet. Problemet med att planera min robots strategi utifrån den generella strategi som smarta spelare använder för att vinna spelet, var att jag under testspelningarna i klassrummet noterade att mina klasskamraters robotar var så dåligt utformade att de ofta fick slut på pengar. Det skulle alltså kunna slå tillbaka mot min Robot om jag valde en strategi där min robot höll sig i lä. Min tanke blev därför att utforma en taktik där jag utgick från att min Robot förmodligen behövde inta ledningen, och därför valde jag att den skulle köpa en stad i första rundan, och jag försöka styra strategin mot att köpa så många kraftverk som möjligt som inte kräver några resurser att driva. Fördelen med att testspela mina klasskamraters robotar var att jag upptäckte brister i deras AI-tänk såväl som i det AI jag själv utformat, vilket ledde till förbättringar. Nackdelen med testerna var att det tog så lång tid att spela att vi aldrig kom särskilt långt in i spelet. Det bidrog ytterligare till att det var knepigt att ta ställning till hur jag skulle utforma mitt AIs tänk i fasen för att bygga nya städer. En fas som var avgörande för att kunna vinna spelet. Jag blev tvungen att utforma en strategi där jag säkrade mig mot att fastna bakom de andras robotar. När min robot, under turneringen, fick möta 5 andra robotar så uppstod till slut en Snowball effekt istället, snowball-effekten innebär att en spelare får fördelar som gör spelaren mer och mer överlägsen (Elias, Garfield och Gutschera, 2012, s.106). Min robot fick ett vinnande övertag när de andra robotarna hamnade i en ond cirkel där de fortsatte köpa nya kraftverk på marknaden även om det innebar att de kasserade bättre kraftverk som de redan ägde, och tack vare att jag säkrat mig mot potentiellt korkade robotar så fungerade min Robots strategi, och jag vann överlägset. Jag hade en stor fördel av att jag grundligt hade satt mig in i reglerna kring spelet. Det är väsentligt för att kunna utforma en robot vars strategi täcker upp så många scenarion som möjligt. 4
Stratego Spelet Stratego (Mogendorff, 1947) är uppdelad i en förberedelsefas där spelaren ställer upp sitt försvar och en spelfas där spelaren försöker finna motståndarens fana och samtidigt skydda sin egen fana. Det innebar att jag behövde utforma en Robot som hade ett AI tänk för både förberedelsefasen och spelfasen. Lättast var att utforma en strategi för förberedelsefasen, även om det tog tid. Min grundtanke var att skydda flaggan bakom bomber, se figur 3. Det brukar vanligtvis försvåra för motspelaren att nå fanan när den skyddas av intilliggande bomber, och lyckas man eliminera motståndarens samtliga minörer så är det kört för motståndarsidan. Jag begränsade mig också till ett grundförsvar med en fixerad siffra på ett antal olika basscenarion som kunde tänkas utspelas, och adderade slumpade funktioner till dessa för att hålla information dold från motspelaren. Elias, Garfield och Gutschera lyfter fram att även slumpad information kan ses som dold information (2012, s.163) vilket blir ganska tydligt i det här fallet, eftersom mina slumpartade moment bidrar till att minska motståndarens chanser att förutsäga hur försvaret kommer att se ut även om de har kikat på de olika scenariona förut; och samtidigt har mitt AI själv blivit utrustad med vissa strategiska beslut istället för att överlåta allt åt slumpen, vilket förmodligen hade varit en sämre strategi för mitt AI. (Figur 3 Tre slumpartade kombinationer.) Det AI som jag utvecklade för spelfasen, behöver helt klart förbättras. Jag har testspelat det ett par gånger och gjort några iterationer av robotens strategi, men tyvärr har tiden inte räckt till för att kunna göra det så smart som min målsättning var att få det att bli. När jag har ändrat på vissa delar i min strategi för roboten så har andra taktiker fallerat för att de fått för låg prioritet. Den största svårigheten jag brottats med har varit att göra mitt AI oförutsägbart, och skapa en tillräcklig utmaning för motståndaren. Det blev till exempel uppenbart för spelaren hur vissa av Robotens pjäser valde att förfölja en motståndares pjäs, och därför kunde spelaren enkelt lura iväg en viss spelpjäs för att komma åt att attackera ett annat mål med en annan pjäs. Grundtanken med att utforma ett AI är för att det ska tillföra spelet en underhållande utmaningen för motståndaren (spelaren) men när 5
AI:n blir förutsägbara så förlorar spelaren intresset (Rouse, 2005, s.157), vilket jag till stor del håller med om. Det stämmer definitivt i det här fallet. Den sista iterationen jag gjorde på min robot har jag tyvärr inte hunnit testspela än, men förhoppningsvis har den medfört en förbättring. Vissa spel kan man testspela på egen hand, men med spel som innehåller dold information blir det genast knepigare. Fan expansion När jag skulle utveckla en fan expansion så valde jag att göra det till spelet Memoir '44 (Borg, 2004) eftersom det kändes mer inspirerande och jag upplevde mig ha bättre koll på reglerna till det spelet jämfört med Power Grid. Elias, Garfield och Gutschera (2012, s.77) poängterar att nya idéer kring ett spel ibland tas emot med gillande men att de vedertagna ramarna utgör ett säkrare kort eftersom spelarna då inte behöver sätta sig in i nya regler eller spelmekaniker. Författarna framhåller också att om innovationen inte är bättre än det den ersätter så är den dömd att misslyckas (Elias, Garfield och Gutschera, 2012, s.77). När jag utformade mitt fan expansion hade jag i åtanke att hålla mig inom spelets ramar i så stor utsträckning som möjligt, men ändå tillföra något nytt. Idén med att låta träsket aktiveras av Recon card, var ett sätt för mig att redan använda mig av ett berövat system eftersom Recon-korten ofta används i samband med implementerandet av nya tillägg. Jag använde mig också av ett vedertaget sätt för att beskriva funktionen för de nya hex jag konstruerade, se figur 4. Det finns till exempel kommandokort som sätter Movement-restriktioner ur spel, och dessa kan fortsätta användas för en Dark Marshes hex. (Figur 4 Beskriver vilken funktion en Dark Marshes hex uppfyller.) 6
Utöver likheterna så anser jag personligen att den nyskapande idén med träsken tillför en intressant tvist till spelet eftersom det driver spelaren att göra flera aktiva val och tänka igenom hur många trupper spelaren vill riskera att ha i träsket samtidigt (eftersom detta ökar risken för att fler trupper elimineras i samband med ett utspelat Recon-kort), ska spelaren satsa på att ta de medaljer som finns i träsket, ska spelaren riskera att låta en pansarvagn ställa sig på en ruta där den eventuellt nödgas retirera till en träsk-hex om den hamnar i strid. Ska spelaren skicka in sina specialtränade kortdistanslöpare i träsket för att få medaljer snabbare. Oövervägda beslut från spelare öppnar dessutom upp för taktiska misstag vilket oftast gynnar den mer strategiska tänkaren, vilket går i linje med originalspelets målgrupp. När jag designade spelscenariot valde jag att göra en symmetrisk spelplan, se figur 5. Där även vinstkriteriet var liksidigt utformat. Det anser jag skulle underlätta att testa de nya inslagen jag implementerade i mitt scenario eftersom tiden jag hade för att testa dessa var begränsad. (Figur 5 Operation Charms.) 7
Små asymmetriska skillnader kvarstår eftersom ena sidan har fördelen av att börja (Elias, Garfield och Gutschera, 2012, s.93), men eftersom mitt scenario tar cirka en timme att spela, och spelet i sig innehåller så många moment av slump så jämnas den fördelen ut. Det är annars vanligt att man i Memoir '44 spelar två matcher, med sidbyte för att jämna ut rådande asymmetri men då brukar matcherna ta i snitt 15 minuter. Operation Charms fungerade bra att spela, men det kändes som att Recon-korten inte var tillräckligt många. Leken skulle behöva utökas med fler sådana kort för att göra spelet roligare. Nackdelen med att implementera nya funktioner i spelet är att spelets AI:n inte har planerat för de nya tänkta utfallen som kan uppstå, och dessa måste därför modifieras. Referenser Borg, R., 2004, Memoir '44. Days of Wonder Elias, G.S., Garfield, R. and Gutschera, K.R., 2012. Characteristics of games. Cambridge, MA: MIT Press. Friese, F., 2004, Power Grid. Rio Grande Games Mogendorff, J.J., R., 1947, Stratego. (Jumbo German Edition 1980). Jumbo Rouse, R., 2005. Game design: theory & practice. 2. ed. Wordware: Massachutches. Schell, J., 2008. The art of game design: a book of lenses. Amsterdam: Elsevier/Morgan Kaufmann 8