Dispositivo de Rede Neural 'Resolve' Pedra-Papel-Tesoura

Jeremy S. Cook em Hackster Blog Seg. 8 de jul · 2 min ler

O jogo de pedra-papel-tesoura (RPS) tem sido usado para resolver muitos pequenos desacordos, com vencedores e perdedores decididos pela oferta 'aleatória' de símbolos de mão para uma das três escolhas listadas em nome do jogo. Curiosamente, no entanto, o que as pessoas oferecem aqui não é realmente aleatório – ou não tão aleatório quanto você provavelmente acredita – permitindo que Paul Klinger projete e implemente seu próprio pequeno jogo RPS que ganha 38% do tempo. Embora isso possa não parecer particularmente impressionante em comparação com a taxa de vitória de 33% que você esperaria ao jogar aleatoriamente, considere o quão bem você poderia em Vegas se suas chances fossem igualmente elevadas!

Para realizar esse feito de IA, Klinger usa uma rede neural recorrente de três camadas (RNN) treinada, analisando mais de 80.000 jogos no roshambo.me . Isso é executado em um microcontrolador Microchip ATtiny1614, com uma caixa impressa em 3D, bateria CR2032 e outros componentes eletrônicos. Um botão inicia a rodada e as entradas estão disponíveis para pedra, papel e tesoura, dependendo da seleção humana. Três LEDs correspondem ao movimento do computador e, como visto no vídeo abaixo, ele ganha mais do que perde!

Embora isso não resolva o RPS da mesma forma que um computador pode ganhar ou amarrar todos os jogos do tic tac toe, é uma construção fascinante que mostra o quão previsíveis os humanos são – mesmo que afirmássemos que esse não é o caso!

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