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1901年,英国考古学家阿瑟-埃文斯在克里特岛的一次考古旅行中,发现了一些属于千年前皇家游戏的物品:一个用象牙、金、银和岩石晶体制成的棋盘,以及附近的四个圆锥形棋子,被认为是代币。然而,玩这个游戏时,埃文斯和许多在他之后尝试过的人都感到困惑。没有规则手册,没有提示,也没有发现其他副本。很长一段时间内,这个希腊棋盘的功能一直是个谜。近几年兴起的人工智能研究,很可能很快就能解开这个谜题。


荷兰马斯特里赫特大学的一组研究人员利用人工智能进入了这个领域。该团队正尝试使用AI算法来分析一个规则的可玩性。目前,他们的算法可以进一步评估某个规则是否适用于一个游戏。而且,他们还利用这个算法发现了几百个已经消失在历史中的游戏。



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棋类游戏可以追溯到很久之前。几个世纪前,在我们今天知道的国际象棋之前,印度有Chaturanga,日本有Shogi,中国有象棋。而在它们之前很久的塞内特,是已知最早的游戏之一,它与古埃及的其他游戏一起,可能最终启发了西洋双陆棋。"游戏是社会的润滑剂,"卡梅伦-布朗解释说,他是该大学的计算机科学家,获得了人工智能和游戏设计的博士学位。"即使两种文化不说同样的语言,他们也可以交流游戏。这发生在整个历史上。无论人们传播到哪里,无论士兵驻扎在哪里,无论商人在哪里交易。任何有时间的人往往会把他们知道的游戏教给周围的人"。


无论是在瓦砾中发现的,还是藏在墓穴中的,或是刻在石碑上的,留下的考古证据显示,几乎所有的文化都创造和玩过游戏。但就像许多出土的零星物品一样,我们对古代游戏的了解是零散的。我们知道它们的起源,但游戏的玩法长期以来一直是一个绊脚石,因为规则通常是通过口耳相传而不是写下来的。所以很多游戏或者其玩法其实已经失传了。


正是桌游历史上的这些缺失给了布朗带领的这个为期五年的 “数字桌游项目 "机会。"游戏是一种伟大的文化资源,在很大程度上没有得到充分利用。我们甚至不知道其中很多游戏是如何玩的,特别是当你追溯到更远的年代,"他说。"因此,我的问题是,我们能否利用现代人工智能技术来深入了解这些古代游戏的玩法,并结合现有的证据来帮助重建它们?


事实证明,答案是一个响亮的肯定。自从布朗和他的同事们开始这个研究项目以来,已经有三年时间了,他们已经将近千种桌游带到了网上,范围涉及三个时期和九个地区。在他们的努力下,曾经在公元前二千年和一千年流行的游戏,如58个洞,现在任何人在互联网上只需点击几下就能找到玩法规则。


有趣的是,这个重建过程是以相反的方式开始的。游戏首先被分解成基本的信息单位,称为ludemes,它指的是游戏的元素,如玩家的数量、棋子的移动或获胜的标准。一旦一个游戏以这种方式被编纂,团队就会在相关历史信息的帮助下填补其规则手册的缺失部分,比如它或另一个具有类似ludemes的游戏是什么时候玩的,由谁玩的。


然而,这个谜题在这个阶段只解决了一部分。其他手动做类似工作的人通常会在这里陷入死胡同。这是因为纸面上看起来不错的东西在现实中可能并不那么好,布朗解释说。"当你读到这些规则时,它们可能是有意义的,但除非你玩游戏,否则你不知道它们的实际效果如何。很多时候,完全有意义的规则在游戏中玩起来会很糟糕。"


现代人工智能可以克服这些困难。团队对他们正在研究的游戏的每一个假设都会被送入Ludii软件,在那里,经过数千轮的游戏测试,其可玩性在短短几个小时内就被评估出来。不过,该算法是一项持续的 "进展中的工作"。下一步是对其进行调整,使其也能决定游戏的质量:一个迭代是否有趣,是否有足够的兴趣去传递,以及是否容易学习。多个 "是 "意味着它有可能在时间的浪潮中生存下来,因此可以得出它最合理的一套规则。


Ludeme项目正在为更大、更好的事情打下基础。首先,Ludii软件可供所有人免费使用和修改,有可能帮助游戏出版商和独立开发商测试和完善他们的游戏。同样重要的是,它正引领着一个新的研究领域:数字考古