「トランスフォーマーは戦略を学ぶことができるのか？」

トランスフォーマーの戦略学習可能性は？

簡単なボードゲームをプレイするためのTicTacGPT

ほとんどのボードゲームは、畳み込みニューラルネットや他の幾何学的にインスピレーションを受けたアーキテクチャの使用を惹きつけますが、実際にボードの状態を文字列として表現できるという事実は、トランスフォーマをゲームに自然に適用できるかどうかという問題を提起します。ここでは、シンプルな三目並べゲームの文脈でこれに答えることができるかどうかを見てみましょう。これは非常に実用的ではないように見えるかもしれません（ほとんどの人がこのゲームには非常に簡単に学習できるクローズドフォームのナッシュ均衡戦略があることを知っています）、しかし、これは私たちの疑問のための有用なテストベッドです。その理由は、ゲームが十分にシンプルであるため、私たちは簡単にトランスフォーマを使ってそれをプレイすることができる一方で、最善の戦略がすぐに明らかではないほど複雑であるためです。

ゲームの実装

まず、`TicTacToe`クラスを実装します。これは非常に簡単です。ボードを9つの文字列で表現できるようにしたいので、各マスに1つの文字を使用します。最初のプレイヤーには`X`、2番目のプレイヤーには`O`、空のマスには`-`を使用します。次にプレイする人とゲームが終了したかどうかも追跡します。また、デバッグ時に文字列を見つめる必要がないように、ボードを表示するための素敵なメソッドも含めます。

class TicTacToe:    def __init__(self):        # 空のボードを初期化        self.board = ['-' for _ in range(9)]        self.current_player = 'X'  # Xがスタートする        def make_move(self, position):        """ボード上での動きをする。"""        if self.board[position] == '-':            self.board[position] = self.current_player            self.switch_player()            return True        else: return False  # 非合法な動き        def switch_player(self):        """現在のプレイヤーを切り替える。"""        self.current_player = 'O' if self.current_player == 'X' else 'X'        def check_winner(self):        """勝者がいるかどうかをチェックする。"""        # 行、列、対角線        winning_positions = [            [0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8],  # 行            [0, 3, 6], [1, 4, 7], [2, 5, 8],  # 列            [0, 4, 8], [2, 4, 6]  # 対角線        ]                for positions in winning_positions…

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