Por definición, en un problema de optimización se busca encontrar la mejor opción dentro de un grupo de opciones. En este caso, el juego "¿Quién es quién?" podría considerarse un problema de optimización, ya que se busca identificar a un personaje desconocido realizando el menor número de preguntas posibles. En este caso, las opciones podrían ser las características de los personajes y la mejor entre ellas sería la que más nos ayude a filtrar entre los personajes.
| Contorno de tareas | Completamente/ Parcialmente Observable | Agentes | Determinista/ Estocastico | Episódico/ Secuencial | Estático/ Dinamico | Discreto/ Continuo | Conocido/ Desconocido |
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| ¿Quien es quien? | Totalmente/ Parcialmente | Multiagente | Determinista/ Estocastico | Secuencial | Estático | Discreto | Conocido |
Explicación de las características elegidas:
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Completamente/Parcialmente Observable: Totalmente a la hora de hacer las preguntas, ya que el jugador puede ver todas las caracteristicas de los personajes. Parcialmente a la hora de predecir el personaje, ya que no sabemos el personaje elegido por el contrincante.
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Agentes: Multiagente, ya que el juego cuenta con dos jugadores.
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Determinista/Estocastico: Determinista a la hora de hacer preguntas, ya que cada pregunta sobre una característica tiene una respuesta específica que depende únicamente de las características de los personajes. Estocastico a la hora de predecir el personaje, ya que no podemos predecir el personaje del otro jugador de manera exacta hasta realizar multiples preguntas.
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Episódico/Secuencial: Secuencial, ya que las preguntas anteriores pueden influir en las preguntas posteriores.
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Estático/Dinamico: Estático, ya que el entorno no cambia cmientras el jugador esta pensando o formulando preguntas.
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Discreto/Continuo: Discreto, ya que las acciones (hacer preguntas) y los estados (conjunto de posibles personajes) son claramente definidos y finitos.
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Conocido/Desconocido: Conocido, ya que tienes conocimiento sobre las reglas por las que se rige el juego.
El algoritmo aplicado para la toma de decisiones por parte del ordenador es un algoritmo de optimización basado en entropía. Segun su definición la entropia es la estadística del desorden, define de una manera simple la mayor probabilidad de equilibrio dentro de un sistema que a priori aparenta caos o desorden. En el contexto de este algoritmo la entropía representa una medida que define la incertidumbre (cuán desordenado o incierto) es el conjunto de personajes dado.
La entropía se calcula para un grupo de personajes basado en una característica específica. Cuanto mayor es la entropía, mayor es la incertidumbre. Para calcular la ganancia de información se mide la reducción de la entropía cuando se divide el conjunto por una característica específica.
Actualmente el algoritmo solo pregunta por un personaje cuando está 100% seguro de que es el correcto, pero con unas simples modificaciones podría conseguirse que el algoritmo intentara predecir un personaje si, con las características ya conocidas, tuviera una alta probabilidad de acertar, haciéndolo así jugar de manera más codiciosa.
El modelo elegido es el de agente reactivo basado en modelos. Este tipo de agente mantiene un modelo interno del mundo (en este caso, las posibles características de los personajes restantes) y toma decisiones basadas en este modelo.
La programación lógica destaca por su capacidad para resolver problemas mediante la definición de reglas y hechos, lo cual es ideal para juegos de deducción como "¿Quién es quién?" donde se deben adivinar personajes a partir de sus características. En concreto la programación lógica permite manejar fácilmente las relaciones y restricciones entre los datos, haciendo posible determinar quién cumple con ciertas características de manera facil.
Para la base de datos del "¿Quién es quién?" he decidido utilizar Prolog, ya que este nos permite representar a los personajes y sus características de manera facil y rapida.
En este caso crearemos una relación mediante hechos llamada "personaje" la cual contara con dos argumentos, el primero será el nombre del personaje y el segundo una lista con todas sus características. A parte de definir estas relaciones mediante hechos se han definido multiples relaciones mediante reglas para conseguir ciertos parametros de manera facil, algunos ejemplos pueden ser "obtener_caracteristicas" para conseguir todas las caracteristicas de un personaje o "obtener_nombres" para conseguir todos los nombres de los personajes entre otras.
(El proyecto se ha realizado con estas versiones pero es posible que con otras funcione de manera correcta)
- Python 3.10.14
- Pyswip 0.2.11
- SWI-Prolog 9.2.5
Para jugar a "¿Quién es Quién?", solo tendrás que ejecutar el código del archivo "quienesquien.py". Después de ejecutar el código, se te pedirá que selecciones un personaje entre los disponibles. Si quieres saber las características de alguno en concreto, podrás hacerlo añadiendo el carácter "¡" delante del nombre (por ejemplo, ¡max). Después de elegir un personaje, se seleccionará aleatoriamente quién empezará a preguntar. A partir de aquí, la dinámica es la del juego original: la máquina realizará preguntas que tendrás que responder con "sí" o "no" y viceversa. Cuando uno de los dos (jugador o máquina) acierte el personaje, se te dará la opción de jugar otra partida o finalizar.
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https://github.com/zeon-X/ID3-simple-decision-tree-learning-algorithm
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https://chalkdustmagazine.com/blog/cracking-guess-board-game/
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Sharan, Kishori. Beginning Java 8 Fundamentals: Language Syntax, Arrays, Data Types, Objects, and Regular Expressions. Apress, 2014.
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Hurbans, Rishal. Grokking Artificial Intelligence Algorithms. Manning Publications Co, 2020.
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Russell, Peter. Artificial Intelligence : A Modern Approach, Global Edition. S.L., Pearson Education Limited, 2021.