Игра в кости(1000) и ИИ. Алгоритм

Странный именно ты. Я тебе уже один раз ответил, ты все равно лезешь с глупыми советами, которые даже комментировать лень. 

Если эта тема оказалась неинтересной для форума - пусть тихо умирает. Лучше так, чем с такими глупыми высказываниями.

Попробуй, забавное времяпрепровождение) Причем ИИ? Интересно написать не просто жесткий автомат-соперник, а систему, которая будет учитывать результаты предыдущих ходов, анализировать успешные варианты и принимать решение не на основе запрограммированного алгоритма. Чтобы понять   что мне интересно - нужно попробовать поиграть. 

Ответ должен быть один - бросать или не бросать кубики. В том и интерес, что это не должны быть жесткие параметры. Бот или делает свой ход или фиксирует результат.

Это не ИИ. Условно и с натяжкой NPC в той же ГТА и 20 лет назад называли ИИ, но это не ИИ )) У ИИ не может быть заскриптованных правил поведения. Я имел ввиду то, что если разрабатывать своего NPC с нуля, то это точно не будет ИИ.

Это уже два ответа )))

Про жесткие параметры, я имел в виду формат ответа бота. Например {throw: true} / {throw: false} и ограничить его только этими двумя вариантами, чтобы Ваше приложение могло их понять, чтобы бот не стал размусоливать эту тему в эссейной форме, а просто выдал своё решение.

C чего такие выводы? Ты изучал теорию написания NPC/ИИ, что так с уверенностью говоришь? 

Да, как и в случае с НПС для моего алгоритма можно применить теорию автоматов и написать конечный автомат  (NFA) - недетерменированный, то есть такой у которого входной сигнал может иметь различные выходы. И по факту при создании ИИ это активно используется. Но  мне больше интересно написать именно нейросеть, которая сможкт накапливать данные и принимать решение.

То есть: смотреть на количество кубиков, смотреть текущий и общий счет игры, анализировать предыдущие броски. Автомат можно запрограммировать на определенное поведение, например набирать понемногу очки или рисковать. При помощи нейросети это будет универсальный бот, который сам станет выбирать текущую стратегию. 

Я имел ввиду один выходной параметр, который имеет два состояние False/True

Ну тут подключать LLM/SLM наверное нет смысла - это палить из пушки по воробьям. В данном случае, считаю достаточно написать нейросеть на Tensorflow и потом перетренивать ее каждые 100 игр, например.

Может и никакого практического смысла нет, но интересно попробовать. Для игрушки уже пишу веб-интерфейс, ее можно будет как модуль подключать к любому сайту на Питоне

Возможно, но они уже готовые, только апишку прикрутить и правила рассказать.

Если хочется свой ИИ - это круто, но сие уже за гранью моих знаний и возможностей.

Для такого проще написать конечный автомат. Мне интересно создать соперника имитирующего человека. Чат тут не очень поможет, да и дорого.

На самом деле это несложно. Есть Тензорфлоу, который позволяет создавать свои нейросети. В случае когда количество входных данных ограничено( количество бросаемых кубиков, общий и текущий счет, счет по раундам, результаты предыдущих бросков) а на выходе всего один параметр - довольно несложно создать такое. Только статистика нужна. Чем больше сыграно игр, тем разнообразнее и интереснее будет поведение бота.