0. Kết luận trong 5 giây
Trước hết, cho AI đánh thật nhiều ván và so sánh nhiều bộ bài. Sau đó người chơi mang 40 lá đã được lọc cùng một kế hoạch rõ ràng vào Ranked. Ở đó, họ bỏ bớt những lá bài và nước đi thừa. Nếu gặp lại cùng một đối thủ nhiều lần, họ còn nhớ luôn thói quen của người đó.
AI: thu hẹp những thứ cần thử
Người chơi: giảm bớt lựa chọn trong ván thật
Đấu lại: giảm bớt điều chưa biết về đối thủ
Bộ não: nhớ cả thế cờ cùng một lúc
Trong lần chơi ẩn danh này, Aggro Nightmare lên tới nhóm Diamond và sau đó vẫn thắng khá nhiều. Nhưng điều thú vị nhất không phải là “ở Diamond thì mạnh”. Càng gặp lại nhiều, trò chơi càng trở thành một chuỗi trận dài mà chỉ một bên biết.
Với Witch, cuối cùng gần như không cần nhớ đủ tên các lá bài nữa.
Ông nghiên cứu. Vật thí nghiệm. Sư tử. Rồi, tiếp theo là cái này.
Việc tính toán không biến mất. Những phép tính trước đây được nén lại, nên vừa nhìn bàn là đáp án hiện ra.
1. AI đã đi qua bãi mìn trước: con người không phải tìm 40 lá từ con số không
Trước bộ bài này đã có một nghiên cứu AI rất dài. Nó bắt đầu từ các bộ bài giải đấu chính thức, rồi gồm cả cơ sở dữ liệu thẻ, bộ máy luật chơi, đổi bài đầu trận, đi trước hay đi sau, cách chơi, tỉ lệ thắng thấp nhất khi gặp từng bộ bài và rủi ro khi thua. Với luật đầy đủ, nó chạy đến 12.480 ván, và trên đường đi có một sự cố: dù luật được viết đúng, nếu AI quyết định kém thì bộ bài khó chơi sẽ bị đánh giá thấp hơn thực tế.
Vào ngày đầu của bản mở rộng thứ 9, người ta so sánh 32 bộ bài trong 2.324 ván. Trong mô hình đó, Aggro Nightmare đứng đầu với tỉ lệ thắng trung bình 81,0% và 63,9% khi gặp đối thủ khó nhất. Riêng Pirate Swordcraft, người ta thử 5.904 ván và thêm 1.944 ván với seed chưa từng thấy, và 40 lá cơ bản đạt 91,4%.
Tuy nhiên, cả hai con số đều không có nghĩa là ở Ranked bạn sẽ thắng đúng 81% hay 91,4%. Điều quan trọng hơn con số là rất nhiều ứng viên đã bị loại, nên phần con người cần thử nhỏ đi nhiều.
Trước khi một người đánh 100 ván rồi nghĩ “bộ này có yếu không nhỉ?”, máy đã dẫm mìn trước. Con người bắt đầu từ việc đối chiếu đáp án.
2. Diamond và đấu lại: trên màn hình là một ván, trong đầu là loạt bảy ván
Trong Worlds Beyond, Group tách riêng khỏi Rank và theo giải thích chính thức thì lên xuống theo kết quả thắng thua gần đây. BP và MP thông thường không bị trừ khi thua, nhưng Group thì có thể tụt. Diamond là Group cao nhất, và khi lên Grand Master, luật chính thức cho bạn bắt đầu từ CR 1600.
Vì vậy, đạt Diamond không chỉ cho thấy “đã chơi nhiều” mà ít nhất là gần đây thắng khá nhiều.
Mặt khác, không thể nói ở Diamond thì chắc chắn ít đối thủ hơn, hay bạn chỉ gặp người Diamond. Công thức ghép trận không được công bố.
Dù vậy, trong ván thật tôi vẫn gặp lại cùng đối thủ vào những giờ vắng, như buổi trưa ngày thường và đêm khuya.
Ván 1: một ván bình thường.
Ván 2: đã có thông tin từ lần trước.
Ván 3: thói quen của người đó bắt đầu thành giả thuyết.
Trên màn hình là một ván. Trong đầu là loạt bảy ván.
“Người này ở lượt 5 hay đáp trả kiểu này.” “Chỗ này họ không giữ bài.” “Với bàn như thế này, họ sẽ đi theo hướng loại bỏ.” Lúc nào không hay, bạn không còn đối phó với một bộ bài nữa, mà là đối phó với chính người đó.
3. Experiment Witch hiện nay có thể nhớ là “nhà nghiên cứu + vật thí nghiệm + sư tử”
Experiment Witch của bản mở rộng thứ 9 tích lũy vật thí nghiệm bằng các lá như Sephie kẻ tội đồ của huyền thuật, nhà nghiên cứu say mê và vật thí nghiệm đắm chìm. Vật thí nghiệm đắm chìm có thể tác động lên bàn từ đầu trận, khi đủ điều kiện thì lên khoảng 5/5, và nếu phần chuẩn bị của Sephie tiến triển thì còn tạo áp lực Storm.
Từ phía tôi, dấu hiệu nguy hiểm ít hơn nhiều so với toàn bộ chữ trên lá bài.
Nhà nghiên cứu xuất hiện
→ vật thí nghiệm tăng lên
→ vùng 5/5
→ vùng Storm
“Sư tử” ở đây là biệt danh đặt theo hình dáng của tranh trên lá bài thí nghiệm. Đó không phải lá Lio, hiện thân của sự cạn kiệt.
Ranked không phải bài thi chép tên lá bài. Nếu nhánh “sư tử xuất hiện = đáp trả thế này” đúng, thì trong ván thật như vậy là đủ.
Về phía Aggro Nightmare, hướng đi cũng rõ hơn: khoảng lượt 5 đến 6, đừng tùy tiện đánh những thuộc hạ không cần thiết vì sẽ cho đối thủ nguyên liệu để hồi máu hoặc giành lại bàn, và hãy gom các lá đánh được vào mặt cùng với Storm.
Mục đích không phải giành lại bàn. Chỉ cần loại thủ lĩnh đối thủ thì cả bàn cũng biến mất.
4. “Tôi không tính nữa” thật ra là gom khối: chỉ là lưu sẵn đáp án
Lúc đầu bạn nghĩ từng thứ: PP, số vật thí nghiệm, mục tiêu hồi máu, lượt Storm tiếp theo, rồi cả đòn kết liễu.
Khi gặp nhiều lần cùng một kiểu bộ bài, và nhất là cùng một người, những thứ đó gộp thành một khối. Nó gần với điều mà khoa học nhận thức gọi là chunking, tức gom thành khối.
Với người mới, nó trông như thế này:
Lá A + bàn B + PP còn lại + đoán bài trên tay đối thủ + lượt sau
Với người đã quen, chỉ cần:
“À, hình dạng sư tử.”
Không phải bỏ suy nghĩ. Kết quả tính toán trước đây được lưu lại dưới dạng không cần tính lại mỗi lần. Không phải đập máy tính, mà là lưu đáp án.
Hơn nữa, cây quyết định của Aggro Nightmare hiện nay vốn nhỏ.
Nếu đánh vào được thì đánh mặt.
Nếu thành mồi cho hồi máu của đối thủ thì đừng đánh ra.
Storm thì gom lại rồi dùng một lần.
Chỉ chặn đòn kết liễu chắc chắn.
Nếu dùng VS Zeta thì cũng xem máu của mình.
Vì phía mình đơn giản, phần đầu óc còn dư có thể dùng cho thói quen của đối thủ.
5. Thắng rất nhiều. Nhưng phải tách riêng khỏi “tỉ lệ thắng thật”
Cảm giác thắng cao hiện giờ pha trộn ít nhất năm thứ.
- Sức mạnh của chính bộ bài Aggro Nightmare
- Hiệu quả của việc dùng AI thu hẹp ứng viên ban đầu
- Hiệu quả của việc bỏ bài và nước đi thừa trong ván thật
- Sự thích nghi cục bộ với đối thủ hay gặp như Experiment Witch
- Hiệu quả của việc nhớ thói quen từng người qua các lần đấu lại
Thắng 70% trước 100 người khác nhau, về mặt thống kê, không giống thắng 70% sau khi gặp một nhóm nhỏ nhiều lần và đã quen họ. Cái sau cũng là kỹ năng thắng ở Ranked, nhưng không phải sức mạnh chung của bộ bài.
Muốn xem có áp dụng rộng được không, hãy lấy một mẫu mới ít nhất 20 đến 30 ván vào giờ đông người, gặp các đối thủ khác nhau. Nếu vẫn thắng tương tự, thì đó không chỉ là “thuộc lòng dân làng đêm khuya”.
Nhưng nếu chỉ muốn thắng ở Ranked ngay lúc này, thuộc lòng dân làng đêm khuya cũng là cách cải thiện hoàn toàn hợp lệ.
6. Kết luận cuối: giao việc tìm kiếm cho AI, con người chỉ nhớ các ngoại lệ
Mọi thứ nối thành một mạch.
Nghiên cứu bằng AI
→ thu hẹp ứng viên
→ đưa Aggro Nightmare vào ván thật
→ nghiêng về sát thương tức thì hơn là giành lại bàn
→ nhớ cách xử lý chuẩn khi gặp Witch
→ lên Diamond
→ nhớ thói quen của cùng đối thủ
→ thế cờ thành khối và việc suy nghĩ lâu biến mất
Lúc đầu là:
“Tính toán trong game bài phiền quá, cho AI làm đi.”
Cuối cùng thành:
AI: “Tôi đã xem mười nghìn ván.”
Con người: “Sư tử ra rồi. Rồi, mẫu này.”
Đây không phải câu chuyện AI chơi game thay con người.
Đây là câu chuyện giao việc tìm kiếm đi, để con người chỉ tập trung vào “ngoại lệ tại chỗ”.
