Shakkitekoälyn ohjelmointi Unityssä

Abstract

Opinnäytetyön päätarkoitus oli tutkia shakkipelien ohjelmointia ja luoda tekoäly, joka kykenee toimimaan vastustajana oikealle pelaajalle. Projektin kehittämiseen käytettiin erilaisia tekniikoita ja algoritmeja, joita on tietojenkäsittelyn koulutuksessa opetettu.

Tutkimus keskittyy shakkipelien ohjelmointiin, ja erityisesti tekoälyn integroimiseen peliin. Projektin aikana luotiin niin sanottu ”algoritminen” tekoäly, jonka toiminta perustuu suhteellisen yksinkertaiseen matematiikkaan ja valmiisiin taulukoihin optimaalisista pelilauta-asetelmista.

Shakki toimii tekoälyn tutkimiseen erittäin toimivana alustana sen vähäisten sääntöjen vuoksi. Nämä säännöt ovat helposti opetettavissa sekä ihmiselle että tekoälylle, mikä tekee tekoälyn toiminnallisuuden seuraamisesta ja kehittämisestä helpompaa.

Luotu tekoälyvastustaja kykenee haastamaan harrastelijapelaajat, jolle kaikki shakin säännöt ja perustaktiikat ovat tutut. Tämä edellyttää erilaisten tekoälyalgoritmien ja -tekniikoiden toteuttamista virtuaalisen vastustajan luomiseksi, joka voi kilpailla tehokkaasti ihmispelaajien kanssa. Tavoitteena ei siis ollut luoda tekoälyä, joka kykenee haastamaan valmiita ammattitason tekoälyjä.

This project researched the programming of chess games, focusing especially on the development of an artificial intelligence (AI) capable of acting as a challenging opponent for human players. The primary goal of this research was to create an immersive and intellectually stimulating chess game experience. To achieve this, various techniques and algorithms acquired during the author's academic journey were used.

The approach of this study combined theoretical knowledge with practical implementation. The development process integrated algorithms, optimization techniques and advanced data representations to create a virtual opponent that could compete effectively with human players. The research methodology included the integration of AI, game programming, and chess theory, culminating in a comprehensive AI chess opponent.

The created AI was developed to challenge amateur players well versed in the rules and strategies of chess. Using techniques such as alpha-beta pruning and bitwise operations, the AI evaluates potential moves with efficiency. The thesis delved further into the complexity of implementing chess rules, including edge cases such as the fifty-move rule and triple repetition.