O Futuro das Estratégias: Como uma IA Vence no Mundo de Root

Fala, Ludonautas!

Hoje eu fiquei admirado com algo que li, algo quase de ficção científica. Eu estava navegando pelo X e me deparei com um perfil chamado @MattPRD que está desenvolvendo vários Agentes de IA, dentre eles um capaz de analisar manuais e traçar estratégias imbatíveis para jogos de tabuleiro. Como exemplo, o desenvolvedor postou uma análise completa de como vencer no épico Root jogando com a facção das Rapinas. O Agente começou explicando que, para as aves retomarem o poder na floresta, o foco absoluto deve ser a gestão matemática do Decreto e a construção constante de ninhos, evitando a Queda que atrasa o jogo e drena pontos preciosos.

A IA sugeriu que a escolha do líder inicial é o pilar da partida: para iniciantes, o Carismático é ideal por recrutar dois guerreiros por ação, enquanto o Comandante garante aquele bônus de dano extra que impõe respeito. No Canto dos Pássaros, o Agente de IA orienta a ser extremamente conservador, adicionando apenas 1 ou 2 cartas ao Decreto e sendo muito cauteloso com as cartas de pássaro (os curingas), pois elas aumentam a penalidade se o seu governo colapsar. O segredo revelado pela máquina é priorizar cartas de naipes onde você já possui presença garantida, assegurando que o motor do jogo nunca pare de girar.

Durante a fase do Dia, a IA atua como um copiloto tático, lembrando de executar o Decreto na ordem rígida: recrutar, mover, batalhar e construir. A “Regra de Ouro” enfatizada pelo Agente é o planejamento reverso: você precisa garantir que domina a clareira onde pretende construir um ninho antes mesmo da sua ação de movimento acontecer. Ela também analisa as outras facções na mesa, sugerindo que foque em remover a madeira da Marquesa para travar sua pontuação ou que avalie com cuidado os ataques à Aliança, já que remover simpatia pode acabar entregando cartas valiosas nas mãos dos rebeldes.

Para fechar a estratégia vitoriosa, a IA foca na pontuação do Crepúsculo, onde o número de ninhos no mapa dita o ritmo da sua vitória rumo aos 30 pontos. O Agente até deu dicas de como usar o líder Despota para converter a destruição de prédios inimigos em pontos diretos e como “cair” de propósito em momentos calculados para trocar de líder e adaptar a estratégia ao caos da mesa. É impressionante ver como um algoritmo consegue decupar a complexidade de Root e transformar cada jogada em um passo previsível de um plano maior para dominar a floresta.

Confesso que, mesmo vendo esse nível de análise, eu ainda prefiro aprender minhas estratégias jogando, errando e sentindo a tensão na mesa com os amigos. Mas não podemos fechar os olhos: as IAs estão chegando ao nosso hobby para mudar a forma como encaramos o “meta” dos jogos e não há nada que possa fazer essa tecnologia parar. O futuro do tabuleiro pode ser muito mais calculado do que jamais imaginamos.

Abraços!

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Realmente é impressionante ver o que temos de possibilidades no uso dos modelos de IA. Mas eu tenho a mesma opinião que vc. Prefiro ler o manual, jogar várias vezes e desenvolver as minhas estratégias por conta própria. Tanto pela diversão, quanto pelo exercício mental.

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A coisa que a IA melhor sabe fazer é falar que é incrível com absoluta confiança. E o povo vai lá e acredita, sem pensar direito.

Já testei diferentes IAs diversas vezes no âmbito de board games (perguntas sobre regras e sobre interações de mecânicas). Nunca vi nenhuma fazer um trabalho melhor do que péssimo.

Só acredito que uma IA vai jogar bem Root vendo, e vendo várias vezes.

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Uma LLM como a gente está acostumado talvez não vá jogar muito bem mesmo. Mas uma ia treinada pra isso com certeza daria um pau em qualquer humano. Root é um jogo com possibilidades muito mais limitadas do que um xadrez por exemplo, e ainda mais do que GO. Porém ainda sim a IA aprende e vence qualquer um hoje.

Xadrez, e Go são jogos com o fator sorte inexistente. Portanto é algo deterministico. No xadrez sempre se existe a melhor jogada. Por isso não foi nem necessário IA para criar uma máquina que joga xadrez. Conseguiram isso usando apenas algoritmos.

Já ROOT, ou outros jogos modernos em sua maioria possui o fator sorte presente, o que muda um pouco a forma desse algoritmo, fazendo-se mais interessante um uso de uma IA generativa.

Mas com 100% de certeza, se focarem e estudarem a fazer um algoritmo que sempre ganha em ROOT seria feito. Chegamos em um nível de processamento computacional absurdo pra esse tipo de algoritmo. Mas teria que envolver um foco específico pra isso.

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Agora, uma ideia que tenho e acho que seria muito bacana seria treinar uma IA com manual de um jogo. (Isso poderia partir das própria editora), e aí as pessoas poderiam perguntar dúvidas pontuais pra Ia, explicar situações de jogo, e ela responderia o qual a regra pra ocasião.

Acho que pra jogos pesados seria bem interessante

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Obrigado pela ajuda! Aparentemente o povo ainda acha que IA Generativa significa gerar inteligência sozinha. Ou q basta chegar em qqr modelo, escrever um prompt sem nenhuma estrutura e esperar q ela encontre a solução para qqr coisa.

Não chega a ser exatamente um treinamento profundo, mas fiz alguns testes básicos com o NotebookLM, carregando manuais, FAQS, erratas e até alguns vídeos sobre o jogo que queria, e o resultado foi até que interessante.

Além de funcionar como uma consulta rápida de regras, alguns prompts bem estruturados sobre como explorar formas de alcançar níveis próximo do máximo de pontuação ou tornar a partida quase que garantida foram funcionais.

Testei hoje subir o manual do frostpunk pra um projeto do Claude kkkkk, vamos ver se vai ser bom.

Uso muito o Claude pra programar, mas não sei como se comporta com os projetos.

Enfim, ainda vou aprender a jogar o jogo pra ver se a IA conseguiu captar bem kkkkk.

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Eu ainda quero montar um agente só pra isso. Só tá faltando o tempo livre pra focar nisso com calma, preparar a infra e treinar ele direitinho.

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Já testei chatbots especificamente tunados pra saber responder perguntas sobre regras de board games. Mais de um, inclusive. Implementados em apps específicos para esse propósito. Já testei também no NotebookLM. Todos foram absolutamente incompetentes.

Se você perguntar coisas que estão escritas explicitamente nas regras, eles são ótimos! Mas aí você está gastando recursos à toa pra fazer algo que um Ctrl+F faz até mais rápido.

O lance é que a maior parte das dúvidas de regras em jogos complexos vêm de interações entre diferentes regras e diferentes elementos. “Como é que A funciona com B?” “Eu entendo C, mas se D está em jogo, algo muda?” Essas coisas.

E, pra essas coisas, essas IAs são piores do que inúteis: elas inventam uma resposta que parece correta, aí você vai lá e joga errado.

Podem testar aí. Pelo menos no paradigma de LLMs que temos hoje, vão ver que não vai funcionar com dúvidas reais. Perguntinha fácil de teste pode até funcionar, mas dúvidas reais, de jogadores reais, que sabem jogar o jogo mas estão com uma dúvida genuína a respeito de uma interação específica… não vão dar certo. Para conseguir responder esse tipo de coisa, o LLM precisaria criar um modelo mental de como o jogo funciona, considerar as implicações das diferentes regras envolvidas na interação que gerou dúvida, modelar as sobreposições entre elas, considerar todo o resto das regras pra ver se tem alguma terceira que ilumine a interação… As LLMs atuais não conseguem fazer isso. Quando conseguem dar a resposta correta, muitas vezes é porque têm acesso à Web, pesquisaram e encontraram a resposta em algum tópico de fórum respondido por humanos! (Coisa que o NotebookLM não faz, aliás, visto que ele é feito apenas pra considerar as fontes locais fornecidas.)

Enfim, eu não sou hater de IA, não. Não por completo, pelo menos. Faço uso pessoal delas quase todos os dias, inclusive. Mas tem usos que dão resultados bons, e outros que dão resultados ruins. Consulta de regras em board games é provavelmente o pior caso de uso que já testei a sério. Resultados péssimos. E não sou otimista que esses resultados vão melhorar enquanto não houver alguma atualização substancial em como elas funcionam. Não acho que novas versões dos mesmos modelos com benchmarks um pouco melhores vão ser suficientes.

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Talvez você esteja certo quanto a isso. O futuro é vasto. Mas não sei, sou meio cético.

Xadrez e Go são jogos de informação perfeita. Tudo está na mesa para ser analisado. Poker (que também já foi “resolvido” por IA) tem informação oculta e blefe, mas num espaço de possibilidades relativamente pequeno. Cada oponente só pode ter um subconjunto de 52 cartas, e existem padrões de blefe que podem ser descartados, diminuindo o espaço de consideração.

Em Root tem um espaço de informação oculta muito maior. A assimetria significa que, do ponto de vista de um algoritmo de IA, são literalmente 13 jogos diferentes. Um algoritmo que for treinado pra jogar de Gatos não vai saber o que fazer com a Aliança. Um algoritmo quase completamente separado teria que ser desenvolvido pra jogar com cada facção.

E nem cheguei na parte principal ainda: o aspecto social.

Mesmo com o melhor jogo tático do mundo, o melhor jogador de Root do mundo provavelmente vai perder no formato comum do jogo simplesmente porque os outros 3 jogadores humanos vão entender que a melhor estratégia é cooperar primeiro pra, acima de tudo, não deixar ele vencer. Se esse jogador hipotético for um computador, os jogadores humanos também vão ter total liberdade e naturalidade para se comunicar e coordenar ações que garantam que a IA não vai conseguir fazer o jogo dela, enquanto o computador vai estar “quieto”. Todo o jogador de Root sabe que metade jogo se joga na lábia!

Mesmo num cenário completamente sci-fi onde, além de ter um entendimento tático perfeito do jogo, a IA também consegue se comunicar e interagir verbalmente com os jogadores humanos de igual pra igual, inclusive participando das negociações e propondo alianças aos outros jogadores, os jogadores humanos simplesmente vão combinar de não colaborar com o computador de jeito nenhum. No Root, quando você faz uma aliança temporária e coopera parcialmente com alguém, é porque você está projetando que vai sair beneficiado daquela interação no final. Ninguém vai ser bobo de imaginar que vai conseguir passar a perna numa IA com inteligência sobre-humana, então ninguém vai cooperar com o computador em momento algo.

E isso em Root!

Se imaginarmos um jogo que vai um pouco além no mesmo tipo de complexidade de root, como twilight-imperium, fica mais difícil ainda.

Então sim, sou bem cético. Um dia vai acontecer, mas não com a tecnologia que temos hoje.

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No post ele fala de Agentes de IA, o que é diferente de “perguntar ao Chat GPT”.

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Eu sei que são diferentes. Mas, na prática, de modo geral funcionam com base na mesma tecnologia. Os agentes não são uma categoria fundamentalmente nova. Geralmente não passam de um LLM com acesso a ferramentas e algum nível de autonomia para usá-las.

Isso já acontece hoje sem grandes problemas. Eu tenho usado muito o Gemini para tirar dúvidas de regras no meio de um jogo. Em geral tem dado certo, e bem mais rápido que ir no manual.

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Confesso que se for um jogo de 2 jogadores, seja o caso, mas com 3+ jogadores, a AI não tem como ganhar se os oponentes conhecerem o jogo e não deixarem ela ganhar.

Seria um teste interessante se jogar no root digital e não dizer qual jogador e a AI. Evitando comunicação (obvio).

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Que texto esquisito. Cheio de termos que não existem no jogo e com uma estratégia tão genérica que não diz nada. “A IA sugere botar 1 ou 2 cartas no decreto”? Pelas regras você é literalmente obrigado a fazer isso, isso não é uma estratégia. Seria como dizer “a IA sugere jogar a bola de boliche usando a mão”.

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Creio que possa ser algum efeito de alucinação causado pelo fato dos agentes estarem em desenvolvimento. No fim, alguma alucinação eventual é esperada.

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Já vi gente jogando boliche empurrando a bola com o pé… Não chegava a ser um chute porque ia machucar… kkkkkk

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Além de que a pior coisa a se fazer de rapinas é botar uma carta com naipe em recrutar. Parece plano do Cebolinha essa estratégia infalível.

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Posso colocar 1.000 partidas de root detalhadas e analisadas jogada a jogada em um agente e ele vai se tornar especialista em estratégias, sacou? Então, faz toda a diferença, mesmo usando a mesma tecnologia por trás.

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