Legends of Code and Magic: Estrategias y Análisis de la Competición IA

En el mundo de la inteligencia artificial, las competiciones representan un campo de pruebas fundamental para evaluar y perfeccionar algoritmos. Legends of Code and Magic (LOCM), un juego de cartas estratégico, ha servido como un escenario ideal para estas contiendas. Exploraremos las estrategias implementadas a lo largo de cinco años de competición, destacando la evolución del juego, las tácticas más efectivas y la creciente influencia de las redes neuronales. Acompáñanos en este recorrido por el fascinante mundo de la IA aplicada a los juegos de cartas.

¿Qué es Legends of Code and Magic?

Legends of Code and Magic (LOCM)

es un juego de cartas coleccionables (CCG) diseñado específicamente para servir como plataforma de investigación en inteligencia artificial. A diferencia de los CCG del mundo real como Magic: The Gathering o Hearthstone, LOCM presenta una mecánica simplificada y un conjunto de reglas deterministas. Esto permite a los investigadores centrarse en el desarrollo de algoritmos de IA sin verse abrumados por la complejidad y el factor aleatorio inherentes a otros juegos.

La naturaleza determinista de LOCM significa que los efectos de cada carta son predecibles, eliminando la incertidumbre en el resultado de las acciones. La única fuente de aleatoriedad en el juego proviene del orden de las cartas en el mazo del jugador. Esta simplificación hace que LOCM sea un entorno ideal para experimentar con diferentes enfoques de IA, como la planificación, la búsqueda heurística y el aprendizaje automático.

En esencia, LOCM enfrenta a dos jugadores, cada uno con un avatar con una cantidad inicial de puntos de vida. Los jugadores utilizan cartas para invocar criaturas, lanzar hechizos y equipar objetos, con el objetivo de reducir los puntos de vida del avatar oponente a cero. El juego se desarrolla por turnos, y cada jugador tiene la oportunidad de realizar una serie de acciones en su turno. La estrategia y la planificación son fundamentales para el éxito en LOCM.

LOCM es una versión reducida de un juego de cartas coleccionables que ha sido diseñado para la competencia de inteligencia artificial.

Un Vistazo a las Cartas de LOCM

El juego LOCM

contiene 160 cartas predefinidas. Existen cuatro tipos principales de cartas:

• Criaturas: Son cartas que se juegan en el lado del tablero del jugador y permanecen en juego. Pueden atacar a las criaturas del oponente o al avatar directamente en turnos subsiguientes.

• Objetos Verdes: Estas cartas se utilizan para mejorar las estadísticas de las criaturas propias, aumentando su ataque o defensa.

• Objetos Rojos: Estas cartas infligen daño a las criaturas del oponente, debilitándolas o eliminándolas del juego.

• Objetos Azules: Estos objetos infligen dano al avatar enemigo Además de estos tipos básicos, las cartas de LOCM también pueden tener una serie de palabras clave que modifican su comportamiento. Algunas palabras clave comunes incluyen:

• Arrollar: El daño excedente al matar una criatura se aplica al avatar del oponente.

• Carga: La criatura puede atacar inmediatamente después de ser invocada.

• Guardia: Obliga al oponente a atacar esta criatura antes de atacar a otras.

• Letal: Mata a la criatura dañada Instantáneamente.

LOCM Versión 1.0: Los Comienzos en CodinGame

La primera versión de LOCM

fue desarrollada en 2018 y se lanzó como una competición comunitaria oficial en la plataforma CodinGame. Esta versión inicial atrajo a un gran número de participantes, con 742 inscripciones en la competición Sprint de 24 horas y 2174 en la competición Maratón de 30 días. El éxito de esta versión se atribuyó en parte a la colaboración con el equipo de CodinGame, especialmente en lo que respecta al diseño gráfico.

La versión 1.0 se caracterizó por su sencillez, con reglas fáciles de entender y una mecánica de juego intuitiva. Esta simplicidad la hizo accesible a una amplia gama de participantes, desde programadores experimentados hasta aquellos con poca o ninguna experiencia en IA. Sin embargo, también presentaba limitaciones en términos de profundidad estratégica, lo que llevó a la necesidad de desarrollar versiones posteriores.

Una característica clave de esta versión fue la fase de draft, donde los jugadores construían sus mazos eligiendo una carta de tres opciones durante 30 turnos. Esta fase de draft, combinada con un conjunto de 160 cartas predefinidas y unas mecánicas de juego inspiradas en The Elder Scrolls: Legends, proporcionaron un marco sólido para la competencia, permitiendo a los jugadores crear estrategias y adaptar sus tácticas sobre la marcha.

LOCM Versión 1.2: Expansión a Conferencias Académicas

En 2019, LOCM trascendió la plataforma CodinGame y se integró en el ámbito académico, con competiciones celebradas en conferencias como IEEE CEC e IEEE COG. Esta transición marcó un hito importante en la evolución del juego, ya que atrajo a un nuevo público de investigadores y estudiantes interesados en la aplicación de la IA a los juegos de cartas.

La versión 1.2 introdujo una serie de modificaciones en las reglas del juego

, con el objetivo de aumentar la complejidad estratégica y diferenciarla de la versión original de CodinGame. Estas modificaciones, aunque sutiles, tuvieron un impacto significativo en la forma en que se jugaba el juego, obligando a los participantes a adaptar sus estrategias y desarrollar nuevos enfoques.

A pesar de estas mejoras, el número de participantes en las competiciones académicas fue significativamente menor en comparación con las competiciones de CodinGame. Esto se debió en parte a la menor visibilidad de las competiciones académicas y a la mayor barrera de entrada para los participantes.

De todos modos, la implementación en la IEEE sirvió para demostrar la validez académica de LOCM.

LOCM Versión 1.5: La Llegada de las Redes Neuronales

La versión 1.5 de LOCM, desarrollada en parte como proyecto de tesis de máster, representó una evolución significativa en la complejidad y profundidad estratégica del juego

. Esta versión introdujo cambios importantes en la mecánica del juego, incluyendo:

• Abandono de la fase de draft predefinida: En lugar de un conjunto de cartas predefinido y conocido globalmente, la versión 1.5 generaba un nuevo conjunto de cartas para cada partida. Esto obligó a los agentes a generalizar su estilo de juego y adaptarse a una amplia variedad de cartas, incluyendo cartas desequilibradas.
• Introducción de efectos de área: Esta versión introdujo la propiedad de Area of Effect (AoE) para ciertas cartas. Los objetos con AoE Podían afectar a múltiples criaturas, sumando una capa adicional de estrategia al juego.

Estos cambios tuvieron un impacto significativo en el tipo de algoritmos de IA utilizados por los participantes. Las redes neuronales, que habían estado ganando terreno en las versiones anteriores, emergieron como la tecnología dominante en la versión 1.5.

La versión 1.5 y en especial el surgimiento de la red neuronal marcaron un hito en la forma de jugar LOCM y la pauta para los siguientes años.

Fase de Draft (Versión 1.0)

1. Inicio de la Partida: Cada jugador comienza con un avatar con una cantidad inicial de puntos de vida.
2. Construcción del Mazo: Durante 30 turnos, a cada jugador se le presentan tres cartas aleatorias.
3. Elección de Cartas: Cada jugador debe elegir una de las tres cartas presentadas para añadirla a su mazo.
4. Creación de Estrategia: Los jugadores deben considerar cuidadosamente las sinergias entre las cartas y la composición general de su mazo al tomar decisiones de selección.
5. Finalización de la Fase de Draft: Al finalizar los 30 turnos, cada jugador tendrá un mazo de 30 cartas.

Fase de Batalla (Todas las Versiones)

1. Inicio del Turno: Cada jugador comienza su turno robando una carta de su mazo.
2. Jugada de Cartas: Los jugadores pueden jugar cartas de su mano utilizando mana (en versiones posteriores).
3. Ataque: Las criaturas en juego pueden atacar a las criaturas del oponente o al avatar directamente.
4. Finalización del Turno: El jugador finaliza su turno, pasando el control al oponente.
5. Condición de Victoria: El juego continúa hasta que los puntos de vida de un avatar se reducen a cero.

Plataforma CodinGame

LOCM está disponible de forma gratuita en la plataforma CodinGame. Los usuarios pueden registrarse y acceder a las diferentes versiones del juego, así como participar en competiciones y torneos. La plataforma ofrece herramientas para desarrollar y probar agentes de IA, así como documentación detallada sobre las reglas del juego y la API.

Además, los usuarios pueden acceder al código fuente de los agentes ganadores de competiciones anteriores, lo que les permite aprender de las estrategias implementadas por los mejores jugadores. CodinGame ofrece un entorno de desarrollo integral para explorar el mundo de la IA aplicada a los juegos de cartas.

Repositorio de Agentes y Versiones del Juego

Todos los agentes desarrollados fuera de la plataforma CodinGame están disponibles en un repositorio dedicado. Además, todas las versiones del juego están disponibles en línea en CodinGame, lo que permite a los usuarios experimentar con diferentes enfoques y comparar su rendimiento.

Entorno Determinista

La naturaleza determinista de LOCM permite una evaluación precisa de las estrategias de IA, eliminando el factor aleatorio inherente a otros juegos de cartas.

Mecánica Simplificada

La mecánica simplificada de LOCM facilita el desarrollo de algoritmos de IA, permitiendo a los investigadores centrarse en la lógica del juego y la Toma de decisiones estratégicas.

Plataforma Abierta

La plataforma CodinGame ofrece un entorno de desarrollo integral y acceso al código fuente de agentes ganadores, facilitando el aprendizaje y la experimentación.

Versiones Evolucionadas

Las diferentes versiones de LOCM han introducido cambios incrementales en la complejidad del juego, proporcionando un desafío constante para los investigadores de IA.

Investigación en Inteligencia Artificial

LOCM sirve como una plataforma ideal para investigar diferentes enfoques de IA, como la planificación, la búsqueda heurística y el aprendizaje automático.

Desarrollo de Algoritmos de Juego

LOCM puede utilizarse para desarrollar y probar algoritmos de juego que puedan aplicarse a otros juegos de cartas y videojuegos.

Educación en Inteligencia Artificial

LOCM puede utilizarse como herramienta educativa para enseñar conceptos de IA a estudiantes y profesionales.

Evaluación de Algoritmos de Aprendizaje Automático

LOCM proporciona un entorno controlado para evaluar el rendimiento de diferentes algoritmos de aprendizaje automático en un contexto estratégico.