Inteligência Artificial jogando 2048!! 

✅ - Se você quiser aprender a programar (do zero) todos esses algoritmos que aparecem nos vídeos, aqui está a Lista de Espera para o Curso Universo Programado: hotm.art/ListaDeEsperaUniversoProgramado Qualquer dúvida é só me chamar lá no Instagram @universoprogramado!! Valeeeu!

Faz uma IA jogando guitar hero! Pra alcançar a maior pontuação possível (lembrando q tem o poder especial q faz você ganhar mais pontos)

O pulo do gato esta na hora do "game over", a estratégia do Monte Carlo no inicio não é tão relevante, mas quando esta próximo do "game over", a estratégia do Monte Carlo claramente vai separar as teclas que vão te "matar" em poucos movimentos, das teclas que te darão muito mais opções de "fuga da morte".

Oi, você poderia colocar a I.A. para jogar "Tetris" Edit: Vlw pelas curtidas e comentários

Que vídeo incrível, abri e me surpreendi demais, parabéns pelo seu trabalho cara, sem palavras!! 👏🏻👏🏻

Não sei quase nada de programação, mas acho os vídeos excelentes, as animações do vídeos explicando o que está acontecendo são incríveis e super didáticas, da até vontade de começar a programar.

Pessoas em 2020: Em 2048 teremos carros voadores. 2048: Assistindo vídeos de 2020 de como ganhar em 2048.

Cara, faz um curso básico de IA em python e vende da Udemy. Eu compro.

Victor: a Google: Contratado! Microsoft: Contratado! Apple: Contratado!

A arvore de monte carlo me lembra o que acontece na realidade quanto a noção de espaço das pessoas. Não lembro o nome da teoria, só que vi na TV ahahhahah. O exemplo que lembro disso é o seguinte: Imagine uma caixa com varias bolinhas de gude. Varias pessoas chutam quantas bolinhas há na caixa algumas vão passar longe para mais e outras para menos, meio q se anulando, outras passam perto. A média dos chutes é um valor muito proximo da quantidade real. Então mesmo chutes ruins (para cima ou para baixo) são importantes para equilibrar a média da realidade.

15:20 Revendo o vídeo depois de ter bastante conhecimento, isso acontece pois ele simula diversas situações que podem acontecer, enquanto a inteligência artificial criada no vídeo foca em deixar o mais parecido com o gabarito o algoritmo de monte carlo faz o que tu queria inicialmente com a inteligência artificial, simula varios jogos e pega a pontuação dessas posições, como o jogo é aleatório, utilizando a média vc obtém a tecla que na maioria dos cenários fez ir para uma posição melhor levando em conta a aleatoriedade. Outros algotimos parecidos são o minimax, onde vc tenta obter a melhor jogada porem a sua melhor jogada tem que levar em conta a melhor jogada do seu adversario, assim criando uma arvore parecida onde os ramos se dividiram entre o maior valor e o menor valor (melhor pra mim e melhor para o adversario), no final da analise vc faz o lance que leva para a melhor jogada. O Algoritmo usado no vídeo faz basicamente a mesma coisa, mas em um jogo onde apenas a sua decisão importa, por isso ele é mais eficiente que a IA, ele calcula as melhores posições em diversos cenarios enquanto a IA é enviessada e seu objetivo tecnicamente é seguir o gabarito

Olá, gostaria de dar uma ideia pra melhora do código, seu "jogo perfeito" coloca em ordem da esquerda pra direita e de cima pra baixo do valor mais alto para o mais baixo, entretanto, se rotacionar o jogo ele também será perfeito, tanto lateralmente quanto espelhado, isso não irá diminuir a qualidade do jogo. Em suma, se o maior valor estiver em qualquer um dos cantos e estiver diminuindo para qualquer canto oposto com uma diminuição gradual, pode ser considerado um jogo perfeito sem obrigar a ia jogar somente em cima. Se do maior para o menor estiver debaixo para cima da esquerda pra direita, também será um jogo perfeito. Ou seja, existem no mínimo 8 posições de jogo perfeito, não uma. Espero que tenha ficado claro. Obrigado pelo vídeo!!!

Finalmente, video novo Mas eu ainda quero ver uma I.A jogar pokemon hahaha Uau quantos likes, não sabia que seria tão interessante hehe

Vou tentar fazer a melhor explicação pra qur todos entendam, aqui temos 2 propositos diferentes e duas funçoes a mais, exemplo 1 rede neural: organizar e padronizar para tem maior taxa de susesso por partidas e exemplo 2 Arvore: finalizar com o modo mais promissor a cada jogada, o que difere aqui é a soma das percentagens e por isso a arvore tem uma maior pontuação, apezar das 2 conseguir o objetivo final que é 2048 e ganhar o jogo, a árvore se atualiza a cada jogada, e nao a cada rodada, tendo menos estabilidade mas por contra partida mais experiencia em caso versos resultado, resumindo uma copia seus resultado e os aprimora ou os obseva e se re-aprimora,fazendo assim o dobro de esforço por ação, mais um maior resultado, obrigado por ler até aqui ❤

Cara, sinto mt orgulho de saber que tu é uffiano. Comecei agr nesse mundo de programação e meu foco é IA/ML e fico sempre mt encantado com os teus videos! Sacana demais, parabens mlk

Pô man, coloca a IA para jogar Subway Surfers kkkkkkkk é legal pq ela vai ter muitas possibilidades no game, e vai acabar deixando mais complicado e divertido kkkk. UP!

Aew tava esperando, já tinha visto o seu tweet antes

O Monte Carlo quando faz muitas jogadas e escolhe a mais promissora, está prevendo o futuro mais provável e assim fazendo a melhor jogada, e conseguindo um bom jogo.

Depois que o 2048 já ficou até esquecido, uma galera fez uma versão audiogame dele pra ser jogada por cegos que usam leitores de telas (meu caso). Aí, pude perceber a complexidade desse game conforme caminhava pelo tabuleiro com as setas (e mexia as peças com Shift+setas, naturalmente). Conforme o cursor passava por cada peça e com isso o leitor de telas falava como estava o tabuleiro, minha cabeça foi literalmente dando nó! Fico tranqüilo em saber que até inteligência artificial tem trabalho pra finalizar esse jogo, risos.

Esperando até hoje a continuação Adoro teus videos cara, parabéns por ser tão incrível e incentivar a galera a ser melhor também

4:00 KKKK MDS na hora q vc falou: "vamos adicionar os sprites" carregou um anúncio da sprite kkk

Like com certeza, mano... Mas tenta variar nos jogos... Já pensou em fazer speed run de algum jogo? Com essas redes? Só pra saber se ela supera os feras das speedrun...

Sobre a Busca em Árvore Monte Carlo: Bom, ainda não pesquisei nada sobre o algoritmo, meu comentário está mais relacionado a “forma de enxergar o problema”. Acredito que, muitas vezes, o “intuitivo” nos leva a pensar no “resultado final” apenas através do pressuposto de UMA proposição. Mas a verdade é que, em certas situações, pode haver OUTRAS proposições totalmente equivalentes a qual estamos enxergando. A mudança no ponto de vista pode resultar em uma solução mais otimizada, como foi o caso do algoritmo Monte Carlo. Enquanto a sua IA está buscando “se aproximar cada vez mais do resultado ideal”, a lógica por trás do Monte Carlo se baseia em “se afastar cada vez mais dos resultados não-ideais” (pelo que entendi). No fundo, ambos estão buscando a mesma coisa, pois são proposições equivalentes. Mas a diferença no “ponto de vista”, faz com que a implementação do Monte Carlo seja baseada apenas no “presente”, enquanto a sua IA está interessada no “futuro”. Ressalto que o “presente” do Monte Carlo é, na verdade, a testagem de vários “futuros” ... e é claro que, quanto maior o número de testagens, melhor a qualidade do código. Provavelmente o número de testagens deve se estagnar em temos de “qualidade” em algum momento (mais ou menos, da mesma maneira que você encontrou a probabilidade de nascer um 2 ou um 4 no jogo). Já a ideia de “futuro” como um “gabarito final” é difícil de contribuir (como feedback) em cada jogada individual no caso deste jogo. Acho que a estratégia de ordenar peças de maior valor torna a evolução da IA meio travadona.

Mano faz uma série ensinando a programar em c, já sou bom no nível básico mas querja melhorar.

Simplesmente incrível seu conhecimento. E sobre o logaritmo tá de parabéns!

manooooo, vc é fera demais! Ótimo trabalho, terá sempre meu like. ps: pare agora, vai que vc cria a "skynet" hahahaha

muito massa Vitor! alguns meses atrás eu tinha lido que o MCTS é o toque especial do AlphaGo. Seria legal mostrar alguns conceitos de Tree Search Algo. 😍 “The majority of AI problems can be cast as search problems, which can be solved by finding the best plan, path, model or function.”

Seu vídeo demora para sair, mas quando sai vale por cada segundo ;)

Já que usou Monte Carlo até onde entendo, ocupar vai usar a aleatoriedade pra ter uma distribuição das probabilidade de cada direção (da 4 existentes). Como tu pega de melhor média ela já melhor que uma grande parte. Sugestão usar uma Ai mais tradicional que faz a busca extensiva no espaço amostal. Otimiza com o minimax com algum(s) corte(s). Não vai fugir de ter que a função de avaliação. O problema vai ser modelar a aleatoriedade das peças novas, talvez com se fosse um 2º jogador que 'quer' fazer você perder.

Mas olha. Uma das poucas vezes que o YT faz uma boa recomendação. Ótimo canal. E é incrível como um jogo simples gera uma "rede" de pensamentos tão grande.

Cheguei mais rápido que a taxa que o C processa a IA! Ansiedade tava matando aqui! Kkkkkk Muito massa Victor! Lancei ontem um vídeo falando de visão computacional, depois da um pulo lá para ver! 💪🤖🔥

Amei o vídeo, mas talvez uma série do mesmo jogo enjoe, mas se for uma continuação que sempre parte do "nível" de conhecimento do vídeo anterior, seja legal, no mais, amo seu canal, e não ligue pro que eu digo aqui, faça o que gosta, e eu virei assisti-lo.

Uma função bastante interessante no 2048 que já joguei é a de voltar. E ao fazer voltar e realizar o mesmo movimento de antes é possível "escolher" posição em que nasce um 2 ou um 4, ou até se nasce um 2 ou um 4. Tenta implementar isso no código do jogo! Vai ficar super interessante, e talvez até consiga zera-lo. Galera, se der pra curtir pra chegar nele.

De tudo, o que eu mais gosto de ver nos seus vídeos é sua clareza na definição do problema e explicação. Sou leigo na área porém com sua explicação fica muito mais fácil. Parabéns!

uma melhoria que pode ser feito é a comparação pelo melhor gabarito para uma dada posição das peças. note que podemos 'rotacionar ' o gabarito que ele continuará tendo a mesma pontuação. tanto faz se as peças do gabarito estão em ordem decrescente da esquerda para a direita, da direita para esquerda, de baixo pra cima...

Faz uma I.A pro xadrez, até ela alcancar um nível melhor que o do campeao mundial, estudando posições, melhores lances, partidas antigas e tals

Impressão minha ou vc tem uma BELA máquina pra rodar tudo isso, ou os vídeos demoram alguns meses pra ficarem prontos??? Entre programação, testes, ajustes, gravação e edição devem ter umas boas várias horas, fora o tempo rodando o algoritmo... Só te digo uma coisa: 👏🏻👏🏻👏🏻👏🏻👏🏻👏🏻👏🏻👏🏻👏🏻👏🏻👏🏻👏🏻👏🏻👏🏻👏🏻👏🏻👏🏻👏🏻👏🏻👏🏻

Eu comecei a estudar programação novamente tem uns dois meses. Seu nível é minha meta edit: bicho como você não tem 1M ainda?

Uma forma de resolver o problema da gulosidade de Monte Carlo é utilizar da estratégia GRASP, avaliar essa resposta de melhor classificada, jogar em um busca local e atualizar o problema usando uma função de gulosidade, repetir esse processo até encontrar o ótimo local. Foi assim que resolvi um problema parecido no meu TCC.

Tô estudando para futuramente gerenciar um projeto para o mercado financeiro. Estou curtindo bastante seu conteúdo, obrigado!

Eu:sim sim sim estoul entenderndo tudo claro !!!! Eu de verdade:de que tipo de bruxaria ele tá falando ??

12:34 kkkk cai pra ca ai ai eu nao te aguente cara vc e o melhor

Acho que pode melhorar o programa da seguinte forma: sempre q eu jogo com preferencia a um lado do tabuleiro para reorganizar dps de um 2 ou 4 nascer num cahti indesejavel eu mudo o lado que esta com as maiores peças, rotacionando apenas uma vez, isso muda prolonga o temoo de jogo se voce souber usar as peças indesejadas pra formar par com outras q vao surgundo dps de rotacionar, isso q faz talvez conseguir "zerar" o jogo, eu infelizmente nunca consegui kkk

ACABEI DE CONHECER O CANAL, E OLHA, QUE COISA LINDA É VER O ALGORITIMO TRABALHANDO

Praticamente um artigo científico sobre IA, só que mais legal de ver kk muito parabéns

Sujestão para vídeo Ia aprendendo a resolver o cubo mágico

Que legal está canal

Professora: onde você aprendeu a falar difícil desse jeito Eu : então é uma longa história...... literalmente

Cheguei agora nesse canal e nesse vídeo, achei impressionante. Sobre a rede neural, ela parece seguir apenas a melhor estratégia e aprender com isso (quase igual a lei da evolução na biologia), já a árvore de monte carlo faz justamente o contrário, pego todos que deram "errado" de alguma maneira e exclui até o menos pior, ao longo prazo redução de efeitos colaterais é mais benéfica do que grandes ganhos em curtos espaços de tempo, é assim que gira nosso sentido de sobrevivência ao menos, logo a árvore de monte carlo reproduz isso. PS: não sou da área de programção, longe disso, nem programar eu sei, foi mais minha dedução lógica mesmo, me corrigem se estiver errado a idéia.

Incrível !!! Orgulha o Brasileiro !

10:18 fez-me lembram do Sistema de Ensino

Cara como vc só tem 300K de inscritos? Vc merecia mais de 1M, tu é foda mlk

mano você é muito genial cara, meu deus

Eu lembro quando aprendi o 2048, depois de um tempo fuçando, acabei por aprender o padrão de jogar tudo pra um canto (parecido com o modelo utilizado), esse padrão com um tiquinho de sorte é o suficiente pra fazer a pontuação proposta no nome do jogo. Mas, resolvi que dava pra fazer mais e pra além do padrão comecei a fazer certas correções e com isso da pra ir bem longe. O negócio da árvore de monte carlo me parece bem o deep blue, ele usa de um poder de calculo muito grande pra pensar em diversas probabilidades e consequências, mas faz um jogo contra intuitivo pra nós humanos, que usamos mais um reconhecimento de padrão do que o calculo bruto. A chave da árvore de monte carlo parece ser o número de variantes pensadas. Com uma amostragem muito grande ela acaba indo pra resultados melhores mesmo sem o reconhecimento dos padrões (que é como nós e a rede neural pensamos - pelo menos majoritariamente). Talvez se a rede neural fosse programada em busca do resultado mais alto ou diminuir o valor que ela dá para a semelhança com o jogo ideal (diminuir apenas, não excluir) e somar isso ao potencial de calculo da árvore de monte carlo você consiga uma IA que faça absurdos no jogo. Acho que também pode tentar adicionar no monte carlo o padrão do jogo ideal, pra servir como um modelo desejado, mas que fique em segundo plano em relação ao calculo das amostragens. Não sei qual a possibilidade de se combinar as duas formas de IA e quais seriam as limitações (sou bem fraquinho em programação, não é minha área de estudo), mas parece que se for possível essa somatória (reconhecimento do padrão ideal + Calculo bruto) deve dar pra fazer um absurdo de jogo... Desculpa a possível redundância do argumento, escrevi meio na pressa

Acho que a questão do segundo método é um foco maior no momento que na estrutura final. Tentai tirar o máximo de cada movimento que você tem. Ele leva em consideração que ele tem uma série de cenários possíveis pra cada movimento que ele fizer. Sendo assim, já que é impossível prever qual vai ser o próximo cenário (onde as próximas peças aleatórias vão aparecer) , ele vai pela opção que sobrevive em mais cenários diferentes. Você não determina qual vai te manter vivo até o final do jogo, mas qual vai te manter vivo até o final da próxima jogada, e isso te mantém vivo até o final do jogo.

7:32 na hora onde ele fala "um pouco diferente, apareceu um anúncio de uma menina dizendo "só um pouquinhO KAKKAKAKA

"é errando que se aprende" expliquei o monte carlo

O que será necessário aprender pra codar estes tipos algoritmos de IA, é possível aprender de maneira autodidata ? valeu pelo vídeo e sempre acompanho o seu canal desde os primordios.🤘🔥

Recomendo você fazer um curso e divulgar, seria muito mais aproveitado pelos programadores e para vc.

Cara! Eu espero muito que você esteja ganhando muito dinheiro. Porque eu acho sensacional isso que você faz. De uma inteligência bem acima da média. Sempre que dá, eu assisto seus vídeos. Parabéns!

Mano É pra isso que matemática se aplica kkkkk eu nunca vi matemática bruta na prática Se isso fosse ensinado na escola todo mundo conversava em binário Kkkķkkk Amei seu canal Melhor canal de tecnologia

Voce acha q é possível criar um app de IA que jogue jogos do estilo "candy crush"? Seria algo parecido com esse, que teria q determinar a melhor jogada, ou seria mais puxado para o reconhecimento das cores?

E se você ao invés de colocar movimentos aleatórios no algoritmo de Monte Carlo, colocar a IA para jogar e ver qual foi o melhor movimento que ela fez

Cara, acho que um dos motivos para um resultado tão diferente entre a rede neural e a técnica de Monte Carlo foi a forma como apresentou o gabarito, pois você colocou o gabarito sendo visualmente "um efeito dominó" decrescente em que o maior valor se situa no canto superior esquerdo, sendo que talvez para determinado jogo fosse mais promissor que o maior valor estivesse em qualquer dos outros 3 cantos. Assim você pode ter eliminado algum comportamento promissor apenas por não escolher a organização do maior no canto superior esquerdo e o segundo maior como segundo elemento da fila (já que também poderia ter sido o segundo elemento da coluna). Abração, cara! Conheci agora e já me inscrevi, tmjj!

A busca Monte Carlo é mais fácil de se entender se pensarmos no xadrez, onde ela é muito usada: você precisa pensar em cada movimento como tendo um impacto direto na avaliação atual do tabuleiro. Por exemplo: sacrificar uma torre aleatoriamente até permite algumas sequências vitoriosas se o adversário errar muito, mas em geral, qualquer jogador razoavelmente bom (aka o jogador médio) vai conseguir ganhar do campeão mundial se estiver jogando com uma torre a mais. Da mesma forma, cada uma das 4 setas objetivamente contribui positiva ou negativamente para a solução. Para nós, só faz sentido depois de combinar muitos lances seguidos, mas voltando ao xadrez, um jogador forte entende, mesmo sem um motivo claro, por que um cavalo fica melhor em d5 do que em a8 (embora existam algumas raras posições em que o contrário é verdade, daí a importância da média!). E é isso que a Monte Carlo faz: ao traçar uma média entre as possibilidades, ela emula uma compreensão abstrata do quanto aquele movimento contribui ou não para a posição!

Esse jogo é simplesmente incrível (literalmente). Eu fico imaginando o porquê de ninguém da Atari não ter tido essa ideia antes!

“As vezes é preciso dar um passo pra trás pra conseguir dar 2 pra frente”, vc disse q o monte carlo não fazia isso e outro sim Mas mano, é exatamente o contrário, o monte Carlo tecla baixo diversas vezes justamente pq as vezes é necessário teclar baixo pra conseguir prorrogar o jogo e depois deixar tudo pra cima e esquerda. A rede neural tem preferência de sempre deixar tudo ajustado e acaba travando em um momento, é igual tentar resolver um lado do cubo mágico sem mexer nos outros lados já montados

Finalmente 😃 esperei meses

Acredito que a tendência para a rede neural "preferir' usar a seta para cima se dê pelo viés do tabuleiro perfeito onde ela aprendeu que maiores pontos = padrão do maior para o menor da esquerda para a direita e de cima para baixo, onde em ultima instância a maior importância é a da linha superior, depois da coluna da esquerda e assim por diante. O Monte Carlo não tenta fazer isso, o que resulta em "micro situações" otimizadas que favorecem a resolução de um problema local que acabariam por colapsar o tabuleiro todo se a ordem enviesada fosse prioridade.

Mano na moral te admiro, você é muito inteligente, deveria estar em uma empresa foda de computação tipo Playstation ou Nintendo ... Ou até Microsoft

Hoje: Vamos escravizar a IA Amanhã: Vamos escravizar os humanos

Cara, acho que se você programasse a IA para fazer operações no mercado financeiro, bolsa de valores e tal, você já seria mais do que milionário kkkkk

Vídeo muito bom,tem como fazer a inteligência artificial conseguir jogar campo minado?

Primeira vez em contato com canal. Excelente conteúdo, parabéns!

Lembra aquele jogo onde que era tipo um quadro pequeno, onde vc tinha que ficar movendo as peças de um lado pro outro pra no fim você conseguir montar a imagem? Faz a IA resolver um desses, mas com umas 1.000 peças ou mais. Acho que o nome correto do jogo é "O jogo do 15".

Esse método Monte Carlo é praticamente um cheat ou uma cola na prova. Primeiro vê se dá certo, depois executa. Aí obviamente vai se sair melhor.

Faz uma inteligencia artificial que reconhece imagens Igual a que o google faz com o hcaptcha

Gostaria de um video ensinando como vc faz as simulações, pode ser um caso super simples seria um grande incentivo. Parabéns pelo canal

A rede que você criou construiu para si uma lógica de busca por um resultado em específico. O algoritmo de Monte Carlo pode ser usado para diversas coisas mesmo sendo guloso. E a vantagem dele, nesse caso, é que ele sempre está buscando o melhor resultado dentre as possibilidades que ele vislumbra. Como os número surgem de forma aleatória ele se sai bem analisando os cenários futuros e escolhendo os melhores.

Acho que dificilmente você irá ler meu comentário, mas queria muito ver você colocando a IA jogando poker de uma forma lucrativa, sempre tomando as melhores decisões. Se alguém ler esse comentário e quiser ajudar, curte aqui para ele ler, por favor!

Faz a I. A jogar geometry dash

Eu sei que você é uma pessoa bastante ocupada. Mas tipo, você poderia fazer uma IA jogar "No Humanity" ? Sério, esse sim é o jogo mais difícil do planeta.

Sou fã de xadrez e esse video, primeiro q vejo do canal, me fez enxergar de forma diferente as maquinas do xadrez. Vlw

Conheci teu canal por agr e achei incrivel, principalmente porque estou no inicio do curso de engenharia de Software e é muito interessante ver essas aplicações mais casuais. Pena que esses vídeos dão muito trabalho e acabam levando muito tempo pra ser produzido, mas o resultado é muito bom, parabéns

Jogo do ano no futuro 2048 :3 Quem entendeu a referência da like!

se os humanos não conseguem "gerar" números aleatórios, então se alguém falar um número em varias situações diferentes é possível saber como foi o passado dessa pessoa 🤔 kkkk

Eis q vc espera um mês o vídeo pra seu comentário bombar, e aí esquece o que tinha comentado: Not stronks!!

Vc era pra ter no mínimo 1 bilhão de inscritos. Que trabalho foda!!

O fato de escolher o movimento que leva mais longe, assemelha-se ao do xadrez, só faltou nomear o objetivo para cada grupo de movimentos.

Resumindo o vídeo: não entendi nada

Duvido a inteligência artificial jogar cuphead. IMPOSIVEL

Parece que o ''Monte carlo" aprende com o erro.

Que incrível! Difícilmente comento em algum vídeo mas o seus mecerecem parabéns! Esse jeito intuitivo de explicar algo que parece "bobinho" como um jogo, possui inúmeras aplicações no cotidiano, principalmente no mundo corporativo, independente do segmento. Sem dúvidas é a base do nosso futuro.

cara que doideira, já cheguei em 4096 e demorou muito kkkkk. é triste ver a maquina fazendo tão rápido, mas pensando bem, acho que ela jogou mais do que eu. eu acho que a aleatoriedade da arvore funciona melhor pq a rede neural não consegue prever como evitar tocar pra baixo. nessa estrategia onde você exclui uma direção você precisa fazer de tudo pra evitar a direção indesejada. então acredito que seja mais um problema na estrategia do que a ineficiência. eu fazia pra direita e pra baixo, então eu sempre evitava colocar pra esquerda ou pra cima caso a fileira da direita não estivesse completa ou tivesse uma possível soma. acho que se conseguir fazer a rede neural entender isso você consegue ir bem longe.

Ja tentou fazer um jogo 4D e tentar treinar a I.A nesse jogo? (Se ver esse comentário e n saber o que é um jogo 4D eu te respondo)

Pessoas em 2020: em 2048 poderemos viver em marte 2048: boneco do sherek que se mexe sozinho

manooooo!!!! Tu é foda d++++++++++++. finalmente os vídeos vão voltar😭😭😭😭 sempre tive esperanças desse grande dia chegar

cara, eu e meu amigo eramos viciado nisso no ensino médio lá pra 2012, 2013... eu lembro q dps de vários dias jogando, a gnt meio q "simultaneamente", sem falar a estratégia um pro outro, percebeu q ficar juntando as peças num canto quase sempre dava certo. saudades daquela época...

Tenta ensinar uma IA a sobreviver. Tipo... Num jogo em que precisa comer,beber, caçar, conversar, popular,etc... Seria legal.

A monte Carlos bate a rede neural simplesmente pq uma realiza ações mediante o q tem! (rede neural), já a outra se utiliza do q pode fazer (monte carlos), avaliando os cenário e escolhendo o mais promissor.