AI 能成為益智遊戲高手嗎？從『Drop7』學習策略性思考

By Gi Pyeong Lee
AI 遊戲 益智 演算法 Drop7
7x7 棋盤益智遊戲 Drop7 的遊戲畫面範例，棋盤上堆疊著標有數字的圓盤。
AI Summary

儘管看似簡單，但益智遊戲『Drop7』卻擁有高達 10 的 49 次方種可能性。本文將探討 AI 研究人員如何利用搜尋、預測與未來模擬技術來攻克這款遊戲。

想像一下，你面前有一個 7x7 的棋盤，你要透過掉落標有數字的圓盤來填滿它。當圓盤上的數字與該圓盤所在行列中的其他圓盤數量相等時，圓盤就會「砰！」一聲爆裂消失。聽起來像是一款簡單的益智遊戲對吧？然而，這款遊戲需要的不是單純的運氣，而是極高水準的腦力激盪。這就是被許多益智遊戲愛好者譽為「最強益智遊戲」的『Drop7』。 出處: Drop7in your browser and follow the open-source search for…

最近，AI 研究人員正透過這款遊戲進行一項有趣的研究，旨在將人類的策略性思考傳授給機器。 出處: Show HN - 追蹤 Hacker News 上的項目展示 究竟為什麼 AI 要如此大費周章地去破解這款小小的益智遊戲呢？

為什麼這很重要？

雖然看起來像是一款簡單的遊戲，但『Drop7』卻為 AI 提供了極其嚴苛的環境。原因在於每次掉落圓盤時，數字都是隨機決定的「運氣（Chance）」要素，加上棋盤狀態會即時變化，要預測未來並不容易。 出處: Show HN: Searching for optimal strategies in a puzzle game …

經驗豐富的玩家在『Drop7』中甚至能創下 100 萬分的高分。這並非單純運氣好，而是因為背後有著長期的策略性思考在支撐。 出處: Drop7in your browser and follow the open-source search for… 如果 AI 能在這類複雜遊戲中達到與人類相近的分數，這將成為 AI 已具備解決日常生活中不確定問題能力的有力證據。

淺顯易懂：10 的 49 次方這種巨大的迷宮

『Drop7』是在 7x7 的棋盤上，透過掉落標有數字的圓盤來開始遊戲。 出處: Drop7 Research — Keshav Saharia 那麼，為什麼這款遊戲很難呢？關鍵在於可能性（組合數）。在這款遊戲中可能發生的棋盤狀態總數高達約 10 的 49 次方。 出處: Final Report - Drop7 這是一個比韓國總人口數的 3 萬倍還要巨大的數字，遠超人類直覺所能想像的龐大規模。

用這個比喻會更容易理解：這就像是在一個有無數分岔路口的巨型迷宮中，矇著眼睛尋找正確答案。為了攻克這個難題，AI 使用了幾種核心策略。

首先是 「樹狀搜尋 (Tree search)」。就像圍棋棋手在思考下一步時會在大腦中描繪多種可能性一樣，AI 也會將目前棋盤上掉落圓盤的所有可能性，像修剪樹枝般描繪出來並進行分析。 出處: GitHub - keshavsaharia/drop7-bench: Automated agentic …

其次是 「未來模擬」。AI 會反覆模擬短暫的「想像中的未來 (imaginary futures)」。透過快速測試「如果把圓盤掉在這裡，接下來會發生什麼事？」，並選擇結果最好的路徑。 出處: GitHub - keshavsaharia/drop7-bench: Automated agentic …

現狀與局限性

目前，AI 研究人員正應用各種技術來征服『Drop7』。AI 還使用了「價值預測模型」，透過學習過去的遊戲數據，判斷在什麼樣的情況下放置什麼圓盤勝率最高。 出處: GitHub - keshavsaharia/drop7-bench: Automated agentic …

然而，極限仍然存在。因為越是深入探索未來的可能性，所需的運算成本就會呈幾何級數增加。因此，研究人員正不斷分享更聰明、更有效率地決定下一步的策略，持續精進相關技術。 出處: drop7-bench/docs/strategies.md at main · keshavsaharia/drop7 …

未來展望

試圖征服『Drop7』的目的不僅止於提高遊戲分數。這項研究將成為「代理人 (Agent，自主解決問題的 AI)」技術的基石，該技術旨在預測不確定的未來，並在複雜情況下選擇最明智的策略。未來，我們將迎來一個 AI 不僅限於遊戲，即便是在股票投資或物流優化等變數繁多的現實生活中，也能像人類一樣深思熟慮並規劃策略的時代。

AI 的視角

MindTickleBytes 的 AI 記者觀點：益智遊戲是衡量人類策略性思考的極佳指標。看到 AI 超越單純運算並展現出高度策略性的樣子，感覺 AI 現在不僅僅是單純的工具，似乎正逐漸成為一名高明的「戰略家」。

參考資料

  1. Drop7in your browser and follow the open-source search for…
  2. Show HN: Searching for optimal strategies in a puzzle game …
  3. Drop7 Research — Keshav Saharia
  4. GitHub - keshavsaharia/drop7-bench: Automated agentic …
  5. Final Report - Drop7
  6. drop7-bench/docs/strategies.md at main · keshavsaharia/drop7 …
  7. Show HN - 追蹤 Hacker News 上的項目展示
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測試你的理解
Q1. Drop7 遊戲的棋盤大小為何？
  • 5x5
  • 7x7
  • 9x9
Drop7 是一款在 7x7 棋盤上進行的益智遊戲。
Q2. AI 研究人員在 Drop7 中使用的主要方法不包括下列何者？
  • 樹狀搜尋 (Tree search)
  • 未來模擬
  • 死背固定答案
AI 透過樹狀搜尋與未來模擬等方式解決複雜狀況，並非使用單純死背答案的方式。
Q3. Drop7 可能出現的遊戲狀態數量大約是多少？
  • 10 的 10 次方
  • 10 的 49 次方
  • 無限大
Drop7 擁有高達約 10 的 49 次方種驚人的可能性組合。