MiniMax
Más información
- Fundada
- 2021
- Fundador
- Yan Junjie
- Tipo
- Laboratorio de IA (LLM)
Algoritmo de búsqueda para juegos de dos jugadores que elige la jugada mejor suponiendo que el rival responderá siempre con la peor para ti.
El algoritmo recorre el árbol de juego hasta una profundidad fija, puntúa las posiciones finales con una función de evaluación y propaga los valores hacia arriba: en tus jugadas toma el máximo, en las del rival el mínimo. La teoría de fondo es el teorema minimax de John von Neumann, de 1928; en 1950 Claude Shannon describió cómo podía mover un programa de ajedrez con una búsqueda acotada y una evaluación heurística.
El minimax puro es desesperadamente caro — el número de nodos crece exponencialmente con la profundidad —, así que en la práctica siempre va acompañado de poda alfa-beta. La variante negamax aprovecha que el valor de una posición para un bando es el opuesto del valor para el otro y se arregla con un único camino de código. En juegos como el go, donde escribir una buena función de evaluación es difícil, tomó el relevo MCTS.