Cílem této práce je přiblížit koncept textové hry dětem a mládeži ve věku 6 až 15 let, po-skytnout jim motivaci jít do knihovny, kde si mohou hru zahrát a ukázat jim tak, že i čtení může být zábavné. Druhá část práce se zabývá vývojem algoritmu umělé inteligence a po-rovnáním jeho výkonu s lidskými hráči.
Toto srovnání umožní optimalizovat obtížnost hry a poskytne poznatky o preferencích a schopnostech mladších hráčů. Mezi očekávané výsledky patří lepší vyvážení obtížnosti hry, cenná doporučení pro navrhování textových her pro tuto věkovou skupinu a poznatky o potenciálních přínosech interaktivního čtení.
Anotace v angličtině
The aim of this thesis is to introduce the concept of a gamebook to children and young pe-ople aged 6 to 15, motivate them to go to the library to play the game and to show them that reading can be fun. The second part of the thesis deals with the development of an arti-ficial intelligence algorithm and comparing its performance with human players.
This comparison will allow to optimize the difficulty of the game and provide insights into the preferences and abilities of younger players. Expected results include a better balance of game difficulty, valuable recommendations for designing gamebook-based games for this age group, and insights into the potential benefits of interactive reading.
Klíčová slova
Unity, C#, Umělá inteligence, Textové hry
Klíčová slova v angličtině
Unity, C#, Artificial Intelligence, Gamebook
Rozsah průvodní práce
81
Jazyk
CZ
Anotace
Cílem této práce je přiblížit koncept textové hry dětem a mládeži ve věku 6 až 15 let, po-skytnout jim motivaci jít do knihovny, kde si mohou hru zahrát a ukázat jim tak, že i čtení může být zábavné. Druhá část práce se zabývá vývojem algoritmu umělé inteligence a po-rovnáním jeho výkonu s lidskými hráči.
Toto srovnání umožní optimalizovat obtížnost hry a poskytne poznatky o preferencích a schopnostech mladších hráčů. Mezi očekávané výsledky patří lepší vyvážení obtížnosti hry, cenná doporučení pro navrhování textových her pro tuto věkovou skupinu a poznatky o potenciálních přínosech interaktivního čtení.
Anotace v angličtině
The aim of this thesis is to introduce the concept of a gamebook to children and young pe-ople aged 6 to 15, motivate them to go to the library to play the game and to show them that reading can be fun. The second part of the thesis deals with the development of an arti-ficial intelligence algorithm and comparing its performance with human players.
This comparison will allow to optimize the difficulty of the game and provide insights into the preferences and abilities of younger players. Expected results include a better balance of game difficulty, valuable recommendations for designing gamebook-based games for this age group, and insights into the potential benefits of interactive reading.
Klíčová slova
Unity, C#, Umělá inteligence, Textové hry
Klíčová slova v angličtině
Unity, C#, Artificial Intelligence, Gamebook
Zásady pro vypracování
1. Vypracujte literární rešerši na téma prohledávání mapy a hledání řešení v prostoru.
2. Popište použité pracovní prostředí.
3. Implementujte problém pomocí vhodné modelové reprezentace a popište algoritmy umělé inteligence, které mohou problém vyřešit - optimalizovat.
4. Problém nasimulujte pomocí vhodného herního enginu.
5. Porovnejte skóre dosaženého pomocí algoritmů umělé inteligence se skóre dosaženého lidskými subjekty.
Zásady pro vypracování
1. Vypracujte literární rešerši na téma prohledávání mapy a hledání řešení v prostoru.
2. Popište použité pracovní prostředí.
3. Implementujte problém pomocí vhodné modelové reprezentace a popište algoritmy umělé inteligence, které mohou problém vyřešit - optimalizovat.
4. Problém nasimulujte pomocí vhodného herního enginu.
5. Porovnejte skóre dosaženého pomocí algoritmů umělé inteligence se skóre dosaženého lidskými subjekty.
Seznam doporučené literatury
Markov Decision Processes in Practice BOUCHERIE, Richard J. a Nico M. VAN DIJK, ed. Markov Decision Processes in Practice [online]. Cham: Springer, 2017 [cit. 2022-11-29]. ISBN 978-3-319-47766-4. Dostupné z: https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-47766-4
UNITY - První seznámení s tvorbou počítačových her, Tomáš Holan HOLAN, Tomáš. Unity: první seznámení s tvorbou počítačových her. Praha: CZ.NIC, z.s.p.o., 2020. CZ.NIC. ISBN 978-80-88168-57-7.
Deep learning on graphs, Yao Ma Jiliang Tang MA, Yao a Jiliang TANG. Deep Learning on Graphs. Cambridge: Cambridge University Press, 2021. ISBN 978-1108831741.
Artificial Intelligence engines: A tutorial introduction to the mathematics of deep learning STONE, James V. Artificial intelligence engines: a tutorial introduction to the mathematics of deep learning. USA: Sebtel Press, 2019. ISBN 978-0-9563728-1-9.
Seznam doporučené literatury
Markov Decision Processes in Practice BOUCHERIE, Richard J. a Nico M. VAN DIJK, ed. Markov Decision Processes in Practice [online]. Cham: Springer, 2017 [cit. 2022-11-29]. ISBN 978-3-319-47766-4. Dostupné z: https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-47766-4
UNITY - První seznámení s tvorbou počítačových her, Tomáš Holan HOLAN, Tomáš. Unity: první seznámení s tvorbou počítačových her. Praha: CZ.NIC, z.s.p.o., 2020. CZ.NIC. ISBN 978-80-88168-57-7.
Deep learning on graphs, Yao Ma Jiliang Tang MA, Yao a Jiliang TANG. Deep Learning on Graphs. Cambridge: Cambridge University Press, 2021. ISBN 978-1108831741.
Artificial Intelligence engines: A tutorial introduction to the mathematics of deep learning STONE, James V. Artificial intelligence engines: a tutorial introduction to the mathematics of deep learning. USA: Sebtel Press, 2019. ISBN 978-0-9563728-1-9.
Přílohy volně vložené
Flash disk
Přílohy vázané v práci
ilustrace, tabulky
Převzato z knihovny
Ne
Plný text práce
Přílohy
Posudek(y) oponenta
Hodnocení vedoucího
Záznam průběhu obhajoby
Studentka seznámila komisi s výsledky své bakalářské práce. Poté byly prezentovány posudky vedoucího a oponenta a následně byla vedena rozprava, během které byly položeny následující otázky a komentáře:
Jako největší přínos vidím hotovou hru, která je na velmi vysoké úrovni a též snahu udělat experiment s dětmi ve veřejné knihovně. Samotná hra však nerespektuje žádný obecný návrh herního mechanismu. Tudíž i znovu aplikovatelnost navrženého AI algoritmu, který je mimochodem spíše naivní search, je takřka nemožná. I přesto však je práce rozumně strukturovaná, naprogramovaná hra je designově velmi přívětivá. (Ing. Ulrich)
Bylo by možné použít pro AI i jiný algoritmus, než Monte Carlo Tree Search? Pokud ano, tak který? Jak dlouho trvalo vykonání 1000 simulací pomocí AI? Nepřemýšlela jste ještě o experimentu testování více průchodů hry (např. 5) pro každého lidského hráče a zhodnocení jeho zlepšování/zhoršování? (Dle mého názoru by se takto dal porovnat proces/rychlost učení lidských hráčů vs proces učení AI.). Můžete říct svůj předpoklad, jak by mohly výsledky takového experimentu vypadat?
Hra je moc hezky zpracovaná a vzhledem k cílům, kterých chtěla studentka dosáhnout dává provedené řešení smysl. Z technického hlediska je jediné, co bych vytknul to, že se může hráč pohybovat i při zobrazení dialogu. Chybějící animaci pohybu postavy neberu v tomto případě jako problém. (dr. Vogeltanz)
Jak jste vytvořila hru? AI hraje hru? (prof. Platoš)
Jak byl vytvořen příběh a jednotlivé texty? Jaké technologie jste použila? Co bylo vaší výzvou a lze hru posunout dál? (prof. Šenkeřík)
Bylo cílem vytvořit hru a nebo ji i aplikovat na procvičení nějaké výuky na základní škole? Pro jaký stupeň školy je hra určena? (dr. Perůtka)
Kolik je použito prostředí? S čím souvisí náhodnost, s nějakým předchozím rozhodnutím? (prof. Platoš)
Hrály děti pro opakování hru tak, že to opět četly? Máte zkušenosti s tímto typem her? (prof. Šenkeřík)
Studentka pohotově reagovala a všechny otázky správně zodpověděla.