Buzz
Thế giới cổ đại ẩn chứa rất nhiều điều kỳ diệu mà con người hiện đại luôn mong muốn khám phá. Các trò chơi bàn cờ cổ đại là một ví dụ điển hình, nhưng phần lớn những trò chơi này không đi kèm với hướng dẫn sử dụng. Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo đã mở ra một giải pháp mới cho các nhà khoa học trong việc giải quyết vấn đề này.Khám phá thế giới cổ đại và các board games không có hướng dẫn
Board games không chỉ là một trò chơi giải trí hiện đại mà còn rất phổ biến trong nền văn hóa cổ đại. Các nhà khảo cổ đã tìm thấy nhiều trò chơi cổ ở khắp nơi trên thế giới, tuy nhiên, họ chỉ có thể dựa vào các tài liệu lịch sử hoặc suy luận để tìm ra cách thức chơi của chúng. Vào những năm 1970, tại một ngôi mộ ở Shahr-i Sokhta, Iran – một khu đô thị nhộn nhịp thời kỳ Đồ Đồng – các nhà khảo cổ đã phát hiện một board game hoàn chỉnh có tuổi đời hơn 4500 năm. Trò chơi này có hình dạng một bảng với 20 ô tròn sắp xếp giống một con rắn, cùng với bốn viên xúc xắc và 27 mảnh hình học. Nó được cho là tương tự với các trò chơi cổ đại khác như Trò chơi Hoàng gia của Ur từ Lưỡng Hà.
Board game được khai quật tại Shahr-i Sokhta, IranCác nhà khoa học đã nghiên cứu và tìm ra cách chơi như thế nào?
Khác với các board game hiện đại, nơi mỗi bộ trò chơi đều đi kèm với hướng dẫn sử dụng và quy tắc chơi rõ ràng, cách chơi các trò chơi cổ đại thường được truyền miệng qua nhiều thế hệ. Điều này dẫn đến sự thay đổi trong cách chơi, tùy thuộc vào từng vùng miền và nền văn hóa khác nhau. Sự linh hoạt này không chỉ giúp người chơi dễ dàng thích nghi mà còn khiến việc tái tạo chính xác quy tắc trở nên khó khăn. Tuy nhiên, điều này cũng mang lại một lợi ích lớn cho các nhà khảo cổ học, khi họ không cần phải tìm ra một bộ quy tắc cụ thể mà chỉ cần tái tạo những quy tắc có thể chấp nhận được, phản ánh tính linh động và khả năng thích nghi của trò chơi qua thời gian và các nền văn hóa.
Royal game of Ur là một board game hiếm hoi được các nhà khảo cổ giải mã luật chơi thành côngĐể tái tạo lại các quy luật chơi của những board games cổ đại, các nhà khảo cổ thường dựa vào các chiến lược trong những trò chơi hiện đại, kết hợp với các bằng chứng khảo cổ học và sử liệu. Một ví dụ điển hình là Ludus Latrunculorum, còn gọi là Trò chơi Kẻ Cướp hoặc Lính Đánh Thuê, rất phổ biến ở La Mã cổ đại. Trò chơi này được cho là có chiến lược tương tự như các board games hiện đại. Các nhà khảo cổ học, nhờ vào một bài thơ Latin của quý tộc Calpurnius Piso ca ngợi kỹ năng chơi, đã thành công trong việc giải mã quy tắc của trò chơi. Cách tiếp cận này, kết hợp với các bằng chứng lịch sử và khảo cổ học, cũng đã giúp các nhà nghiên cứu tái tạo quy tắc của các trò chơi khác như Senet ở Ai Cập và Game of Five Lines ở Hy Lạp.
Cách Tiếp Cận Với Trí Tuệ Nhân Tạo
Không phải tất cả các trò chơi cổ đại đều có phiên bản hiện đại hay tài liệu ghi chép sẵn. Tuy nhiên, trí tuệ nhân tạo đang ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc tái tạo lại cách chơi của những trò chơi này nhờ vào khả năng tính toán mạnh mẽ. Một trong những mục tiêu chính là hiểu được luật chơi và 'hồi sinh' chúng. Thêm vào đó, các nhà khảo cổ học cũng hy vọng rằng AI sẽ giúp mở ra cánh cửa quay trở lại quá khứ, cho phép họ tìm hiểu sâu hơn về xã hội và văn hóa của những thời kỳ đó, từ đó làm sáng tỏ sự phát triển của các thể loại trò chơi. AI có thể tạo ra những tổ hợp quy tắc từ cấu trúc của trò chơi và mô phỏng cách chúng hoạt động. Quá trình này bao gồm việc phân tích trò chơi thành các đơn vị cơ bản gọi là 'ludemes' và sử dụng chúng để khám phá các sự kết hợp quy tắc khác nhau, qua đó giúp tìm ra cách chơi thú vị và phù hợp nhất. AI cũng có thể đánh giá liệu các nguyên tắc này có tạo ra sự hấp dẫn hay làm trò chơi trở nên nhàm chán.
Ludus Latrunculorum là board game La Mã được các nhà nghiên cứu sử dụng AI để tìm ra những luật chơi khả dĩDự án Digital Ludeme, kéo dài đến năm 2023, đã áp dụng mô phỏng trò chơi bằng AI để nghiên cứu các board games cổ đại, bao gồm Ludus Latrunculorum. Trò chơi này có nhiều biến thể với kích thước bảng khác nhau trên toàn đế chế La Mã, và nhóm nghiên cứu đã so sánh chúng với các trò chơi hiện đại để điều chỉnh quy tắc cho phù hợp. Sau đó, họ sử dụng AI để mô phỏng việc chơi trên các kích thước bảng khác nhau và đánh giá hiệu quả cũng như mức độ hấp dẫn của từng bộ quy tắc. Kết quả cho thấy khi kích thước bảng lớn hơn, trò chơi trở nên dài dòng và thiếu hấp dẫn. Vì vậy, nhóm nghiên cứu kết luận rằng các bảng nhỏ hơn là lựa chọn phù hợp nhất, như được mô tả trong tài liệu La Mã cổ đại. Phương pháp sáng tạo này không chỉ giúp hoàn thiện quy tắc mà còn chứng minh khả năng của AI trong việc phân tích và tái tạo các trò chơi cổ đại một cách có hệ thống.
Dựa trên những kết quả đầy hứa hẹn từ các nghiên cứu trước, mạng lưới GameTable đã được hình thành, bao gồm hơn 200 nhà khoa học máy tính, khảo cổ học và sử gia từ Châu Âu. Mạng lưới này sẽ phát triển các công cụ AI để nghiên cứu và tái tạo các trò chơi lịch sử, đồng thời xây dựng cơ sở dữ liệu chứa các trò chơi cổ xưa và truyền thống, kèm theo quy tắc và bối cảnh lịch sử của chúng. Mục tiêu là làm nổi bật sự kết nối văn hóa giữa các khu vực và thời kỳ khác nhau trong lịch sử loài người.
Nguồn: New Scientist
