Ludic Robot - LUNA Framework

Ein Ludic Robot ist ein gebauter Ludic Agent: eine Maschine, ein Gerät, ein Programm oder ein Regelwerk, das ein Mensch ausführt - etwas, das an einem Ludic Process teilhat und darin unabhängig entscheidet: der Schachcomputer, der Spielroboter, das neuronale Netz, das mitspielt, das Automa eines Brettspiels. Er ist eine Sonderform des Ludic Agent und besteht dessen Kriterium: Er wählt in seinem Aktionsraum zwischen Möglichkeiten.

Er besetzt einen Teilnehmerplatz, an dem auch ein Mensch stehen könnte - der Schachcomputer sitzt auf dem Platz von Schwarz, der Bot im Fünf-gegen-Fünf auf dem Platz einer fehlenden Mitspielerin. Deshalb zählt er in der Ludic Social Structure als Teilnehmer, und „Mensch gegen Maschine” ist eine Konstellation wie jede andere.

Er ist gebaut: Sein Entscheidungsverhalten ist festgelegt (die klassische Engine, das Automa-Deck) oder trainiert (das neuronale Netz). Mensch und Tier bringen ihr Verhalten mit; der Ludic Robot bekommt es von dem, der ihn baut. Beim Automa entscheidet das Deck; der Mensch, der es ausführt, ist seine Technik, nicht sein Spieler.

Er rahmt nicht. Wie beim Tier machen Menschen das Geschehen zum Ludic Process - ausdrücklich oder nach einer gesellschaftlichen Konvention; der Ludic Robot wird in die Rahmung eingeschlossen. Beim Roboterfußball spielen die Roboter, und Menschen setzen die Partie an.

Ort und Zugang

Ort auf der Achse: AGENT - als Sonderform des Ludic Agent (agent_type: robot). Der Ludic Agent ist der typneutrale Grundbegriff; menschliche und animale Agenten sind seine anderen Typen.

Gestaltungszugang: adressierbar - gegenüber allen, die ihn nicht bauen. Wer eine Partie gegen eine Engine gestaltet, adressiert sie und regelt ihren Aktionsraum über die Regeln, kontrolliert aber nicht, wie sie spielt. Wer ihn zusammen mit dem Spiel baut - den KI-Gegenspieler eines Strategiespiels -, legt sein Verhalten fest; für ihn ist der Robot gestaltbar. Das ist die einzige Stelle, an der ein Agent gestaltbar ist - beim festgelegten Robot; wer ein Automa entwirft, legt sein Verhalten im Deck fest. Ist er trainiert, legt der Bauende Ausstattung, Zielfunktion und Trainingsdaten fest, und das Verhalten ergibt sich: Für ihn ist der Robot anzielbar - er zielt es an und prüft es im Test. Lernt der Robot in der Partie weiter, wandert sein Verhalten über die Partien (§10).

Beziehungen auf der Achse:

AGENT: Er ist eine Sonderform des Ludic Agent - jeder Robot ist ein Agent - und erbt dessen Kanten. Die menschlichen Dimensionen übertragen sich nicht: An ihrer Stelle beschreiben ihn vier Seiten eigener Art - Ausstattung, Verhaltensmodell, Zielfunktion, Zustandsänderung (§10); ein phänomenales Erleben hat er nicht.
CORPUS: Er besetzt einen Teilnehmerplatz - die Ludic Social Structure ordnet ihn wie jeden Agenten und zählt ihn als Teilnehmer. Der Corpus spricht ihn an, die Regulation regelt seinen Aktionsraum; wie jeder Agent führt er Actions aus.
PROCESS: Er nimmt teil, aber er rahmt nicht. Mindestens ein menschlicher Agent macht das Geschehen zum Ludic Process; der Robot wird eingeschlossen.
AGENT–CORPUS: Typneutral gilt für ihn die Ludic Sovereignty - was er am Corpus ändern darf, legen die Festlegungen fest wie für jeden Agenten.
AGENT–PROCESS: Typneutral gilt für ihn die Ludic Agent Situation. An den Ludic Fabulae wirkt er mit - der Zug der Engine ist ein Ereignis der Partie.

Abgrenzungen

Abgrenzung zu Ludic Entity

Gegen die Ludic Entity: Es entscheidet die Stelle, nicht die Technik. Dieselbe Technik kann Entity oder Ludic Robot sein. Der Schachcomputer, der Spielroboter, der Bot, der eine fehlende Mitspielerin ersetzt, besetzen einen Teilnehmerplatz - dort könnte auch ein Mensch stehen. Der Drache im Dungeon, die Gegnerwelle, die gescriptete Figur besetzen eine Stelle, die nur die Regeln erzeugen: Sie sind Entities. Ebenso das Exoskelett: Es entscheidet nicht, der Mensch darin steuert eine Entity. Umgekehrt das Automa: Ein Mensch führt sein Deck aus, aber es besetzt den Platz einer Mitspielerin - ein Mensch könnte die Fraktion spielen -, und das Deck entscheidet. Es ist ein Ludic Robot.

Abgrenzung zu Ludic Agent

Gegen den menschlichen Ludic Agent mit Werkzeug. Ein Mensch, der ein Sprachmodell bedient, bleibt menschlicher Agent: Er entscheidet. Ein Sprachmodell, das ein Spiel moderiert, ist ein Werkzeug der Spielleitung - es führt das Spiel, besetzt aber keinen Teilnehmerplatz. Ludic Robot ist erst die Maschine, die selbst mitspielt.

Beispiele

Schach gegen eine Engine: Der Schachcomputer sitzt auf dem Platz von Schwarz; wer gegen ihn spielt, spielt gegen einen Entscheidenden.
Go: AlphaGo gegen Lee Sedol (2016) - ein trainiertes neuronales Netz als Gegenüber in einem Turnierspiel.
Roboterfußball: Die Roboter spielen, Menschen setzen die Partie an - die Rahmung bleibt bei ihnen.
Mehrspieler-Shooter: Bots, die fehlende Spielende ersetzen, besetzen deren Plätze.
Strategiespiel: Der KI-Gegenspieler, den das Studio mitbaut, ist für dieses Studio gestaltbar, für die Spielenden ein Gegenüber.
Scythe solo: Das Automa spielt eine Fraktion; ein Mensch zieht seine Karten und führt aus, was sie vorgeben. Auch Wingspan hat ein Automa.

Erläuterung

Wer gegen einen Schachcomputer spielt, spielt gegen einen Gegenüber, der entscheidet - nicht gegen einen Würfel und nicht gegen eine Figur, die das Spiel selbst steuert. Der Schachcomputer sitzt dort, wo sonst ein Mensch säße. Deshalb ist er ein Ludic Agent, und weil er gebaut ist, heißt er Ludic Robot.

Auch ein Kartendeck kann mitspielen: Das Automa eines Brettspiels entscheidet nach seinem Deck, und ein Mensch führt aus, was es vorgibt.

Für die Gestaltung heißt das: Ihr könnt die Regeln so setzen, dass ein Robot mitspielen kann, und ihr könnt ihn ansprechen und seinen Aktionsraum regeln wie den jedes anderen Mitspielenden. Wie er spielt, bestimmt, wer ihn baut. Baut ihr ihn selbst mit, gestaltet ihr einen Mitspielenden - das ist die einzige Stelle, an der ein Agent gestaltbar ist.

Sides

Ein Ludic Robot hat keine Capacitas, keinen Habitus, keine Motivation und keinen Effectus im menschlichen Sinn, und er erlebt nichts. Vier Seiten beschreiben ihn - keine Spiegel der menschlichen Dimensionen, sondern was ein gebauter Agent hat:

Seite	Frage	Beispiele
Ausstattung	Was kann er wahrnehmen und ausführen?	Kamera und Greifer des Spielroboters; die Spielstandsdaten, die eine Engine liest; die Rechenzeit je Zug
Verhaltensmodell	Wie entscheidet er?	Suchbaum und Bewertungsfunktion des Schachcomputers; ein trainiertes Netz; die Regeln eines Bots im Fünf-gegen-Fünf; das Deck eines Automa
Zielfunktion	Was optimiert er?	die Gewinnwahrscheinlichkeit; den Punktestand; bei einem Lernpartner, die Partie spannend zu halten. Die Zielfunktion ist ein Ludic Objective, das ihm sein Erbauer gesetzt hat
Zustandsänderung	Was nimmt er aus Partien mit?	nichts bei der festen Engine; neue Gewichte bei einem Netz, das weiterlernt

Festgelegt oder trainiert. Bei einer festgelegten Engine oder einem Automa-Deck bestimmt der Bauende das Verhalten: Für ihn ist der Robot gestaltbar. Bei einem trainierten Netz legt er Ausstattung, Zielfunktion und Trainingsdaten fest; das Verhaltensmodell ergibt sich daraus, und er prüft es im Test: Für ihn ist der Robot anzielbar. Für alle anderen ist der Robot adressierbar, nicht kontrollierbar; regulierbar ist sein Aktionsraum.