البحث في شجرة اللعبة (Game Tree Search) هو أسلوب في الذكاء الاصطناعي يُستخدم لحل مشكلات الألعاب (Games) عبر تمثيل جميع الحالات الممكنة للعبة على شكل شجرة حالات (Game Tree). كل عقدة في الشجرة تمثل حالة من اللعبة (Game State)، والفروع تمثل الحركات (Moves) الممكنة للاعبين.
يتم استكشاف الشجرة لتحديد أفضل حركة باستخدام خوارزميات مثل:
• Minimax Algorithm: لاختيار الحركة المثلى بافتراض أن الخصم يلعب بأفضل استراتيجية.
• Alpha-Beta Pruning: لتقليص عدد العقد المستكشفة وتسريع البحث دون التأثير على النتيجة النهائية.
• Monte Carlo Tree Search (MCTS): يعتمد على المحاكاة العشوائية لتقدير قيمة الحركات في الألعاب المعقدة مثل Go.
بهذا النهج يستطيع الذكاء الاصطناعي تقييم البدائل والتخطيط للخطوات القادمة بطريقة استراتيجية تشبه تفكير الإنسان في الألعاب التنافسية.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق