Sám jsem si musel trochu ujasnit, jak se vlastně správně jmenuje ta hra, kterou si zde můžete zahrát. Co se týče pravidel, nejpřesnější je asi označení Volné piškvorky či Gomoku. Rozdíl je však ve vizuální stránce, protože správně se Gomoku hraje s černými a bílými kameny a nikoli pomocí křížků a koleček. A navíc se Gomoku hraje na průsečíky a ne do políček. Křížky a kolečka a hraní do políček jsou takové zjednodušení, protože děti ve školách to mohly snadno hrát na čtverečkovaný papír, aniž by potřebovaly desku a černé a bílé kameny. Zdá se, že varianta hry, kterou si zde můžete zahrát, neodpovídá žádné klasické verzi a asi nejpřesnější je to nazývat "Školní gomoku". Gomoku je tak trochu hra pro laiky a sprostný plebs, protože začínající hráč zde má obrovskou výhodu. Při hraní laiků to není podstatné, protože ti hrají mizerně, ale mezi profesionály by asi vždy vyhrál ten, kdo začíná. A tak existuje profi verze, jenž se zove Renju. Pravidla Renju jsou komplikovanější než Gomoku a hrají se zde speciální zahájení a začínající (černé kameny) má určité omezení ohledně spojování kamenů, aby byla hra vyrovnanější. Ale detaily vás unavovat nebudu, protože tato zdejší hra je jen to primitivní Školní gomoku. Ale nějaké ty specifika můj zdejší program přeci jen má. Hra má v podstatě dva herní enginy. Klasický algoritmický a druhý postavený na neuronové síti. Ale vy budete s pravděpodobností 99,999% chtít jen tu klasickou verzi, protože tu neuronovou sít je třeba si vytrénovat. Ano, čtete správně. V tomto programu je sice možné si zahrát proti NN (neuronové síť), ale ta je v počátku zcela tupá, nic neumí a hraje náhodně. Ale vy máte možnost si jí v prohlížeči vytrénovat tím, že nastavíte parametry (počet simulací a dávku) a pak to spustíte a hra hraje sama proti sobě a tím se učí. Až se NN dostatečně vytrénuje, vy to stopnete a můžete si proti ní zahrát. Ale co si budeme nalhávat, aby se NN něco naučila, potřebuje si zahrát obrovské množství partií a i kdybyste měli ultimátně výkonnou grafickou kartu, trvalo by to hodiny a možná i dny, než by se to něco naučilo. A kdo ví, jestli by vám po tak dlouhé zátěži nezkolaboval prohlížeč. Takže to může zajímat snad jen nějaké potrhlé geeky a nerdy se spoustou času, ale normální lidi ani omylem. Vytrénovanou NN můžete také otestovat a nechat jí hrát proti tomu klasickému algoritmu. To abyste zvěděli, jak je dobrá a co se naučila. Test lze spustit až poté, co spustíte trénink a NN se alespoň jednou aktualizuje. Pochybuji, že to někdy někdo vytrénuje tak, aby NN ten klasický algoritmus porazila. Jestli máte výkonné GPU a plno času, můžete to zkusit a pak mi dát vědět. Já se o to ani nepokusil, mám APU s integrovaným GPU. Vrátím se tedy raději k tomu klasickému algoritmu. Ten naprogramovala AI (původně Gemini a pak to přepsala či vylepšil Claude) a jednoduše řečeno hledá hrozby, eliminuje hrozby vaše a snaží se vyhrát. Odborněji řečeno algoritmus používá metodu zvanou Minimax s alfa-beta prořezáváním, která se dívá 3 tahy dopředu a snaží se matematicky ohodnotit otevřené a polouzavřené hrozby na desce. Obecně není tento klasický algoritmus moc silný a pokud začínáte a trochu se budete snažit, není problém vyhrát. Pokud začne on, už je to těžší, ale s trochou štěstí i zde vyhrát můžete. Síla hry je stále stejná a posuvníky "Velikost dávky" a "Simulace MCTS" to neovlivňují. Ty ovlivňují jen trénink a inferenci NN. Výpočet pomocí klasického algoritmu je bohužel trochu pomalejší a v komplikovaných pozicích může tah trvat i třeba 15 vteřin. Záleží na výkonu vašeho PC. Konkrétně na výkonu jednoho vlákna CPU. Tyto výpočty totiž provádí procesor na jednom jádře. To je rozdíl oproti NN, která umí využít GPU (grafický čip). Protože hra právě kvůli NN využívá knihovnu Tensorflow a stahuje jí přes CDN, může se stát, že offline program fungovat nebude i když k hraní proti klasickému algoritmu tensorflow není potřeba. Záleží na prohlížeči, jak se k tomu postaví. Vznik tohoto programu byl celkem rozvleklý. Původně to naprogramoval Gemini 2.5 Pro, ale pak jsem to nechal dlouhé měsíc netknuté. Poté jsem to vylepšil pomocí Gemini 3.0 Pro, ale hlavně s pomocí Claude 4.6 Sonnet, který na tom odvedl asi nejvíce práce a ten původní starý kód byl nejspíš celý přepsaný. Simulaci naprogramovala hlavně AI Claude 4.6 Sonnet od firmy Anthropic a částečně Gemini 2.5 Pro a 3.0 Pro od firmy Google dle mých požadavků dne 26. února 2026.