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Die "klassischen" Ansätze enden meist in endlosen if-else Geschichten und meist sind die KIs "weniger" auf die aktuelle Situation sondern (zu sehr) auf das Spiel angepasst. Das endet meist in immer gleiches Verhalten der KI egal, wie man sich selbst verhält. Man muss also viel "nachbessern" um den klassischen Ansatz an viele Situationen anpassen zu können. Diese Notwendigkeit sollte bei einem Potenzialansatz nicht gegeben sein (zumindest nach meinen aktuellen Kenntnisstand).

Ich habe das Paper überflogen. Auffällig ist halt, dass sie mit Differenzialgleichungen arbeiten und als "Schalter" exp-Funktionen nutzen, die einer Fermi-Verteilung sehr ähnlich sind. Das Argument, dass die Funktionen direkt von 0 auf 1 schalten sah ich zwar nicht ein (denn dass ist eigentlich nur für unendlich große alpha der Fall), aber daran wollte ich mich nicht aufhalten. Interessant ist halt der "total" Verzicht auf die typischen if-Sachen, wobei ich mich frage, ob ein Rechenwerk wirklich so gut mit exp-Funktionen umgehen kann, aber dass ist ja eher ein "Implementierungsproblem".
Explizit haben Sie das Thema Potenzial nie erwähnt, auch wenn die beschrieben Funktionen als Potenziale aufgefasst werden können.