За допомогою досліджень давніх ігор можуть бути створені нові.
У 1238 році середньовічний правитель Альфонсо X Кастільський (Alfonso X de Castilla) опублікував книгу під назвою Libro de los Juegos, або «Книга ігор». Вона складалася з 97 пергаментних сторінок, містила красиві кольорові ілюстрації різних ігор, включаючи шахи, кістки і нарди.
Альфонсо класифікував ігри за трьома категоріями: ігри верхи на конях, ігри піші (фехтування і боротьба) і ігри сидячи. Третю категорію він розділив далі на ігри, засновані на мисленні, азартні ігри і поєднують ці два фактори.
Проводячи відмінності, Альфонсо неофіційно заснував таку наукову область як людологія - дослідження ігор, що викликає інтерес у математиків, вчених, що працюють в області інформаційних технологій, соціологів та інших.
Але є одна забута область людології - це вивчення давніх ігор, наприклад, таких, в які грали Альфонсо та інші історичні діячі. Ця область так і не переросла в самостійну дисципліну.
Ситуація, схоже, незабаром зміниться завдяки роботі Камерон Браун (Cameron Browne) і її колег з Маастріхтського університету (нідерл. Universiteit Maastricht). Вони - першопрохідці в галузі археології, орієнтованої на ігри. Їхня мета - краще зрозуміти давні ігри і роль останніх у людському суспільстві, відновити правила і визначити, як вони вписуються в еволюційне древо ігор, в які ми граємо сьогодні. Вони називають цю дисципліну археолюдологією.
У дослідників амбітні плани по науці, що зароджується. Вони кажуть, що інноваційні технології машинного розпізнавання, штучного інтелекту і глибинного аналізу даних відкривають абсолютно нові можливості для вивчення стародавніх ігор і поглиблення розуміння того, як вони розвивалися.
Першим завданням археолюдології стане визначення діяльності, що представляє для неї інтерес. Браун і її команда зацікавлені в традиційних стратегічних іграх, де для перемоги потрібні правильні рішення, а також в іграх, що заохочують розумову, а не фізичну майстерність. Їх особливо цікавлять ігри, що мають історичну культурну значимість.
Проте, вони не виключають повністю ігор, орієнтованих виключно на удачу. Гарним прикладом може служити сімейство ігор, пов'язаних зі зміями і сходами. Хоча вони засновані на чистій випадковості, дослідники кажуть, що подібна гра важлива з культурної точки зору і може пролити світло на розвиток стратегічних ігор.
Дослідники моделюють ігри як математичні об'єкти, що піддаються обчислювальному вивченню. Це ґрунтується на ідеї, що ігри складаються з одиниць інформації, названих людемами (ludemes). Такі, наприклад, кидок кісток або Г-подібний хід конем в шахах.
Людеми еквівалентні генам у живих істот або мемам як елементам культурної спадщини. Їх можна передавати з однієї гри в іншу, в іншому випадку вони помруть і більше ніколи не з'являться знову. Головне, що вони можуть бути об'єднані в більш великі системи, що формують власне ігри.
Процес моделювання спрямований на те, щоб охопити форми, в яких поєднуються людеми. Наприклад, підхід вчених полягає в тому, щоб створити «дерево» людем для кожної гри, що вивчається ними. Це дозволить об'єктивно описувати і порівнювати різні ігрові процеси.
Це має стати кроком вперед. Суттєвою проблемою для тих, хто вивчає стародавні ігри, є те, що правила гри не завжди відомі або зрозумілі. Це може призвести до дивного ходу гри. Хороший приклад - скандинавська гра хнефатафл. Протягом багатьох років «визначальним» правилом для хнефатафла був дисбаланс на користь «боку короля» через помилку перекладу. Коли помилка була помічена і виправлена, гра стала набагато більш симетричною.
Подібна асиметрія в ігровому балансі - сигнал про те, що в сучасному розумінні гри щось не так. Група дослідників пропонує перевірити фактичні дані на предмет помилок перекладу та інших проблем. Щоправда, не виключено, що гра й насправді могла відбуватися асиметрично.
Цей підхід може також призвести до виникнення інших проблем. Наприклад, ігри менш правдоподібні, коли затягуються при очевидному результаті, або коли занадто часто закінчуються внічию, або, може, занадто довгі або занадто короткі. Будь-які ігри, що потрапляють в ці категорії, перевіряються особливо уважно.
Інша перевага підходу з людемами полягає в тому, що він дозволяє простежити еволюцію ігор, подібно еволюції живих істот. А також можна об'єднати кращі сторони однієї гри з кращими сторонами іншої - і сформувати нову гру.
Процес поділу ігор на людеми еквівалентний секвенуванню генів. Він дозволяє по-різному вивчати сімейства ігор і розглядати зв'язки між ними. Можна навіть скласти гіпотетичне родове древо, щоб показати, як ігри могли відбуватися один від одного.
Звичайно, цілком ймовірно, що деякі подібні правила або людеми могли розвиватися незалежно один від одного. З'ясувати, чи так це, теж буде одним із завдань, що стоять перед дисципліною, що формується.
Саме тут технології машинного навчання, аналізу даних і штучного інтелекту можуть значно допомогти. Це також підвищує ймовірність використання еволюційних алгоритмів для створення нових ігор.
Можна почати з випадково обраних послідовностей людей, які система буде тестувати на предмет грабельності. Більшість таких поєднань згине у відпрацьованому матеріалі, але деякі можуть містити цікаві ігрові можливості.
Ці вибрані успішні ігри потім можна відтворювати в новому поколінні людемних послідовностей, а також змінювати за допомогою точкових рекомбінацій. Кращі з цього покоління будуть відбиратися для відтворення, і так далі. Типи ігор, породжені подібною системою, можуть бути цікаві.
Таким чином, це готове до розробки родовище. Нові галузі вивчення не такі вже й рідкісні, але завжди цікаво спостерігати за їхньою еволюцією.