Schritt 7 — Einblicke

English version

Jetzt sehen Sie, was jede Ameise vorhat

Ziel:

• Über jeder Ameise steht, was das Decision-Model für sie entschieden hat und wie sicher es war — an den drei Farben zu sehen.
• Unter dem Spiel-Brett steht, was die Kolonie bisher geleistet und gekostet hat.

Sechs Runden nach „Go east": achtmal Osten, achtmal grün.

Jede Ameise merkt sich, was ihr gesagt wurde

In start() bekommt jede Ameise ein neues Attribut:

            "said": None,

Und in next_round, direkt nach accepted(...):

        ant["said"] = (
            (way, answer.choices["step"].confidence) if way is not None else None
        )

None heißt: Diese Ameise hat in dieser Runde nichts getan. Entweder kam keine Antwort, oder die Antwort wurde verworfen.

Drei Farben und ein Strich

SURE = [(0.85, "#7fd18b"), (0.60, "#e3c45c"), (0.0, "#e08074")]
UNSURE = "#8b8b93"

def colour_of(confidence: float) -> str:
    """Which of the three bands a confidence falls into."""
    for floor, colour in SURE:
        if confidence >= floor:
            return colour
    return UNSURE

• Grün (ab 0,85): Das Modell hatte einen Grund.
• Gelb (ab 0,60): eine leichte Neigung.
• Rot (unter 0,60): Die Antwort hat die Schwelle von 0,22 genommen, aber das Modell rät im Grunde.
• Grau: Die Ameise hat nichts getan.

Rot reicht bis ganz nach unten, bis 0,0. Tiefer als 0,22 kommt aber keine Antwort, die auf dem Brett erscheint — alles darunter wurde schon in accepted() verworfen und wird grau.

Die Richtungen werden abgekürzt:

SHORT = {
    "north": "N",
    "north-east": "NE",
    "east": "E",
    "south-east": "SE",
    "south": "S",
    "south-west": "SW",
    "west": "W",
    "north-west": "NW",
}

Ausgeschrieben wäre ein Etikett breiter als die drei Felder um die Ameise herum, und das Brett würde zur Textwand.

def label(ant: dict) -> str:
    if ant["said"] is None:
        text, colour = "—", UNSURE
    else:
        way, confidence = ant["said"]
        text, colour = f"{SHORT[way]} {confidence:.2f}", colour_of(confidence)

    return (
        f'  <text x="{ant["x"] * CELL + CELL / 2}" y="{ant["y"] * CELL - CELL * 0.15}" '
        f'font-size="{CELL * 0.38}" font-family="system-ui, sans-serif" '
        f'fill="{colour}" text-anchor="middle">{text}</text>'
    )

Der graue Strich für eine untätige Ameise ist wichtiger, als er aussieht. Ein Brett, auf dem die Hälfte der Etiketten grau ist, sagt etwas über die Frage aus, nicht über die Ameisen. Gar nichts zu zeichnen würde genau das verstecken.

Gezeichnet werden die Etiketten zuletzt, damit nie eine Ameise über einer Beschriftung liegt — die Etiketten sind schließlich der Grund, warum man aufs Brett schaut. Und sie erscheinen erst, wenn die Kolonie wach ist; vorher gibt es nichts zu beschriften:

    labels_svg = "\n".join(
        label(ant) for ant in st.session_state.ants if st.session_state.awake
    )

Unter dem Brett erklärt eine Zeile, was die Farben bedeuten:

if st.session_state.awake:
    st.caption(
        "Above each ant: what Jev chose and how sure it was. "
        ":green[green from 0.85] · :orange[yellow from 0.60] · "
        ":red[red down to 0.22] · grey means the ant did nothing this round."
    )

Was es kostet

USD_PER_MILLION_TOKENS = 0.042

cost = st.session_state.tokens * USD_PER_MILLION_TOKENS / 1_000_000
asked = st.session_state.requests
thrown = len(st.session_state.discarded)

Die Eingabe-Tokens zählt accepted() schon seit Schritt 6 mit. Jetzt steht auch ihr Preis da.

colony, meter = st.columns(2)
colony.write(
    f"Round **{st.session_state.round}** · "
    f"**{st.session_state.stores}** of {level['target']} stored · "
    f"**{carried}** carried · "
    f"**{len(st.session_state.fruit)}** on the board"
)
meter.write(
    f"**{asked}** decisions from Jev, **{thrown}** discarded"
    + (f" (**{thrown / asked:.0%}**)" if asked else "")
    + f" · {st.session_state.tokens:,} tokens · **\\${cost:.4f}**"
)

Links die Kolonie, rechts das Messgerät. Die Reihenfolge ist Absicht: Der Vorrat ist das Spiel, die Kosten sind nur das, womit man es misst.

Aus einem echten Lauf: 88 Entscheidungen in elf Runden, 53 verworfen, 48.100 Token, 0,0020 Dollar. Eine Runde mit acht Ameisen kostet also rund 0,0002 Dollar, ein ganzes Spiel einen halben bis einen ganzen Cent (gemessen in Kapitel 8). Diese Zahl sollte man kennen, bevor man anfängt, im Sekundentakt nachzufragen.

Tipp: Dollarzeichen sind LaTeX

Die erste Fassung schrieb **${cost:.4f}** — und auf dem Bildschirm stand die Zahl nicht fett, sondern als Formel gesetzt. Streamlits Markdown liest ein Paar Dollarzeichen als mathematische Formel.

Die Lösung ist \\$ im Python-String, also ein escaptes Dollarzeichen im Markdown.

Was man jetzt sieht

Der Unterschied, den die Etiketten sichtbar machen, ist derselbe wie in Kapitel 6. Nur sieht man ihn jetzt direkt, statt ihn aus einer Prozentzahl zu erschließen.

Nach „Fan out and search, keep away from each other" stehen fast nur graue Striche auf dem Brett.

Nach „Go east. Every one of you, east, until you find fruit — then bring it home." sieht es aus wie im Bild oben: acht Etiketten, alle grün, alle E, zwischen 0,86 und 0,99. Der Befehl ist eindeutig, die Antworten sind es auch.

Lange bleibt das nicht so. In einem anderen Lauf mit demselben Befehl stand neben vier grünen E ein rotes SE 0.36. Es gehörte zu einer Ameise, der Osten gerade versperrt war, und die deshalb etwas anderes wählen musste. Darüber, was stattdessen richtig ist, sagt der Befehl nichts — und genau das zeigt die Farbe.

So lesen Sie im Bild, was vorher eine Statistik war: Ein klarer Befehl macht sichere Ameisen. Ob er sie auch klug macht, steht auf einem anderen Blatt — genau diese Kolonie ist in Kapitel 6 mit einem ebenso klaren Befehl geschlossen in eine Ecke marschiert.

Ausprobieren

• Geben Sie einen eindeutigen Befehl („Go west") und einen vagen („Do something useful") und vergleichen Sie die Farben auf dem Brett.
• Zählen Sie die grauen Striche pro Runde. Das ist die Verwurfsquote, nur ohne Prozentrechnung.
• Beobachten Sie eine einzelne Ameise über mehrere Runden. Sieht sie eine Frucht, wird ihr Etikett grün, bevor sie dort ankommt.
• Lassen Sie die Kosten mitlaufen und rechnen Sie hoch: Was kostet ein Brett mit 50 Ameisen und 200 Runden?

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Dieses Tutorial wurde von Gerhard Völkl unter Verwendung von Claude Code (Anthropic) erstellt. Es soll helfen, mehr über das Thema „Wenn Ameisen ein Decision-Model fragen“ zu lernen. Verbesserungsvorschläge gerne an gkvoelkl@nelson-games.de.