Murder Mystery 2, yang sering disebut sebagai MM2, pada dasarnya dilihat sebagai permainan deduksi sosial yang sederhana di dalam platform Roblox. Permainan ini melibatkan satu pemain yang mengambil peran sebagai pembunuh, yang lain sebagai sheriff, sementara sisanya berusaha untuk bertahan hidup. Namun, permainan ini berfungsi sebagai laboratorium perilaku yang kompleks, memberikan wawasan tentang bagaimana penelitian kecerdasan buatan memeriksa pengambilan keputusan emergen dan sistem adaptif.
Dalam MM2, setiap putaran mengatur ulang peran dan variabel, menciptakan kondisi baru yang mengharuskan pemain untuk beradaptasi. Peserta harus menginterpretasikan informasi yang tidak lengkap, memprediksi niat orang lain, dan bereaksi dengan cepat. Ini mencerminkan pemodelan ketidakpastian yang berusaha ditiru oleh sistem AI, menunjukkan mikro-kosmos perilaku manusia yang terdistribusi dalam lingkungan digital yang terkontrol.
Fitur kunci dari MM2 adalah penugasan peran yang acak. Karena pemain tidak tahu siapa pembunuhnya di awal, perilaku menjadi sinyal penting untuk membuat inferensi. Perubahan dalam gerakan, posisi yang tidak biasa, atau keraguan dapat menimbulkan kecurigaan di antara pemain. Dari perspektif AI, skenario ini mirip dengan deteksi anomali, di mana sistem harus membedakan antara variasi normal dan tindakan jahat, tugas yang dilakukan pemain manusia secara naluriah.
Proses pengambilan keputusan sheriff menggambarkan pemodelan prediktif. Bertindak terlalu cepat dapat menyebabkan penghapusan yang salah terhadap pemain yang tidak bersalah, sementara menunda tindakan meningkatkan kerentanan. Keseimbangan antara respons terburu-buru dan hati-hati ini mencerminkan algoritma optimisasi risiko, semakin menjembatani kesenjangan antara permainan dan penelitian AI.
MM2 juga menunjukkan bagaimana sinyal mempengaruhi pengambilan keputusan kolektif. Pemain sering mencoba untuk mempersembahkan diri mereka sebagai tidak mengancam atau kooperatif, dan isyarat sosial ini dapat secara signifikan mempengaruhi peluang mereka untuk bertahan hidup. Dalam penelitian AI, sistem multi-agen memanfaatkan mekanisme sinyal untuk berkoordinasi atau bersaing, menjadikan MM2 sebagai demonstrasi yang disederhanakan namun efektif tentang bagaimana penipuan dan asimetri informasi dapat membentuk hasil. Secara keseluruhan, MM2 mencontohkan bagaimana aturan sederhana dapat menghasilkan pola interaksi yang kompleks, menyoroti potensi permainan multipemain ringan untuk berkontribusi pada pemodelan perilaku dan kompleksitas emergen dalam penelitian AI.