source: https://ptcg-abc.pokemon.co.jp/

Kalau selama ini kita mengenal AI dari chatbot, image generator, atau model yang bisa mengalahkan manusia dalam permainan seperti catur, sekarang ada tantangan yang sedikit lebih unik, gimana kalau AI disuruh main Pokémon Trading Card Game (TCG)? Inilah yang akan dijawab lewat Pokémon TCG AI Battle Challenge, sebuah kompetisi yang diselenggarakan oleh The Pokémon Company bersama Kaggle, Matsuo Institute, dan HEROZ.

Hadiahnya juga tidak main-main, total hadiah tunai kompetisi ini mencapai US$320.000. Tapi sebenarnya bukan uang hadiahnya yang paling menarik. Tantangan utamanya adalah membuat AI yang bukan cuma tahu aturan Pokémon TCG, tetapi benar-benar bisa mengambil keputusan dan bermain melawan AI lainnya (The Pokémon Company, 2026).

Kalau dipikir-pikir, Pokémon TCG kelihatannya seperti permainan kartu biasa. Tinggal pilih kartu lalu serang, kan? Ternyata tidak sesederhana itu. AI harus menghadapi lebih dari 1.000 jenis kartu, kemudian menyusun 1 dek berisi 60 kartu, menghadapi kartu di tangan lawan yang tidak diketahui, serta hasil draw card yang tidak bisa diprediksi. Satu keputusan kecil juga bisa mempengaruhi beberapa giliran berikutnya. Karena itu, AI tidak bisa sekadar mencari “langkah terbaik saat ini”. Ia harus mempertimbangkan kemungkinan apa yang akan terjadi setelah langkah tersebut dilakukan (The Pokémon Company, 2026).

Nah, di sinilah bagian yang menarik buat anak AI. Karena Pokémon TCG memiliki informasi tersembunyi, randomness, dan banyak kemungkinan aksi, peserta tidak bisa mengandalkan satu pendekatan sederhana. Beberapa peserta menggunakan reinforcement learning dan self-play, yaitu membuat AI belajar dengan bermain melawan AI lain berulang kali. Ada juga yang menggunakan Transformer untuk mempelajari pola permainan. Salah satu submission yang berada di peringkat 20, misalnya, menggunakan Transformer-based policy dengan sekitar 25 juta parameter dan kemudian melatihnya menggunakan Proximal Policy Optimization (PPO). Dengan kata lain, AI-nya benar-benar dibuat untuk belajar dari pengalaman bermain, bukan hanya diberi daftar aturan Pokémon TCG (Kaggle, 2026).

Skala kompetisinya ternyata cukup besar. Setelah tenggat waktu di kaggle berakhir, kompetisi ini mencatat 14.183 pendaftar, 8.085 peserta, 6.807 tim, dan hampir 13.000 submisi dari 112 negara. Bahkan lebih dari 3.700 peserta mengikuti kompetisi Kaggle untuk pertama kalinya. Angka ini menunjukkan bahwa Pokémon TCG ternyata bisa menjadi playground yang cukup serius untuk eksperimen AI. Di satu sisi, game-nya familiar dan menyenangkan. Di sisi lain, di balik kartu Pokémon yang kelihatannya lucu, terdapat masalah decision-making yang cukup kompleks untuk ditangani AI (Kaggle, 2026).

Namun, perjalanan kompetisi ini belum selesai. Delapan tim terbaik dari Strategy Category akan melanjutkan perjuangan mereka ke babak berikutnya, di mana AI mereka akan kembali berhadapan dalam format Best of 3. Di tahap ini, bukan cuma soal siapa yang bisa membuat AI menang sekali, tetapi siapa yang mampu mempertahankan performa dan beradaptasi menghadapi lawan dalam beberapa pertandingan. Babak ini dijadwalkan berlangsung pada akhir 2026 dan tentunya bakal menjadi bagian paling menarik untuk melihat sejauh mana AI benar-benar bisa berpikir dalam permainan kartu. 

Nah, coba bayangkan kalau kamu yang ikut kompetisi ini, kira-kira bakal bikin AI-nya pakai reinforcement learning, self-play, Transformer, atau malah menemukan strategi yang sama sekali berbeda?

Writer:
Alvin Gunawan Sutanto – Artificial Intelligence – 2902573855

Supervisor:
D7267 – Samson Ndruru

Reference: