এআই: কৌশল বনাম শেখা


16

আমার এআই-তে একটি তত্ত্ব রয়েছে যা আমি একটি "হোয়াইটপেপার" লিখতে চাই। আমি এআই-তে যে পার্থক্যটি সন্ধান করতে চাই তা হ'ল বনাম কৌশল শেখা। আমার প্রশ্ন, আমি এই বিষয় সম্পর্কে অন্যান্য উপাদানটি কোথায় পড়তে পারি?

আমি একটি দাবার উদাহরণ দিতে দিন। আসুন একটি দাবা এআইকে সর্বাধিক গাছ হিসাবে দেখি, যেখানে শত্রু ইউনিট ক্যাপচারিং সেই সিদ্ধান্তের জন্য "মুভ স্কোর" এ সেই ইউনিটের মান যুক্ত করে (এবং একইভাবে কোনও টুকরো হারানোও সেই স্কোরের মানকে বিয়োগ করে)। একটি পদ্ম ক্যাপচারটি 1 পয়েন্ট, একটি নাইট 4 পয়েন্ট, রোক 5 পয়েন্ট ইত্যাদির নেট হতে পারে net

কৌশলগুলি এই পয়েন্টগুলি প্রয়োগ করতে এবং পরবর্তী পদক্ষেপটি নির্ধারণ করতে এআই হবে; যেমন। দশটি সম্ভাব্য পদক্ষেপ দেওয়া হয়েছে, তিনটি মুভের শেষে সেরা (সর্বোচ্চ স্কোর) বাছুন।

শিক্ষাগুলি সেই মানগুলি নির্ধারণের জন্য পরিসংখ্যান পর্যবেক্ষণ প্রয়োগ করবে। আপনি যদি 100 টি গেম খেলেন, তবে এআই সিদ্ধান্ত নিতে পারে যে একটি পদ্ম ক্যাপচারটি 2 পয়েন্ট এবং একটি নাইটের মূল্য 7 পয়েন্ট, যখন একটি রোকটির মূল্য 3 পয়েন্ট (100 গেমপ্লের উপর ভিত্তি করে)।

এই পার্থক্য কি ইতিমধ্যে সাহিত্যে বিদ্যমান আছে এবং যদি তাই হয় তবে আমি এটি সম্পর্কে কোথায় পড়তে পারি ?

সম্পাদনা করুন: কেউ কি কোনও দাবা খেলা জানেন (উত্স-কোড সহ সর্বাধিক) যা এই পদ্ধতিকে কাজে লাগায়? সম্ভবত দাবা960 @ হোম ?


3
যুগের উপর ভিত্তি করে শেখার বিরুদ্ধে 'পয়েন্ট' সামঞ্জস্য করে গেম তত্ত্বের মিশ্রণের মতো শোনাচ্ছে।
ছদ্মবেশী কাবিয়ার

উত্তর:


15

আপনি যে কৌশলটিকে কল করেন তাকে সাধারণত এআই সম্প্রদায়টিতে অনুসন্ধান বলা হয় । এটি এ * এবং ডিএফএসের মতো সাধারণ অ্যালগরিদম এবং এ * এর মতো জ্ঞাত অনুসন্ধানের জন্য হিউরিস্টিক ডিজাইনের পদ্ধতিগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে।

আপনি যাকে লার্নিং বলে থাকেন তাকে মেশিন লার্নিং বলা হয় , tradition তিহ্যগতভাবে তদারকি করা পড়াশুনা , আনসারভিজড লার্নিং এবং রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ে বিভক্ত । গেমগুলির সম্ভবত সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্রগুলি হ'ল জেনেটিক প্রোগ্রামিং , নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং সমর্থন ভেক্টর মেশিন এবং বায়েশিয়ান নেটওয়ার্ক । তবে মেশিন লার্নিং একটি বিশাল ক্ষেত্র এবং এটি যে সরঞ্জামগুলি অধ্যয়ন করে তার এটি কেবলমাত্র একটি ছোট সেট।

আপনি যদি সত্যই বিভিন্ন ধরণের এআই পন্থাগুলিতে আগ্রহী হন, আমি উইকিপিডিয়া পড়ার পরিবর্তে এআইয়ের মতো একটি আধুনিক পাঠ্যপুস্তক পাওয়ার জন্য সুপারিশ করি ।


1
একটি আধুনিক পদ্ধতির জন্য +1। দুর্দান্ত বই। যদিও আমি গেমস (ব্ল্যাক অ্যান্ড হোয়াইটে বার) স্নায়বিক নেটওয়ার্কগুলির প্রতি সেঞ্চুরির উপযোগিতার সাথে একমত নই।
রায় দে

আমি বলিনি যে সেগুলি দরকারী, কেবল গুরুত্বপূর্ণ। এগুলি বেশ কয়েকটি গেমগুলিতে ব্যবহৃত হয়েছে এবং অনেকগুলি এআই কৌশলগুলি তাদের উপর ভিত্তি করে বা তাদের সাথে তুলনা করা হয়। ডেটা ক্লাস্টারিংয়ের কৌশলগুলির বিপরীতে, বলুন যা আমি অবিশ্বাস্যভাবে প্রায়শই ব্যবহার করি তবে আমি মনে করি না যে আমি গেমগুলিতে কে-মানে পরিবর্তনের চেয়ে জটিল কিছু দেখেছি।

এটি যথেষ্ট ন্যায্য, আমি সম্মত হই যে তারা গেমগুলির ক্ষেত্রে সর্বাধিক প্রযোজ্য ক্ষেত্র, যদিও তাদের কেবল কিছুটা কাজের প্রয়োজন রয়েছে))
রায় দে

বিশেষজ্ঞ সিস্টেম নামে পরিচিত একটি তৃতীয় পদ্ধতির (এছাড়াও "কৌশল অবলম্বন") রয়েছে, যেখানে আপনি মূলত একটি নিয়ম-ভিত্তিক অ্যালগরিদম খুঁজে পান যার জন্য কোনও অনুসন্ধান গাছের প্রয়োজন নেই, কেবল মূলত if-thens এর একটি সিরিজ।
ইয়ান শ্রাইবার

1
@ আইয়ান: আমি বিশেষজ্ঞ সিস্টেমগুলির সাথে পরিচিত, তবে সেগুলি যদি-তবে হয় তবে এটির সিরিজ নয়। প্রকৃতপক্ষে আধুনিক বিশেষজ্ঞ সিস্টেমগুলি আমার উপরে বর্ণিত সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে প্রয়োগ করা হয়েছে - সম্ভাব্য অনুমানের বিধিগুলি गेজ করতে কেউ মেশিন লার্নিং ব্যবহার করতে পারে, বা এই বিধিগুলির মাধ্যমে সামনের দিকে বা পিছনের দিকে শৃঙ্খলা ব্যবহার করে অনুসন্ধান করতে পারে। সম্ভবত আপনি সিদ্ধান্তের গাছের কথা ভাবছেন, তবে এগুলি প্রায়শই মেশিন লার্নিং দ্বারা তৈরি এবং টুইট করা হয় এবং অনুসন্ধানের সাহায্যে একাধিক পাথ অন্বেষণ করে।

1

আপনার অবশ্যই এআই একটি আধুনিক পদ্ধতির পড়া উচিত । বইটি কিছুটা ব্যয়বহুল তবে আপনি কিছু স্থল কাজ না পাওয়া পর্যন্ত এআই সম্পর্কে আপনার কোনও গুরুতর আলোচনা হতে পারে না। এছাড়াও ২ য় সংস্করণ তৃতীয় হিসাবে তত ভাল, সুতরাং আপনি যদি সস্তার দ্বিতীয় সংস্করণটি খুঁজে পেতে সক্ষম হন তবে এটি গ্রহণ করুন।

আপনি যদি সত্যই মেশিন লার্নিংয়ে যেতে চান, ডঃ মিচেলের বইয়ের অনেক সরানো তথ্য রয়েছে।

এটি দুর্ভাগ্যজনক যে এআই শিক্ষাবিদগুলিতে প্রবেশের এত বড় বাধা রয়েছে। তবে আপনি যদি কোনও সাদা কাগজ প্রকাশ করেন যা অনন্য (ভুল) শব্দভাণ্ডার ব্যবহার করে এবং একাডেমিয়ায় ইতিমধ্যে সুপরিচিত প্রযুক্তিগুলি নিয়ে আলোচনা করে তবে এটি আপনাকে বা অন্য কাউকে সাহায্য করবে না।

আপনার নিজের উন্নতি করতে আপনার প্রতিপক্ষের আচরণ শেখার ক্ষেত্রে কয়েকটি উল্লেখযোগ্য এন্ট্রি রয়েছে। ভাল স্প্যাম ফিল্টার কেবল এটি করে। আপনার কাগজ রক কাঁচি এআই এ সন্ধান করা উচিত। পিআরএসকে কী অনন্য করে তোলে তা হ'ল এটি সহজ এবং কোনও অনুসন্ধানের সাথে জড়িত নেই (একে একে স্ট্র্যাটেজাইজিং)। এআই একটি উপায় যে কোনও মানুষকে পরাজিত করতে পারে তার পছন্দগুলি শেখা এবং সেগুলি শোষণ করা।

এনওয়াইটাইমস দ্বারা নির্মিত এই পিআরএস এআই বটটি দেখুন


চমৎকার, তবে আমি যা খুঁজছি তা নয়। জো ফ্রেসনিগের উত্তরটি মূলত আমি যা চাই তা - এটি আমি যা গবেষণা / লিখতে চাইছি তার পরিভাষা। এছাড়াও, আমি পরিভাষা এবং তাত্ত্বিক গবেষণায় বড় নই; আমি বরং একটি পুনরায় ব্যবহারযোগ্য লাইব্রেরি লিখতাম এবং এটিকে বিতরণ করতাম যাতে লোকেরা এটি ব্যবহার করতে পারে।
ashes999
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.