20 টি এআই অ্যালগরিদম কীভাবে কাজ করে?

Question

একটি নিখুঁত নির্ভুল এআই দ্বারা চালিত 20 টি প্রশ্নের সহজ অনলাইন গেমস।

তারা এত ভাল অনুমান কিভাবে?

Comments

এটি আমি এখনও পর্যন্ত এআইকে দেখেছি সেরা 20 টি প্রশ্ন বলে মনে হচ্ছে। অন্যথায় আমি অন্য একটির সাথে লিঙ্ক করব।

— ড্যাডি ওয়ারবক্স

খুব ভাল. যদিও আকিনেটর 20q.net এর চেয়ে অনেক বেশি স্বজ্ঞাতভাবে অনুমান করে দেখা যাচ্ছে, যতদূর আমি বলতে পারি। আমি বিশেষ আগ্রহী যে এটি বিশেষ 'স্মার্ট', তাই কথা বলতে আগ্রহী।

— ড্যাডি ওয়ারবক্স

অনলাইনে এই জিনিসটির অস্তিত্ব সম্পর্কে আমার ধারণা ছিল না। এটি তৃতীয় প্রয়াসে 'পাইন শঙ্কু' অনুমান করেছিল, আমার আশ্চর্য হয়ে! চিত্তাকর্ষক

— পিটার পেরি

+1 - অবশ্যই প্রোগ্রামিং সম্পর্কিত, এবং একটি ভাল প্রশ্ন।

— অ্যাডাম ডেভিস

@ জেফএটউড আপনি কোন নিবন্ধটি লিঙ্ক করার চেষ্টা করছেন?

— antony.trupe

Answer 1

আপনি এটি বাইনারি অনুসন্ধান অ্যালগরিদম হিসাবে ভাবতে পারেন। প্রতিটি পুনরাবৃত্তিতে, আমরা একটি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করি, যা সম্ভাব্য শব্দের পছন্দগুলির প্রায় অর্ধেকটি বাদ দিতে পারে। যদি মোট এন শব্দ থাকে তবে আমরা লগ 2 (এন) প্রশ্নের পরে উত্তর পেতে আশা করতে পারি।

20 টি প্রশ্নের সাথে, আমাদের 2 ^ 20 = 1 মিলিয়ন শব্দের মধ্যে একটি শব্দ খুঁজে পেতে সর্বোত্তম হওয়া উচিত।

আউটলিয়ারদের (ভুল উত্তর) নির্মূল করার একটি সহজ উপায় হ'ল সম্ভবত র্যানস্যাক জাতীয় কিছু ব্যবহার করা । এর অর্থ হ'ল, যে সমস্ত প্রশ্নের উত্তর দেওয়া হয়েছে তা আমলে নেওয়ার পরিবর্তে, আপনি এলোমেলোভাবে একটি ছোট উপসেট বেছে নিন, যা আপনাকে একটি উত্তর দেওয়ার পক্ষে যথেষ্ট। এখন আপনি পুনরাবৃত্তি করেছেন যে বিভিন্ন প্রশ্নগুলির কয়েকটি এলোমেলো উপসেট সহ কয়েকবার, যতক্ষণ না আপনি দেখতে পান যে বেশিরভাগ সময় আপনি একই ফলাফল পেয়ে যাচ্ছেন। আপনি তখন জানেন যে আপনার সঠিক উত্তর আছে।

অবশ্যই এই সমস্যাটি সমাধান করার অনেকগুলি উপায়ের একটি উপায়।

Comments

এই সাধারণ প্রোগ্রামটি প্রদর্শন করে যে আপনি কী সম্পর্কে ভাল বলছেন। আপনার উপর ক্লিক করতে পারেন একবার আপনি সেখানে পেতে code: এটি দেখতে লিংক openbookproject.net/py4fun/animal/animal.html

— Noctis Skytower

এই ধরণের এআই কি পরিষেবা হিসাবে উপলব্ধ? আমি যদি সমস্ত প্রশ্ন এবং উত্তর সরবরাহ করতে এবং সেগুলি খুঁজে পেতে পারি?

— tggagne

এবং আপনি এই ধরনের অ্যালগরিদম কি বলবেন? এটির কি একটি নাম আছে?

— tggagne

Answer 2

একটি সিদ্ধান্ত গাছ সরাসরি এই ধরণের প্রয়োগকে সমর্থন করে। সিদ্ধান্ত গাছগুলি সাধারণত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় ব্যবহৃত হয়।

সিদ্ধান্ত গাছ হ'ল একটি বাইনারি গাছ যা প্রতিটি শাখায় "সেরা" প্রশ্নটি তার বাম এবং ডান বাচ্চাদের দ্বারা উপস্থাপিত সংগ্রহগুলির মধ্যে পার্থক্য করার জন্য জিজ্ঞাসা করে। সর্বোত্তম প্রশ্নটি কিছু শেখার অ্যালগরিদম দ্বারা নির্ধারিত হয় যা 20 টি প্রশ্নের প্রয়োগের নির্মাতারা গাছ তৈরিতে ব্যবহার করেন। তারপরে, অন্যান্য পোস্টারগুলি ইঙ্গিত হিসাবে, 20 স্তরের গভীর একটি গাছ আপনাকে দশ লক্ষ জিনিস দেয়।

প্রতিটি পয়েন্টে "সেরা" প্রশ্নের সংজ্ঞা দেওয়ার একটি সহজ উপায় হ'ল এমন কোনও সম্পত্তি অনুসন্ধান করা যা সর্বাধিক সমানভাবে সংগ্রহটিকে অর্ধেক করে দেয়। এইভাবে যখন আপনি এই প্রশ্নের হ্যাঁ / কোনও উত্তর পাবেন না, আপনি প্রতিটি পদক্ষেপে সংগ্রহের প্রায় অর্ধেকটি পরিত্রাণ পাবেন। এইভাবে আপনি আনুমানিক বাইনারি অনুসন্ধান করতে পারেন।

উইকিপিডিয়া আরও একটি সম্পূর্ণ উদাহরণ দেয়:

http://en.wikipedia.org/wiki/Decision_tree_learning

এবং কিছু সাধারণ পটভূমি:

http://en.wikipedia.org/wiki/Decision_tree

Comments

+1, আমি নোট করব যে এটি অ্যাটউড নিবন্ধের অন্যতম মন্তব্য ছিল।

— সিজিপি

সত্য, যদিও বেসিক প্রোগ্রাম অ্যানিমালটিতে কোন প্রশ্নগুলি ব্যবহার করা উচিত এবং গাছের মধ্যে কত উচ্চতর রাখা উচিত তা নির্ধারণের জন্য একটি প্রশিক্ষণ অ্যালগরিদম নেই। প্রশিক্ষিত সিদ্ধান্ত গাছের সাথে পারফরম্যান্স আরও ভাল হওয়া উচিত। (আমি মন্তব্যকারীর সাথে একমত যে আটউড প্রশ্নগুলি দেখতে অনেকটাই দেখতে পেয়েছিল যেমন সেগুলি নিউরাল নেটওয়ার্ক দ্বারা নয় বরং মূল অ্যালগরিদম দ্বারা উত্পন্ন হয়েছিল।)

— নাথান শিভলি-স্যান্ডার্স

Answer 3

আমি এখানে খেলাটি পড়ার পরামর্শ দিচ্ছি: http://en.wikedia.org/wiki/Twenty_Questions

বিশেষত কম্পিউটার বিভাগ:

গেমটি পরামর্শ দেয় যে একটি স্বেচ্ছাসেবী বস্তু শনাক্ত করার জন্য প্রয়োজনীয় তথ্য (যেমন শ্যাননের এনট্রপি পরিসংখ্যান দ্বারা পরিমাপ করা হয়) প্রায় 20 বিট is তথ্য তত্ত্ব সম্পর্কে লোকদের শেখানোর সময় গেমটি প্রায়শই উদাহরণ হিসাবে ব্যবহৃত হয়। গাণিতিকভাবে, যদি প্রতিটি প্রশ্নের অর্ধেক বস্তু দূর করার গঠিত হয়, 20 টা প্রশ্নের প্রশ্নকারী 2 মধ্যে পার্থক্য অনুমতি দেবে ²⁰ বা 1.048.576 বিষয়। তদনুসারে, বিশ টি প্রশ্নের জন্য সবচেয়ে কার্যকর কৌশলটি এমন প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করা যা অবশিষ্ট সম্ভাবনার ক্ষেত্রটি প্রায় প্রতিটি সময়কে প্রায় অর্ধেক ভাগ করে দেয়। প্রক্রিয়াটি কম্পিউটার বিজ্ঞানে বাইনারি অনুসন্ধান অ্যালগরিদমের সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ।

Comments

এটি এর কিছু ব্যাখ্যা দেয়। কিন্তু আপনি যখন ভুল উত্তর এবং সাধারণ অস্পষ্টতা বিবেচনা করেন, তখনও এটি এতটা সোজা বলে মনে হয় না।

— ড্যাডি ওয়ারবক্স

আপনি যদি লিঙ্কটি দেখেন তবে আপনি দেখতে পাবেন যে এটি সত্যিই হ্যাঁ / কোনও প্রশ্ন নয় যা প্রতিবার ক্ষেত্রটিকে অর্ধেক দ্বারা বিভক্ত করতে পারে। আপনার উত্তরটি 20 টি প্রশ্নের জন্য সঠিক হলেও, আমি মনে করি শানের উত্তরটি আরও সঠিক, একটি সাধারণ নিকটবর্তী প্রতিবেশী শেখার অ্যালগরিদম এবং পর্যাপ্ত ব্যবহারকারী ইনপুট কিছু সঠিক ফলাফলের জন্য অনুমতি দেয়।

— z -

আহ, সত্য, এগুলি একই, তবে অবশ্যই নিকটতম প্রতিবেশী আরও বেশি অর্থবোধ করে।

— সিজিপি

Answer 4

এটি নিজেকে "ইন্টারনেটে নিউরাল নেট" হিসাবে বিল করে, এবং এর মূলটি রয়েছে। এটি সম্ভবত একটি অতিরিক্ত ম্যাট্রিক্সে প্রশ্ন / উত্তর সম্ভাব্যতা সঞ্চয় করে। এই সম্ভাব্যতাগুলি ব্যবহার করে, কোন প্রশ্নটি জিজ্ঞাসা করতে হবে যে পরবর্তী প্রশ্নটি সবচেয়ে ভালভাবে সংকুচিত করবে তা সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য সিদ্ধান্তের অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে সক্ষম। একবার এটি কয়েক ডজন সম্ভাব্য উত্তরের সংখ্যা সঙ্কুচিত করে দেয় বা যদি এটি ইতিমধ্যে 20 টি প্রশ্নের মধ্যে পৌঁছে যায়, তবে এটি সম্ভবত সবচেয়ে বেশি পড়া শুরু করে।

20q.net এর সত্যই আকর্ষণীয় দিকটি হ'ল বেশিরভাগ সিদ্ধান্ত গাছ এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক অ্যালগরিদমগুলির বিপরীতে যা আমি সচেতন, 20q একটি বিচ্ছিন্ন ম্যাট্রিক্স এবং ইনক্রিমেন্টাল আপডেটগুলি সমর্থন করে।

সম্পাদনা করুন: পুরোটা সময় নেটে উত্তরটি রয়েছে Turn উদ্ভাবক রবিন বার্গনার তার 2005 সালের পেটেন্ট ফাইলিংয়ে তাঁর অ্যালগরিদমকে বিশদভাবে বর্ণনা করেছিলেন ।

Answer 5

এটি একটি শেখার অ্যালগরিদম ব্যবহার করছে।

কে-এনএন এর মধ্যে একটির একটি ভাল উদাহরণ।

উইকিপিডিয়া: কে-নিকটতম নিকটবর্তী অ্যালগোরিদম

Comments

এই ক্ষেত্রে নিকটস্থ প্রতিবেশী অ্যালগরিদম কি ভাল পছন্দ? দেখে মনে হবে যে এটি ভুল উত্তরগুলি ভুলে যাওয়ার পক্ষে যথেষ্ট পরিমাণে ক্ষমা করবে এবং প্রচুর পরিমাণে মাত্রা রয়েছে যার মধ্যে অনেকগুলিই কোনও ডেটা ছাড়াই রয়েছে। (আমি হামিং দূরত্বের ব্যবহার এবং প্রতিটি প্রশ্নে একটি মাত্রা অনুমান করছি)) সিদ্ধান্তের গাছটি আরও প্রাকৃতিক ফিট বলে মনে হয়।

— কাইলোটন

লার্নিং থিওরিটি সঠিক উত্তর- এটি কম 'নির্ভুল' উত্তর দেয় বলে কিছু যায় আসে না কারণ এটি যে ভুলগুলির প্রতি করা হয় তার উপর ভিত্তি করে হয়ে যায়, যা এটি অনুমান করাতে আসলে আরও ভাল করে তোলে।

— জোনাথন প্ল্যাককেট

সুতরাং এটি কীভাবে জিজ্ঞাসা করার জন্য সেরা প্রশ্ন সনাক্ত করতে সহায়তা করে?

— থমাস আহলে