আমি "কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গবেষণায় দাশের ভূমিকা" ( পিডিএফ ) এবং আকর্ষণীয়ভাবে পড়ছি , এতে বলা হয়েছে:
অভিজ্ঞতা [...] পরামর্শ দেয় যে দাবা বিশেষজ্ঞদের ইনপুটগুলি, সাধারণত কার্যকর হলেও পুরোপুরি বিশ্বাস করা যায় না।
এর একটি ভাল উদাহরণ ডিপ থটসের মূল্যায়ন ফাংশন। সক্ষম মানব দাবা বিশেষজ্ঞদের বেশ কয়েকটি পরিবর্তন উল্লেখযোগ্য উন্নতি করতে ব্যর্থ হয়েছিল এবং মাঝেমধ্যে এমনকি মেশিনের কার্যকারিতা নেতিবাচকভাবে প্রভাবিত করে।
এখানে, মানব বিশেষজ্ঞরা তাদের দক্ষতার সাথে প্রোগ্রামটিতে তাদের নিজস্ব কুসংস্কারগুলি প্রবর্তন করেছিলেন। এই সমস্যাটি সমাধানের একটি উপায় হ'ল প্রোগ্রামটিতে অনুমোদিত ধরণের পরিমাণ এবং বিশেষজ্ঞের ইনপুটগুলির পরিমাণ সীমাবদ্ধ করা; অন্যটিতে প্রায় "জ্ঞান-মুক্ত" মেশিন রয়েছে।
- আধুনিক গবেষণা এবং অনুশীলনে এটি কতটা সত্য?
- এটা কি বড় সমস্যা, বা দাবা খেলার সাথে নির্দিষ্ট কিছু?
3
এনএলপিতে এই প্রভাবের একটি বিখ্যাত উক্তি রয়েছে। "প্রত্যেকবার আমি যখন একজন
—
ভাষাবিদকে চাকরি থেকে দূরে সরিয়ে দিই তখন
আটিলার উত্তরটি মূলত সঠিক (আমি একটি মন্তব্য হিসাবে সরবরাহের যোগ্যতার সাথে) সঠিক, তবে আমি ভেবেছিলাম আমি সংক্ষেপে নোট করব যে দাবা সম্পর্কিত নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে, এটি প্রমাণিত হয়েছে যে ডিপ থট দাবা বিশেষজ্ঞদের চেয়ে দাবা খুব আলাদাভাবে খেলেন। গভীর চিন্তাধারা সুস্পষ্টভাবে আগে থেকেই অনেকগুলি চালনাগুলি গণনা করে। বিশেষজ্ঞরা কেবল কয়েকটি চালনা গণনা করেন তবে তারা পূর্বের অভিজ্ঞ গেমস এবং ফলাফলগুলি স্মরণ করার জন্য গণ্য শর্টকাট নিয়োগ করে। এই স্মরণটি অন্তর্নিহিত প্যাটার্ন স্বীকৃতির মাধ্যমে উদ্ভাসিত হয় যা গেমটির জন্য একটি অনুরাগী অভিজ্ঞতা ওভারলে করে (কিছু কিছু চাল "কেবল সঠিক মনে হয়")।
—
মাইক লরেন্স