AI: Học so với chiến lược

Tôi có một lý thuyết về AI mà tôi muốn viết một "whitepaper" về. Sự khác biệt tôi muốn khám phá trong AI là học so với chiến lược. Câu hỏi của tôi là, tôi có thể đọc tài liệu khác về chủ đề này ở đâu?

Hãy để tôi đưa ra một ví dụ cờ vua. Chúng ta hãy xem AI cờ như một cây tối đa, trong đó việc bắt một đơn vị kẻ thù sẽ thêm giá trị của đơn vị đó vào "điểm di chuyển" cho quyết định đó (và tương tự như vậy sẽ mất một phần trừ đi giá trị đó vào điểm số). Bắt một con tốt có thể kiếm được 1 điểm, một hiệp sĩ 4 điểm, một tân binh 5 điểm, v.v.

Chiến lược sẽ là AI để áp dụng những điểm này và xác định bước đi tiếp theo; ví dụ. đưa ra mười động tác có thể, chọn điểm tốt nhất (điểm tối đa) vào cuối ba lần di chuyển.

Học tập sẽ được áp dụng quan sát thống kê để xác định những giá trị đó. Nếu bạn chơi 100 trò chơi, AI có thể quyết định rằng bắt được một con tốt là 2 điểm và một hiệp sĩ có giá trị 7 điểm, trong khi một rook chỉ có giá trị 3 điểm (dựa trên 100 giao diện).

Sự phân biệt này đã tồn tại trong văn học chưa, và nếu vậy, tôi có thể đọc về nó ở đâu?

Chỉnh sửa: Có ai biết một trò chơi Cờ vua (tốt nhất là có mã nguồn) sử dụng phương pháp này không? Có lẽ Chess960 @ Trang chủ ?

Những gì bạn gọi là chiến lược thường được gọi là tìm kiếm trong cộng đồng AI. Nó bao gồm các thuật toán đơn giản như A * và DFS và các phương thức để thiết kế heuristic cho các tìm kiếm có thông tin như A *.

Những gì bạn gọi là học tập được gọi là học máy , theo truyền thống được chia thành học tập có giám sát , học tập không giám sát và học tập củng cố . Có lẽ các lĩnh vực quan trọng nhất đối với các trò chơi là lập trình di truyền , mạng lưới thần kinh và máy vectơ hỗ trợ và mạng Bayes . Nhưng học máy là một lĩnh vực to lớn và đây chỉ là một bộ nhỏ các công cụ mà nó nghiên cứu.

Nếu bạn thực sự quan tâm đến các loại phương pháp tiếp cận AI khác nhau, tôi khuyên bạn nên có một cuốn sách giáo khoa thực sự, như AI: Cách tiếp cận hiện đại thay vì đọc Wikipedia.

Bạn chắc chắn nên đọc AI một cách tiếp cận hiện đại . Cuốn sách này hơi đắt tiền nhưng bạn không thể có một cuộc thảo luận nghiêm túc về AI cho đến khi bạn có một số công việc cơ bản. Ngoài ra phiên bản thứ 2 cũng tốt như phiên bản thứ 3, vì vậy nếu bạn có thể tìm thấy phiên bản thứ 2 rẻ hơn, hãy mang theo.

Nếu bạn thực sự muốn tham gia vào máy học, cuốn sách của Tiến sĩ Mitchell có nhiều thông tin sâu sắc.

Thật không may là có một rào cản lớn như vậy vào các học giả AI. Nhưng nó sẽ không giúp bạn hoặc bất cứ ai khác nếu bạn xuất bản một tờ giấy trắng sử dụng từ vựng độc đáo (sai) và thảo luận về các kỹ thuật đã được biết đến trong giới hàn lâm.

Lĩnh vực học tập hành vi của đối thủ để cải thiện chính bạn có một số mục đáng chú ý. Bộ lọc thư rác tốt làm điều này. Bạn nên nhìn vào Paper Rock Kéo AI. Điều làm cho PRS trở nên độc đáo là nó đơn giản và không có tìm kiếm liên quan (chiến lược AKA). Cách duy nhất AI có thể đánh bại con người là tìm hiểu sở thích của anh ta và khai thác chúng.

Kiểm tra bot PRS AI này được xây dựng bởi NYTimes.