IA: Aprendizagem vs. Estratégia

Eu tenho uma teoria sobre IA sobre a qual gostaria de escrever um "white paper". A distinção que quero explorar na IA é aprender versus criar estratégias. Minha pergunta é: onde posso ler outro material sobre esse assunto?

Deixe-me dar um exemplo de xadrez. Vejamos uma IA do xadrez como uma árvore máxima, onde capturar uma unidade inimiga adiciona o valor dessa unidade à "pontuação de movimento" para essa decisão (e da mesma forma, perder uma peça subtrai esse valor à pontuação). Capturar um peão pode somar 1 ponto, um cavaleiro 4 pontos, uma torre 5 pontos etc.

A estratégia seria a IA para aplicar esses pontos e determinar o próximo passo; por exemplo. com dez movimentos possíveis, escolha o melhor (pontuação máxima) ao final de três movimentos.

O aprendizado seria aplicar a observação estatística para determinar esses valores. Se você jogar 100 jogos, a IA pode decidir que capturar um peão vale 2 pontos, e um cavaleiro vale 7 pontos, enquanto uma torre vale apenas 3 pontos (com base em 100 jogos).

Essa distinção já existe na literatura? Em caso afirmativo, onde posso ler sobre isso ?

Edit: Alguém conhece um jogo de xadrez (de preferência com código-fonte) que utiliza essa abordagem? Talvez Chess960 @ Home ?

ai chess

— ashes999
fonte

Soa como uma mistura de teoria dos jogos, com "pontos" ajustados contra a aprendizagem baseada na época.

— Deceleratedcaviar

Respostas:

O que você chama de estratégia é geralmente chamado de pesquisa na comunidade de IA. Ele abrange algoritmos simples como A * e DFS e métodos para design heurístico para pesquisas informadas como A *.

O que você chama de aprendizado é chamado aprendizado de máquina , tradicionalmente dividido em aprendizado supervisionado , aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço . Provavelmente, as áreas mais importantes para os jogos são programação genética , redes neurais e máquinas de vetores de suporte e redes bayesianas . Mas o aprendizado de máquina é um campo enorme e esse é apenas um pequeno conjunto de ferramentas que ele estuda.

Se você está realmente interessado nos diferentes tipos de abordagens de IA, recomendo adquirir um livro real, como AI: uma abordagem moderna, em vez de ler a Wikipedia.

+1 para uma abordagem moderna. Grande livro. Embora eu discorde da utilidade per se de redes neurais em jogos (bar preto e branco).

— precisa

Eu não disse que eles são úteis, apenas importantes. Eles foram usados em vários jogos e muitas técnicas de IA são baseadas neles ou comparadas a eles. Ao contrário, digamos, das técnicas de agrupamento de dados, que eu uso incrivelmente frequentemente, mas acho que não vi nada mais complicado do que variações de k-means nos jogos.

Isso é suficiente justo, eu concordo que eles são as áreas mais aplicável a jogos, porém, eles só precisam de um pouco de trabalho;)

— Ray Dey

Existe uma terceira abordagem (também "estratégia") chamada Expert Systems, onde você basicamente encontra um algoritmo baseado em regras que pode não exigir nenhuma árvore de pesquisa, apenas essencialmente uma série de if-thens.

— 111111 Ian Schreiber

@Ian: Eu estou familiarizado com sistemas especialistas, mas eles não são uma série de if-thens. De fato, sistemas especialistas modernos são implementados usando as ferramentas que descrevi acima - pode-se usar o aprendizado de máquina para ajudar a avaliar possíveis regras de inferência ou pesquisar usando encadeamento para frente ou para trás através dessas regras. Talvez você esteja pensando em árvores de decisão, mas mesmo essas são criadas e aprimoradas pelo aprendizado de máquina e exploram vários caminhos usando a pesquisa.

Você definitivamente deve ler a IA como uma abordagem moderna . O livro é um pouco caro, mas você não pode ter uma discussão séria sobre IA até ter algum trabalho de campo. Além disso, a 2ª edição é tão boa quanto a 3ª; portanto, se você conseguir encontrar uma segunda edição mais barata, faça-o.

Se você realmente deseja aprender sobre máquinas, o livro do Dr. Mitchell apresenta muitas informações detalhadas.

É uma pena que exista uma barreira tão grande de entrada nos acadêmicos de IA. Mas isso não ajudará você ou qualquer outra pessoa se você publicar um white paper que usa vocabulário (errado) exclusivo e discute técnicas já conhecidas na academia.

O campo de aprender o comportamento do seu oponente para melhorar o seu próprio possui várias entradas notáveis. Bons filtros de spam fazem exatamente isso. Você deve procurar em Paper Rock Scissors AI. O que torna o PRS único é que ele é simples e não há pesquisa envolvida (criação de estratégias da AKA). A única maneira de a IA derrotar um humano é aprender suas preferências e explorá-las.

Confira este bot de PRS AI criado pelo NYTimes.

— deft_code
fonte

Bom, mas não o que estou procurando. A resposta de Joe Wreschnig é essencialmente o que eu quero - a terminologia do que eu estou procurando pesquisar / escrever. Além disso, não sou grande em terminologia e pesquisa teórica; Prefiro escrever uma biblioteca reutilizável e distribuí-la para que as pessoas possam usá-la.

— ashes999