AI : 학습과 전략

AI에 대한 "백서"를 작성하고 싶은 이론이 있습니다. AI에서 탐색하고 싶은 차이점은 학습과 전략입니다. 제 질문은 이 주제에 관한 다른 자료를 어디서 읽을 수 있습니까?

체스 예제를 드리겠습니다. 체스 AI를 최대 트리로 보도록하겠습니다. 적 유닛을 점령하면 해당 유닛의 가치가 해당 결정의 "이동 점수"에 추가됩니다 (또한 조각을 잃으면 점수에서 그 값을 뺍니다). 폰을 캡처하면 1 포인트, 기사 4 포인트, 루크 5 포인트 등이 될 수 있습니다.

AI가 이러한 포인트를 적용하고 다음 움직임을 결정하는 전략 이 될 것입니다. 예. 10 개의 가능한 움직임이 주어지면, 3 개의 움직임이 끝날 때 최고 (최대 점수)를 선택하십시오.

학습 은 이러한 값을 결정하기 위해 통계적 관찰을 적용 할 것입니다. 100 번의 게임을한다면 AI는 폰을 잡는 것이 2 포인트, 기사는 7 포인트, 루크는 3 포인트 (100 게임 플레이 기준) 만 결정할 수 있습니다.

이 구별은 이미 문학에 존재하고 있다면, 어디서 읽을 수 있습니까?

편집 : 누구 든지이 접근법을 사용하는 체스 게임 (소스 코드가 바람직 함)을 알고 있습니까? 아마 Chess960 @ Home ?

전략이라고 부르는 것을 일반적으로 AI 커뮤니티에서 검색 이라고 합니다. 여기에는 A * 및 DFS 와 같은 간단한 알고리즘과 A *와 같은 정보 검색을위한 휴리스틱 디자인 방법 이 포함 됩니다.

학습이라고하는 것을 기계 학습 이라고하며 , 일반적으로 지도 학습 , 비지도 학습 및 강화 학습 으로 나뉩니다 . 아마도 게임에서 가장 중요한 영역은 유전자 프로그래밍 , 신경망 및 지원 벡터 머신 및 베이지안 네트워크 일 것 입니다. 그러나 머신 러닝은 엄청난 분야이며 이는 연구하는 작은 도구 들일뿐입니다.

다른 유형의 AI 접근법에 정말로 관심이 있다면 Wikipedia를 읽는 대신 AI : A Modern Approach 와 같은 실제 교과서를 얻는 것이 좋습니다 .

AI를 현대적인 방식으로 읽어야 합니다. 이 책은 약간 비싸지 만 기초 작업을 할 때까지 AI에 대해 진지하게 논의 할 수는 없습니다. 또한 2 판은 3 판만큼 좋으므로 저렴한 2 판을 찾으면 가져 가십시오.

머신 러닝을 배우고 싶다면 미첼 박사의 책 은 깊이있는 정보를 많이 가지고 있습니다.

불행히도 AI 학계에 입학하는 데 큰 장애물이 있습니다. 그러나 고유 한 (잘못된) 어휘를 사용하고 학계에서 이미 잘 알려진 기술에 대해 설명하는 백서를 게시하는 경우에는 도움이되지 않습니다.

자신을 향상시키기 위해 상대방의 행동을 배우는 분야에는 몇 가지 주목할만한 항목이 있습니다. 좋은 스팸 필터는이 작업을 수행합니다. Paper Rock Scissors AI를 살펴 봐야합니다. PRS를 독특하게 만드는 것은 단순하고 검색이 필요하지 않다는 것입니다 (AKA 전략). AI가 인간을 이길 수있는 유일한 방법은 자신의 취향을 배우고 활용하는 것입니다.

NYTimes가 구축 한이 PRS AI 봇을 확인하십시오 .