गेम खेलने के लिए AI बनाने के लिए इतना समय और पैसा क्यों खर्च करना चाहिए?


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मैं जॉन मैकार्थी और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उनके रूढ़िवादी दृष्टिकोण के बारे में पढ़ रहा था । मेरे लिए, ऐसा लगता है कि वह संसाधनों (जैसे समय और धन) के पक्ष में बहुत ज्यादा नहीं थे, जिसका उपयोग एआई को शतरंज जैसे खेल खेलने के लिए किया जा रहा था। इसके बजाय, वह ट्यूरिंग टेस्ट और एआई में मानव व्यवहार की नकल करने पर ध्यान केंद्रित करना चाहता था।

मैंने आईबीएम, गूगल आदि जैसी प्रमुख कंपनियों के बारे में कई लेख पढ़े हैं, शतरंज खेलने, गो आदि खेल खेलने के लिए AI बनाने में लाखों डॉलर खर्च किए हैं।

यह किस हद तक उचित है?


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मेरा संक्षिप्त उत्तर यह है कि शतरंज और गो जैसे खेलों में प्रकृति की जटिलता होती है (जिससे मुझे ब्रह्मांड का मतलब है) और अध्ययन करने के लिए उपयोगी हैं, विशेष रूप से उनकी अनसुलझी अवस्थाओं में, b / c, जैसे ब्रह्मांड में देखना, आपको कभी नहीं पता होगा कि क्या है आप खोजने जा रहे हैं। सरल कॉम्बीनेटरियल मॉडल, जिनमें से खेल एआई के लिए सबसे उपयोगी हैं, असीम रूप से विस्तारित हो सकते हैं। शुद्ध गणित अक्सर अनुप्रयोगों को खोजने में थोड़ा समय लेता है, लेकिन इस संबंध में इसका बहुत अच्छा ट्रैक रिकॉर्ड है। यहां तक ​​कि जहां इस तरह के खेल हल किए जाते हैं, समाधान अभी भी परिष्कृत किए जा सकते हैं।
DukeZhou

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मेरी बात को समझाने के लिए टिक-टैक-टो को हल करने के लिए एक सामयिक दृष्टिकोण देखें । यह भी रुचि का हो सकता है: टिक-टैक-टो, पार्ट II: ए बेटर वे । ये सिर्फ एक बुनियादी उदाहरण हैं कि लोग क्या कर रहे हैं और कैसे कर रहे हैं और कैसे गेम के बारे में सोच रहे हैं, इस मामले में कॉम्बीनेटरियल गेम्स, एआई से संबंधित हैं और समस्या का समाधान है।
DukeZhou

जवाबों:


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अलेक्जेंडर क्रोनरोड ने एक बार कहा था, "शतरंज कृत्रिम बुद्धि का ड्रोसोफिला है"। जॉन मैकार्थी इस कथन से असहमत हैं। मुझे लगता है कि यह मुख्य रूप से है क्योंकि उसकी अलग दृष्टि है।
इन खेलों को खेलने के लिए विकसित तकनीकों और नवीन तरीकों को कंप्यूटर विज्ञान के व्यापक स्पेक्ट्रम (और न केवल कृत्रिम बुद्धिमत्ता) पर उपयोगी पाया गया है।

द बुक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: ए मॉडर्न एप्रोच ने ग्रैंड प्रिक्स मोटर रेसिंग का इस्तेमाल उपरोक्त मुद्दे को समझाने के लिए एक सादृश्य के रूप में कियाशतरंज, गो, ओथेलो जैसे खेल एअर इंडिया के लिए हैं क्योंकि ग्रांड प्रिक्स मोटर रेसिंग कार उद्योग के लिए है। शक्तिशाली, अत्यधिक अनुकूलित इंजन जो नवीनतम इंजीनियरिंग अग्रिमों को शामिल करते हैं, नियमित सड़कों पर ड्राइविंग के लिए, खरीदारी आदि के लिए अच्छे नहीं हैं, फिर भी, यह व्यापक समुदाय द्वारा अपनाए गए नवाचारों की उत्तेजना और स्थिर प्रवाह बनाता है।

शतरंज, ओथेलो, गो जैसे गेम खेलने के लिए लिखे गए एआई कार्यक्रमों ने अशक्त चाल उत्तराधिकार, निरर्थकता छंटाई, जुझारू खेल सिद्धांत, चालाकी और निचोड़, मेटारिसिंग और बहुत कुछ जैसी अवधारणाएं पेश की हैंमशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के अत्यधिक उन्नत एल्गोरिदम उनके आउटपुट हैं।

आप इसे नासा, ISRO, JAXA और अन्य अंतरिक्ष एजेंसियों के अंतरिक्ष मिशनों के समान देख सकते हैं। इन सभी मिशनों का नागरिकों को प्रत्यक्ष लाभ नहीं है, लेकिन कई अप्रत्यक्ष लाभ हैं। वे तकनीकी नवाचारों (जीपीएस, 3 डी प्रिंटिंग, कार दुर्घटना प्रौद्योगिकी, स्वच्छ ऊर्जा, एलईडी), नौकरियों के निर्माण आदि के लिए मार्ग प्रशस्त करते हैं। अग्रिम तूफान, तूफान का पता लगाना अंतरिक्ष अन्वेषण का उत्पादन है जिसने दुनिया भर में लाखों लोगों की जान बचाई है।

एआई गेम्स ने न केवल सॉफ्टवेयर बल्कि हार्डवेयर को भी विकसित करने में मदद की है। कई नवाचारों को अत्यधिक अनुकूलित और शक्तिशाली हार्डवेयर का उत्पादन करते देखा गया है।


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इसके अलावा, शतरंज जैसे खेल अत्यधिक मानकीकृत हैं, इसलिए विभिन्न समाधानों और दृष्टिकोणों की तुलना करना आसान है। हालाँकि, ट्यूरिंग टेस्ट में तुलनात्मक रूप से कई रन (AFAIK) के अनुरूप होने का कोई औपचारिक आधार नहीं है, इसलिए विभिन्न दृष्टिकोणों की तुलना करना बहुत कठिन हो जाता है (और संभवतः कार्यप्रणाली को मापने पर निर्भर करता है)।
हॉफमेल

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"" शतरंज कृत्रिम बुद्धिमत्ता का ड्रोसोफिला है "" उसने उससे क्या व्यक्त करने की कोशिश की?
धिन

@ डीन ड्रोसोफिला एक फल मक्खी है और इसका उपयोग आनुवंशिकीविदों द्वारा उन खोजों को बनाने के लिए किया जाता है जो जीव विज्ञान पर अधिक व्यापक रूप से लागू होते हैं। यहाँ
उगन्स

मैंने यह भी पढ़ा कि विकी पेज ने मेरी टिप्पणी को मानने से पहले अभी भी कनेक्शन नहीं लिया है।
धिन

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@ डिनिन यह बस क्या जवाब दिया है। आनुवांशिकी में यह प्रजाति बहुत अच्छी तरह से समझी जाती है, उनके अधिकांश उत्परिवर्तन बहुत अच्छी तरह से देखे और समझे जाते हैं। वे आनुवंशिकी का अध्ययन करने के लिए आदर्श हैं। क्यों? मुझे नहीं पता। आपको एक विशेषज्ञ से पूछने की आवश्यकता हो सकती है। वही AI के लिए शतरंज है। शतरंज खेलने में लगाई जाने वाली अवधारणाओं में तर्कसंगत सोच, आगे की खोज, और अन्य तकनीक शामिल हैं। जब हम एक प्रोग्राम प्ले शतरंज बनाते हैं तो हम इन चीजों को इसमें शामिल करने की कोशिश करते हैं। यह समग्र रूप से AI के दर्शन में मदद करता है। मुझे उम्मीद है यह मदद करेगा।
उगन्स

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गेम खेलना आर एंड डी संसाधन आवंटन का एक फोकस क्यों है?

जब शोधकर्ताओं ने मानव समस्या को सुलझाने की क्षमता के कुछ हिस्सों को अनुकरण करने के प्रयास के रूप में खेल के साथ स्पष्ट जुनून की जांच की, जॉन मैकार्थी (1927 - 2011) के विचारों के रूढ़िवादी भ्रामक हो सकते हैं।

प्रकाशन संपादकीय पूर्वाग्रह और लोकप्रिय विज्ञान कथा विषय प्राथमिक बलों को अस्पष्ट कर सकते हैं जो विकासशील गेम गेम सॉफ्टवेयर के साथ जुनून की उपस्थिति का कारण बनते हैं। खुफिया अनुसंधान और विकास के कई क्षेत्रों के भीतर धन और मानव संसाधनों के आवंटन की जांच करते समय, इस सामाजिक जाल में सवालों के जवाब के विशिष्ट विकृतियों को रोकने के लिए कुछ ऐतिहासिक पृष्ठभूमि आवश्यक है।

ऐतिहासिक पृष्ठभूमि

वैज्ञानिक और तकनीकी इतिहास सहित, इतिहास का विश्लेषण करते समय खुद को अपने समय से बाहर करने और अन्य अवधियों की मानसिकता में रखने की क्षमता सहायक होती है।

गौर कीजिए कि अपने समय में मैकार्थी का दृष्टिकोण रूढ़िवादी नहीं था। पश्चिमी औद्योगिकीकरण के तुरंत बाद वैज्ञानिकों और गणितज्ञों के बीच स्वचालन के बारे में विचार करने में उभरती प्रवृत्तियों की एक सरणी के कारण यह जल्दी ही रूढ़िवादी बन गया। यह सोच छपाई, कपड़ा, कृषि और परिवहन उद्योगों और युद्ध के मशीनीकरण का स्वाभाविक विस्तार था।

बीसवीं सदी के मध्य तक, इनमें से कुछ प्रवृत्तियों ने डिजिटल कंप्यूटर की अवधारणा को जोड़ा। अन्य लोग डिजिटल सिस्टम के माध्यम से खुफिया पहलुओं की जांच करने वाले लोगों के समुदाय के भीतर रूढ़िवादी बन गए। तकनीकी पृष्ठभूमि में सैद्धांतिक कार्य और इलेक्ट्रो-मैकेनिकल कार्य शामिल थे, जिनमें से कुछ ने सार्वजनिक प्रसिद्धि की डिग्री हासिल की है। लेकिन यह आम तौर पर या तो गुप्त या बहुत सार था (और इसलिए अस्पष्ट) को उस समय राष्ट्रीय सुरक्षा हित की वस्तु माना जाता था।

  • साइबरनेटिक्स सिद्धांत, मोटे तौर पर नॉर्बर्ट वीनर द्वारा विकसित (1894 - 1964)
  • विमान के दुश्मन के संभावित प्रक्षेपवक्रों की गणना करके और गोलाकार निर्देशांक निर्धारित करने के लिए एक विमान-रोधी हथियार चलाने में रुचि रखने वाले अमेरिकी सेना से प्राप्त ब्याज के साथ प्राथमिक धन के साथ अंकगणित (जॉर्ज बोले के सिद्धांत और ब्लेज़ पास्कल के कैलकुलेटर का विस्तार करना) पर किया गया काम। बैलिस्टिक प्रक्षेपवक्र
  • लैंबडा कैलकुलस पर अक्सर अलोंसो चर्च (1903 - 1995) का बर्खास्त कार्य, जिसके कारण कार्यात्मक प्रोग्रामिंग का विचार आया, कैम्ब्रिज में एलआईएसपी के उद्भव के लिए एक महत्वपूर्ण पहलू, जो कि मैककार्थी ने प्रारंभिक एआई प्रयोग के लिए लाभ उठाया।
  • सूचना सिद्धांत का जन्म, मुख्य रूप से क्लाउड शैनन के कार्य के माध्यम से (1916 - 2001), संचार स्विचिंग के हित में बेल लैब्स के माध्यम से वित्त पोषित।
  • चर्च के डॉक्टरेट छात्र, एलन ट्यूरिंग के शुरुआती क्रिप्टैनालिसिस कार्य, पूरी तरह से मित्र देशों की सेना द्वारा अनुसंधान और विकास के उद्देश्य से एनगमा क्रिप्टोग्राफी डिवाइस को हराने के लक्ष्य से वित्त पोषित किए गए थे ताकि नाजी सेनाओं को लंदन के पूर्ण विनाश और अन्य संबद्ध लक्ष्यों से पहले रोका जा सके।
  • जॉन वॉन न्यूमैन (1903 - 1957) पर काम एक एकल इकाई में पूर्णांक अंकगणित (वर्तमान में सीपीयू कहा जाता है) के साथ-साथ मनमाने ढंग से बूलियन तर्क के कार्यान्वयन को केंद्रीकृत करने की दिशा में और डेटा के साथ इलेक्ट्रॉनिक फ्लिप-फ्लॉप में कार्यान्वयन को नियंत्रित करने वाले कार्यक्रम को संग्रहीत करना। संसाधित किया जा सकता है और परिणाम (आज लगभग सभी समकालीन कंप्यूटिंग उपकरणों द्वारा लगाए गए समान सामान्य वास्तुकला)

ये सभी ऑटोमेटा की दृष्टि के आसपास की अवधारणाएं थीं, स्तनधारी न्यूरोलॉजी के कार्यात्मक पहलुओं का अनुकरण। (एक बंदर या हाथी सफलतापूर्वक एक मक्खी की कटाई की योजना बना सकता है और उसे अंजाम दे सकता है, लेकिन एक मक्खी बंदर या हाथी पर हमले की योजना बनाने और उसे अंजाम देने में असमर्थ है।)

एक नई प्रोग्रामिंग भाषा, एलआईएसपी का उपयोग करते हुए प्रतीकात्मक हेरफेर के माध्यम से खुफिया और इसके सिमुलेशन में प्रयोग, जॉन मैकार्थी का एक प्राथमिक फोकस था और एमआईटी एआई प्रयोगशाला के निर्माण में उनकी भूमिका थी। लेकिन नियम आधारित (उत्पादन प्रणाली), तंत्रिका जाल और आनुवांशिक एल्गोरिदम के साथ जो भी रूढ़िवादी अस्तित्व में हो सकते हैं, उन्होंने बड़े पैमाने पर विचारों के एक बादल में विविधता ला दी है जो रूढ़िवादी शब्द को कुछ हद तक अस्पष्ट बनाते हैं। कुछ उदाहरण अनुसरण करते हैं।

  • रिचर्ड स्टालमैन ने एमआईटी एआई लैब से इस्तीफा दे दिया और उस समय की अवधि में कई आर्थिक दर्शन से दूर एक दार्शनिक बदलाव शुरू किया। परिणाम GNU सॉफ्टवेयर और LINUX था, जिसके बाद खुले हार्डवेयर और रचनात्मक कॉमन्स थे, अवधारणाएं काफी हद तक उन लोगों के दार्शनिक अभिविन्यास के विरोध में थीं जिन्होंने एआई हॉटबेड को वित्त पोषित किया था।
  • कई मालिकाना (और इसलिए कंपनी गोपनीय) सिस्टम बायेसियन तरीकों या अनुकूली घटकों का उपयोग करते हैं जो कि 1970 के दशक में मुख्यधारा के एआई शोध के रूप में माने जाने वाले नॉर्बर्ट वीनर के काम से अधिक उपजी हैं।

खेल का जन्म सिद्धांत

ऐतिहासिक घटनाओं की इस परेड में सबसे सीधे सवाल का जवाब देने वाली प्रमुख घटना वॉन न्यूमैन की कुछ अन्य रचना है। उनकी पुस्तक गेम थ्योरी, ऑस्कर मॉर्गनस्टर्न के साथ मिलकर, शायद ऐतिहासिक परिस्थितियों में सबसे मजबूत कारक है जिसने समस्या समाधान सॉफ्टवेयर के लिए परीक्षण परिदृश्यों के रूप में गो और शतरंज की दृढ़ता का नेतृत्व किया।

यद्यपि शतरंज या गो में जीतने के तरीके पर पहले कई काम हुए थे, लेकिन इससे पहले कभी भी एक गणितीय उपचार और गेम थ्योरी में सम्मोहक के रूप में एक प्रस्तुति नहीं थी।

वैज्ञानिक समुदाय के विशेषाधिकार प्राप्त सदस्यों को वॉन न्यूमैन की सफलता के बारे में अच्छी तरह से पता था कि महत्वपूर्ण द्रव्यमान के लिए विखंडन सामग्री के तापमान और दबाव को बढ़ाने और क्वांटम सिद्धांत से क्लासिक थर्मोडायनामिक्स प्राप्त करने में उनका काम। गेम थ्योरी में उनके द्वारा प्रस्तुत गणित की नींव को अर्थशास्त्र के लिए संभावित पूर्वानुमान उपकरण के रूप में जल्दी से स्वीकार कर लिया गया (कुछ ऐसे ही लोगों ने जो एमआईटी में अनुसंधान को वित्त पोषित किया था)। अर्थशास्त्र को नियंत्रित करना इसे नियंत्रित करने का पहला कदम था।

थ्योरी मीट्स जियोपॉलिटिकल फिलॉसफी

उस दौर में पश्चिमी नीति को प्रभावी बनाने वाले प्रमुख दर्शन मेनिफेस्ट डेस्टिनी थे, जो मूल रूप से एक न्यू वर्ल्ड ऑर्डर का घातक दृष्टिकोण था, जिसका प्रमुख अमेरिकी सत्ता की सीटों में होगा। अघोषित दस्तावेजों से संकेत मिलता है कि इस बात की बहुत अधिक संभावना है कि उस समय के नेताओं ने खेल सिद्धांत के आवेदन के माध्यम से प्राप्त आर्थिक वर्चस्व को देखा, क्योंकि विदेशों में आबादी वाले क्षेत्र के निकट संचालन (उच्च तकनीक वाले गैरिंस) के ठिकानों के रखरखाव के बाद सैन्य विजय की तुलना में काफी कम जोखिम भरा और महंगा था। ।

शतरंज और गो ऑटोमैटोन को विकसित करने के लिए अत्यधिक प्रचारित चुनौतियां बस ड्रगनेट हैं जो निगम और सरकार कर्मियों की संपत्ति के अधिग्रहण में पहली कटौती के रूप में उपयोग करती हैं। खेल परिणाम फिर से शुरू की तरह हैं। एक जीतने वाला खेल खेलने का कार्यक्रम प्रोग्रामिंग कौशल के अस्तित्व का सबूत है जो संभवतः अधिक महत्वपूर्ण खेलों के विकास में भी सफल होगा जो अरबों डॉलर या युद्ध जीतते हैं।

जो लोग शतरंज या गो कोड जीत सकते हैं, उन्हें उच्च मूल्य की संपत्ति माना जाता है। फंडिंग गेम खेलने के अनुसंधान को उन परिसंपत्तियों की पहचान करने के तरीके के रूप में देखा गया है। यहां तक ​​कि निवेश पर तत्काल वापसी की अनुपस्थिति में, इन परिसंपत्तियों की पहचान, क्योंकि वे दुनिया के वर्चस्व को खत्म करने के लिए थिंक टैंक में भाग ले सकते हैं, अनुसंधान निधि आवंटित होने पर प्राथमिक विचार बन गए हैं।

निवेश पर वापसी के लिए धीमा और तेज़ पथ

इस भू-राजनीतिक सोच के विपरीत, कुछ चालाक प्रोग्रामर या टीम की पीठ पर संस्थागत प्रतिष्ठा की मांग करना एक अन्य कारक है। इस परिदृश्य में, किसी भी महत्वपूर्ण उद्योग या सैन्य आवेदन में ज्यामितीय सुधार की क्षमता रखने वाले खुफिया सिमुलेशन में कोई प्रगति की मांग की गई थी।

उदाहरण के लिए, मैक्सिमा जैसे कार्यक्रमों (गणितीय समस्या को हल करने वाले अनुप्रयोगों जैसे गणितज्ञ) को प्रतीकात्मक कंप्यूटिंग का उपयोग करके गणित विकसित करने की आशा के साथ वित्त पोषित किया गया।

सफलता के लिए यह रास्ता दृढ़ संकल्पित प्राकृतिक दर्शन के रूप में संकल्पवाद पर टिका हुआ है। वास्तव में, यह नियतत्ववाद का प्रतीक था। यह प्रस्तावित किया गया था कि, यदि कोई कंप्यूटर केवल अंकगणित नहीं कर सकता है, लेकिन सुपर-मानव जटिलता के गणितीय प्रमेयों को विकसित कर सकता है, तो मानव प्रयासों के मॉडल को समीकरणों और हल करने के लिए कम किया जा सकता है। महत्वपूर्ण आर्थिक, सैन्य, और राजनीतिक घटनाओं की एक विस्तृत विविधता के लिए पूर्वानुभव का उपयोग निर्णय लेने में किया जा सकता है, जिससे महत्वपूर्ण लाभ की अनुमति मिलती है।

कई लोगों को आश्चर्यचकित करने के लिए, मैक्सिमा और अन्य गणित कार्यक्रमों की सफलता आर्थिक और भू-राजनीतिक घटनाओं की विश्वसनीय रूप से भविष्यवाणी करने की क्षमता पर इसके सकारात्मक प्रभाव में बहुत सीमित थी। कैओस थ्योरी के उद्भव ने समझाया कि क्यों।

एक कार्यक्रम के साथ एक मानव मास्टर की पिटाई बीसवीं सदी के अनुसंधान और विकास की पहुंच के भीतर हुई। गेम जीतने के लिए विभिन्न कंप्यूटर विज्ञान के दृष्टिकोणों पर प्रयोग करने के लिए सॉफ़्टवेयर का उपयोग करने योग्य था और इसलिए प्रतिष्ठा प्राप्त करने के तरीके के रूप में संस्थानों के लिए अधिक आकर्षक, एक विजेता बास्केटबॉल टीम की तरह।

चलो डिस्कवरी को मत भूलना

कभी-कभी दिखावे वास्तविकता के सीधे विरोध में होते हैं। उपर्युक्त विभिन्न प्रकार के थिंकिंग मशीनों को भुलाया नहीं गया है, और स्तनधारी क्षमताओं के पहलुओं को अनुकरण करने के लिए आवश्यक समय और धन में होने वाले व्यय को गेम ऑटोमेटन के विकास के लिए निधीयन नहीं किया जाएगा।

प्रौद्योगिकी को बड़े पैमाने पर संचार, सैन्य, भू-राजनीतिक, आर्थिक और वित्तीय समस्याओं के साथ कब्जा कर लिया गया है जो शतरंज और गो जैसे खेलों की जटिलता से बहुत अधिक है। गेम थ्योरी में गैर-खिलाड़ियों द्वारा की गई यादृच्छिक चाल के तत्व शामिल हैं जो इसकी शुरुआत से बहुत पीछे हैं। इसलिए, शतरंज और गो के साथ जुनून केवल खुफिया जानकारी के कई क्षेत्रों में धन और गतिविधि के वास्तविक फोकस का एक संकेत है।

सॉफ्टवेयर जो शतरंज या गो का एक औसत गेम खेल सकता है, को न तो एनएसए वैश्विक मॉडलिंग कंप्यूटर और न ही Google के अनुक्रमण तंत्र पर तैनात किया जाता है। IS को ऐसी जगहों पर तैनात करने के लिए बड़ा डॉलर खर्च किया जाता है।

आप उन विवरणों को कभी भी ऑनलाइन या आरएंडडी के ऑनलाइन अवलोकन पर नहीं देख पाएंगे, जो उन लोगों के मामले को छोड़कर, जो व्यक्तिगत रूप से सम्मोहक कारण से, अपनी कंपनी के गोपनीय समझौतों का उल्लंघन करते हैं या देशद्रोह करते हैं।


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ऐतिहासिक पृष्ठभूमि को जोड़कर बहुत अच्छी व्याख्या। आप इस बारे में सही हैं कि समय के साथ एआई के शोध में चीजें कैसे बदल गई हैं। परिप्रेक्ष्य को समझने के लिए समय पर खुद को वापस रखने पर बहुत अच्छा बिंदु।
युग

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मैं इस कथन को परेशान करता हूं क्योंकि पहला पुष्ट एल्गोरिथम खुफिया एनआईएम ऑटोमेटा हो सकता है , इसलिए मेरे दृष्टिकोण से, दहनशील खेलों से अल्गोरिथमिक इंटेलिजेंस का विकास अविभाज्य है। यह भी प्रतीत होगा कि मैककार्थी की राय यह नहीं है कि खेल उपयोगी हैं, जो मुझे संदेह करने की ओर ले जाता है कि उन्होंने कभी भी खेलों के इतिहास का गंभीरता से अध्ययन नहीं किया है।

कॉम्बिनेटरियल गेम थ्योरी , गणित और कंप्यूटिंग में एक लागू क्षेत्र, स्प्राग-ग्रुंडी प्रमेय के बाद के दशकों में औपचारिक रूप से लागू किया गया था जो एनआईएम के खेल का गणितीय विश्लेषण था। अभी हाल ही में, प्रोटीन फोल्डिंग गेम फोल्डिट ने एक लागू क्षेत्र में वास्तविक परिणाम उत्पन्न किए।

  • आमतौर पर मैं जो उत्तर देता हूं वह यह है कि शतरंज और गो जैसे खेल अत्यंत सरल मापदंडों का उपयोग करके प्रकृति को जटिलता प्रदान करते हैं। (संक्षेप में, सुडोकू की तरह खेल और पहेलियाँ, जटिलता इंजन हैं।)

लेकिन पहेली के विपरीत खेल, जो एकल प्रयास हैं, एक प्रकार के रणनीतिक निर्णय लेने की आवश्यकता होती है जो काफी उपयोगी है। (@ यूजन्स उत्तर उनमें से कई को सूचीबद्ध करता है।)

  • विशेष रूप से संयोजन खेल, एल्गोरिदम की क्षमता के लिए एक उपयोगी बेंचमार्क प्रदान करते हैं, जिसमें अंतरंग समस्याओं का प्रबंधन किया जा सके।

पीआर कारक भी है । एल्गोरिथ्म भाषा अनुवाद हाल के वर्षों में बहुत अच्छा हो गया है, लेकिन आपने कभी भी प्रेस को इसके बारे में एक बड़ी बात नहीं सुना है। DeepBlue बनाम Kasparov, या AlphaGo बनाम Sedol की तुलना करें। (यह स्टैक अल्फ़ागो परिणाम के बाद एमएल प्रश्नों के साथ फट गया।) यह यूएस मून लैंडिंग के समान है, जो महान था, अगर कड़ाई से आवश्यक नहीं, इंजीनियरिंग करतब जो उभरते हुए वैज्ञानिकों की पीढ़ियों को प्रेरित करता है।


पोस्टस्क्रिप्ट: यह उल्लेखनीय है कि हाल ही में, "मजबूत" शब्द कृत्रिम जनरल इंटेलिजेंस के लिए आरक्षित था, जो अभी भी अत्यधिक सैद्धांतिक है। अल्फ़ागो के बाद, मैं देखना शुरू कर रहा हूँ कि विद्वान "स्ट्रॉन्ग नैरो एआई" शब्द का उपयोग करें।

आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस के संबंध में मजबूत का उपयोग विशुद्ध दार्शनिक है। इसके विपरीत, जिस तरह से इस शब्द का इस्तेमाल कॉम्बिनेटरियल गेम थ्योरी में किया गया है (देखें सॉल्व्ड गेम ) विशुद्ध रूप से व्यावहारिक है और इसमें गणितीय प्रमाण शामिल हैं।

शतरंज अनसुलझा रहता है, और इसलिए यह अभी भी अध्ययन के लिए उपयोगी है। [जिराफ के बाद देखें।]

गेम थ्योरी और कॉम्बिनेटरियल गेम थ्योरी के क्षेत्रों में वॉन न्यूमैन , नैश और कॉनवे जैसे नाम शामिल हैं , और हाल ही में एमआईटी में डेमेन । और अगर आप सुडोकू जैसी जुझारू पहेलियों को शामिल करना चाहते हैं, तो हम इसे वापस यूलर तक पहुंचा सकते हैं । इन कारणों के साथ-साथ ऊपर सूचीबद्ध लोगों के लिए, मेरे पास एक तुच्छ खोज के रूप में खेलों के विश्लेषण को देखने के लिए एक कठिन समय है।


जिराफ चेस एक व्यक्तिगत गणितज्ञ / प्रोग्रामर, मैथ्यू लाइ द्वारा हाल ही में एक परिणाम था, जिसने एक शतरंज एल्गोरिथ्म बनाने के लिए एक न्यूरल नेटवर्क दृष्टिकोण का उपयोग किया था जो खुद को 72 घंटे में एक अंतरराष्ट्रीय मास्टर स्तर पर खेलना सिखाया था।

लाई का एक लक्ष्य एक एल्गोरिथ्म बनाना था जिसने अधिक "मानव जैसे खेल" का उत्पादन किया। (अल्फ़ाज़ो जैसे एल्गोरिदम के "अमानवीय" नाटक की तुलना करें।) जिराफ़ AGI नहीं है, लेकिन यह निश्चित रूप से पहेली का एक टुकड़ा हो सकता है।

कंप्यूटर गेम यकीनन मनुष्यों और ऑटोमेटा द्वारा साझा किए गए सबसे गहरे प्रकार के इंटरैक्शन हैं, और इस तरह की बातचीत आधुनिक कंप्यूटिंग की स्थापना के लगभग वापस चली जाती है।


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यह ऐसा नहीं था कि मैककार्थी ने सोचा था कि खेल बेकार हैं। उनका मानना ​​था कि हमें मशीनों द्वारा मानव व्यवहार की नकल करने, ट्यूरिंग टेस्ट जैसी चीजों पर अधिक ध्यान देना चाहिए। उन्होंने सोचा कि जब एआई की बात आती है तो ट्यूरिंग टेस्ट शतरंज से ज्यादा महत्वपूर्ण हो सकता है। यह मदद कर सकता है।
यूगनेस जूल

@ यूजन्स स्पष्ट करने के लिए धन्यवाद, लेकिन मेरी बात अभी भी कायम है। ट्यूरिंग टेस्ट पास करना एक अच्छा विचार है, लेकिन यह बहुत दार्शनिक है, और पूरी तरह से व्यक्तिपरक है। यह भी काफी अर्थहीन है क्योंकि ट्यूरिंग टेस्ट पास करने का मतलब आत्म-जागरूकता या महत्वाकांक्षा नहीं है। गेम थ्योरी और कॉम्बिनेटरियल गेम थ्योरी व्यावहारिक, प्रक्रियात्मक और गणितीय हैं, और गेम एआई को "संकीर्ण" करने का प्रतिबंध वर्तमान गेम मॉडल की सीमित प्रकृति पर एक प्रतिबिंब है। [M] जैसे मेटागैम दो क्षेत्रों को एक पुल प्रदान करते हैं, और मौलिक एजीआई के लिए एक कॉम्पैक्ट मॉडल प्रदान कर सकते हैं।
DukeZhou

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@ मुझे लगता है कि आंशिक रूप से मैं जो कह रहा हूं वह है, उच्च स्तर पर एजीआई के पास पहुंचना शायद "धुआं और दर्पण" होगा। मेरी परिकल्पना यह है कि एजीआई को "स्वायत्तता" बनने वाले बुनियादी अस्थिर (आर्थिक) कार्यों के साथ एक मौलिक स्तर पर संपर्क करने की आवश्यकता है। एक बार जब आप ऐसा कर लेते हैं, तो आप प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण आदि को जोड़कर इसके शीर्ष पर निर्माण कर सकते हैं, मैं AGI के लिए किसी भी दृष्टिकोण से संदेह कर रहा हूं जो गेम थ्योरी में निहित नहीं है और यह एक्सटेंशन है, जो सभी निर्णय लेने पर लागू होता है, चाहे जागरूक (। सरल जीवों के मामले में) या स्वायत्त
DukeZhou

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मैं आपसे पूरी तरह सहमत हूं। मैं भी ट्यूरिंग टेस्ट का बहुत बड़ा प्रशंसक नहीं हूं । प्लस गेम सिद्धांत एक और बहुत महत्वपूर्ण विषय है। मैं भी अर्थशास्त्र का छात्र रहा हूँ, इस प्रकार मैं समझता हूँ।
उगन्स

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@ युग्नेस यह दिलचस्प है कि ट्यूरिंग ने खुद को अपने परीक्षण को "नकल खेल" कहा, जिसे मैं एक सटीक और सटीक विवरण बताता हूं। (यह संभव है कि "ट्यूरिंग टेस्ट" के रूप में है कि में भ्रामक है रीब्रांडिंग, लोकप्रिय समझ में, यह इस तरह आत्म जागरूकता के रूप में व्यापक प्रभाव पर ले लिया है लगता है ...)
DukeZhou

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ट्यूरिंग परीक्षण बहुत अधिक व्यक्तिपरक है और मेरी राय में समय की बर्बादी है। Im यकीन है कि लाखों लोगों ने बॉट्स द्वारा भेजे गए ईमेल का जवाब दिया है या चैटबॉट्स से ऑनलाइन बातचीत की है, जबकि उन्हें इस बात का कोई अंदाजा नहीं है कि वे वास्तव में सिर्फ एक कार्यक्रम का जवाब दे रहे हैं।

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