क्या संपूर्ण खोज के तरीकों को AI माना जाता है?

Question

कुछ कार्यक्रम एक समाधान के लिए संपूर्ण खोज करते हैं जबकि अन्य एक समान उत्तर के लिए अनुमानी खोज करते हैं। उदाहरण के लिए, शतरंज में, सबसे अच्छी अगली चाल की खोज प्रकृति में अधिक थकाऊ होती है, जबकि, गो में, सबसे अच्छी अगली चाल की खोज बहुत अधिक खोज स्थान के कारण प्रकृति में अधिक हेयुरिस्टिक हो जाती है।

क्या एअर इंडिया के माने जाने वाले एक अच्छे उत्तर के लिए ब्रूट फोर्स एग्जॉस्टिव सर्च की तकनीक है या आम तौर पर यह आवश्यक है कि एआई समझे जाने से पहले हेयोरिस्टिक एल्गोरिदम का उपयोग किया जाए? यदि ऐसा है, तो शतरंज खेलने वाले कंप्यूटर को एक मानव पेशेवर को एक सार्थक मील के पत्थर के रूप में देखा जाता है?

Comments

यह आपके नजरिए पर निर्भर करता है। चेक आउट ट्रांजिस्टर पहली कृत्रिम बुद्धि है? ।

— जेडन Travnik

एक घटना है, जॉन मैकार्थी वर्णन करता है: "जैसे ही यह काम करता है, कोई भी इसे एआई नहीं कहता है।" तो, यह एआई है अगर किसी ने नहीं किया है। जब तक एल्गोरिथ्म सीख नहीं रहा है और समय के साथ खोज स्थान को सीमित नहीं कर रहा है, तब लोग आजकल थकाऊ खोज एआई को नहीं कह सकते हैं।

— युग

@ युग्नेस उस उद्धरण को जोड़ने वाली थी, लेकिन आप मेरे आगे आगे थे!

— हिरासैनेसैग 3

Answer 1

यदि कोई बुद्धिमत्ता को अनुकूलन शक्ति के निरंतर माप के रूप में सोचता है (अर्थात, संज्ञानात्मक प्रयास की किसी भी इकाई के लिए परिणाम कितना बेहतर है), तो संपूर्ण खोज में गैर-शून्य बुद्धिमत्ता होती है (इसमें वह वास्तव में अधिक परिणाम के रूप में बेहतर परिणाम देता है। खर्च किया जाता है) लेकिन बहुत, बहुत कम बुद्धि (जैसा कि परिणाम ज्यादातर भाग्य से बेहतर होते हैं, और खर्च किए गए प्रयास की मात्रा असंभव रूप से बड़ी हो सकती है)।

Answer 2

यदि कोई कंप्यूटर केवल समाधान के लिए मजबूर कर रहा है, तो वह कुछ भी नहीं सीख रहा है या किसी भी तरह की बुद्धि का उपयोग नहीं कर रहा है, और इसलिए इसे "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" नहीं कहा जाना चाहिए। इससे पहले इसी तरह के उदाहरणों के आधार पर निर्णय लेना है। कुछ के लिए बुद्धिमान होने के लिए, यह जो सीखा है उसका ट्रैक रखने का एक तरीका है। एक शतरंज कार्यक्रम में हर संभव बोर्ड राज्य पर उपयोग करने के लिए वास्तव में भयानक माप एल्गोरिदम हो सकता है, लेकिन अगर यह हमेशा प्रत्येक राज्य की कोशिश कर रहा है और कभी भी अलग-अलग दृष्टिकोणों के बारे में जो कुछ भी नहीं सीखता है, वह बुद्धिमान नहीं है।

Comments

ऐसे लोग हैं जो कोई नई यादें नहीं बना सकते हैं। इसका मतलब यह नहीं है कि वे बुद्धिमान नहीं हैं। यह स्वयं सीखने नहीं है जो बुद्धि के लिए आवश्यक है, यह दुनिया का आंतरिक मॉडल है। बेशक जो आमतौर पर सीखा जाता है। लेकिन कभी-कभी ऐसा नहीं होता है। और कभी-कभी इकाई सीखने की क्षमता खो देती है लेकिन मॉडल को बनाए रखती है।

— BlindKungFuMaster

@BlindKungFuMaster दुनिया के आंतरिक मॉडल कैसे बनते हैं लेकिन सीखने के माध्यम से? भले ही यह "मात्र" एक जैविक प्रक्रिया है, यह अभी भी शब्द के तकनीकी अर्थ में सीख रहा है।

— डेव न्यूटन

सीखना बुद्धिमत्ता के लिए एक आवश्यक शर्त नहीं लगती है। क्या एक स्वचालित प्रमेय कहावत, या एक प्रणाली जो पहले सिद्धांतों से भौतिकी के नियमों को उत्पन्न करती है, या एक इष्टतम शतरंज खिलाड़ी को केवल खुफिया व्यवहार के रूप में छूट दी जाती है, क्योंकि यह सीख / अनुकूलन नहीं करता है?

— user48956

Answer 3

इसका उत्तर है हां, संपूर्ण खोज AI में एक मूलभूत सिद्धांत है। ओपी की तरह यह मान्यता है कि इसका उपयोग शतरंज की तरह खेल को हल करने के लिए किया जाता है और इसका उपयोग कई अन्य डोमेन जैसे कि पैथप्लनिंग या पीडीडीएल-सॉल्यूशन में भी किया जा सकता है। सैद्धांतिक दृष्टिकोण से, प्रत्येक समस्या को हल करने के लिए एक जानवर-बल खोज एक सुरुचिपूर्ण विधि है। वास्तविक जीवन के कार्यक्रमों में हेयुरेटिक्स का उपयोग क्यों किया जाता है, इसका कारण यह है कि वर्तमान कंप्यूटरहार्डवेयर की गणना करने में धीमा है। अतः हेयूरिस्टिक्स को गति-बूस्टर के रूप में उपयोग किया जाता है।

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सुरुचिपूर्ण? शब्द "जानवर" नाम में भी है; इसके बारे में विशेष रूप से "सुरुचिपूर्ण" कुछ भी नहीं है - शायद कम से कम सुरुचिपूर्ण समस्या को सुलझाने की रणनीति के बारे में है। प्रभावी (कुछ समाधान स्थानों में), निश्चित, लेकिन सुरुचिपूर्ण? भावहीन।

— डेव न्यूटन

संभवतः विधि की सादगी के संदर्भ में "सुरुचिपूर्ण"? मुझे पसंद है कि आप यह बताएं कि तकनीक कितनी महत्वपूर्ण है और कुछ समाधानों की जांच करना कितना आवश्यक है। (यानी गो को कभी भी पूरी तरह से हल नहीं किया जा सकता है b / c आप इसे बाध्य नहीं कर सकते। उपयोगी, अंत-गेम विश्लेषण को रोकना नहीं है जहां पेड़ ट्रैक्सिबल है।) लेकिन मुझे बेन एन से सहमत होना होगा कि शायद इसकी आवश्यकता है। एआई के रूप में अर्हता प्राप्त करने का निर्णय लें।

— DukeZhou

मैं बुद्धिमत्ता के लिए एक आवश्यक शर्त है?

— user48956

Answer 4

ब्रूट फोर्स एप्रोच निश्चित रूप से एआई प्रोग्रामिंग में कई का पहला चरण है। लेकिन इन अनुभवों का उपयोग करके कार्यक्रम को सबसे अच्छा समाधान खोजने के लिए या समस्या का कम से कम करीब समाधान सीखना चाहिए। चूंकि एआई में पहला लक्ष्य किसी भी समाधान को ढूंढना है, इसलिए कुछ भी क्रूर बल दृष्टिकोण को हरा नहीं सकता है। लेकिन फिर जानवर बल दृष्टिकोण के पिछले परिणामों का उपयोग करते हुए, कार्यक्रम को अपने स्वयं के आंकड़ों को विकसित करना होगा और इष्टतम समाधान खोजने के लिए जानवर के बल के साथ इस डेटा का उपयोग करना चाहिए।

Comments

"कुछ भी नहीं जानवर बल दृष्टिकोण को हरा सकते हैं"? किस अर्थ में मारो?

— डेव न्यूटन

AI में आपका स्वागत है मैं इस उत्तर को यह मानकर पूरक कर सकता हूं कि कुछ समस्याएं अचूक हैं, और इसे क्रूर बल द्वारा हल नहीं किया जा सकता है। लेकिन मैं निश्चित रूप से सहमत हूं कि जानवर बल एल्गोरिदम एआई का एक मौलिक रूप और कार्य है। एक संयोजन खेल सिद्धांत में, ऐसा लगता है कि एक खेल या पहेली, जैसे सुडोकू, केवल क्रूर बल (थकावट) के माध्यम से हल करने के लिए कहा जा सकता है।

— DukeZhou

Answer 5

वास्तव में किसी भी कंप्यूटर द्वारा प्रदर्शित 'बुद्धिमत्ता' को एआई समझा जाता है, चाहे वह क्रूर बल या स्मार्ट ह्यूरिस्टिक्स के उपयोग की बात हो। उदाहरण के लिए, एक चैट बॉट को कई का उपयोग करके अधिकांश प्रतिक्रियाओं का जवाब देने के लिए कोडित किया जा सकता है, कई यदि कथन। यह एक AI है चाहे कितना भी खराब कोडित / डिज़ाइन किया गया हो।

मानव पेशेवर की पिटाई करने वाले कंप्यूटर को शतरंज एक सार्थक मील के पत्थर के रूप में देखा जा सकता है। मेरा मतलब है, किसी ने ग्रैंडमास्टर शतरंज खिलाड़ियों और शतरंज प्रतिभाओं को हराने के लिए एक कंप्यूटर प्रोग्राम किया। बहुतों ने सोचा कि शतरंज इतना जटिल खेल नहीं है। इस तरह के काम की संभावना अधिक जटिल AI में होती है, अगर कोई कंप्यूटर शतरंज खेल सकता है, तो यह निश्चित रूप से अन्य जटिल कार्यों को भी पूरा करता है।

ध्यान दें कि शतरंज की प्रोग्रामिंग कितनी परिष्कृत है: जादू बिटबोर्ड, ज़ॉबिस्ट हैशिंग, प्रूनिंग, आलसी एसएमपी, और कई और। यह शायद एआई के मील के पत्थर की तरह नहीं है जो आपने सोचा था, लेकिन फिर से, जिन चीजों को एआई माना जा सकता है वे बहुत व्यापक हैं।

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अच्छे विचार। हालांकि, थीसिस समस्याग्रस्त है जब तक आप बुद्धिमत्ता को परिभाषित नहीं करते (बेन एन और मैथ्यू ग्रेव्स के उत्तर देखें।) पता करें और आप निश्चित रूप से मुझ से एक उत्थान प्राप्त करेंगे!

— DukeZhou

Answer 6

मुझे नहीं पता कि आप इसे क्यों नहीं मानेंगे क्योंकि हर एक चीज का इस्तेमाल किया गया है जैसे कि यह हाल की खबरों में है।

एक तंत्रिका नेटवर्क को विकसित करना ब्रूट फोर्स सर्च के समान है, बस यह स्थानीय ऑप्टिमा को हिट करता है, क्योंकि यह संपूर्ण नहीं है।