AI एल्गोरिदम कैसे काम करता है?

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20 प्रश्नों का सरल ऑनलाइन गेम जो एक सटीक एअर इंडिया द्वारा संचालित है।

वे इतनी अच्छी तरह से कैसे अनुमान लगाते हैं?

algorithm artificial-intelligence

यह एआई द्वारा अब तक देखे गए सर्वश्रेष्ठ 20 प्रश्न प्रतीत होते हैं। अन्यथा मैं दूसरों में से एक को लिंक करता।

— डैडी वॉरबॉक्स

1

बहुत अच्छा। हालांकि अक्किनेटर 20q.net की तुलना में बहुत अधिक सहज अनुमान लगाता है, जहां तक मैं बता सकता हूं। मुझे लगता है कि उस विशेष 'स्मार्ट' को बनाने में दिलचस्पी है, इसलिए बोलने के लिए।

— डैडी वॉरबॉक्स

1

मुझे नहीं पता था कि यह चीज़ ऑनलाइन मौजूद थी। यह तीसरे प्रयास पर 'पाइन कोन' का अनुमान लगाता है, मेरे विस्मय को! प्रभावशाली

— पीटर पेराह

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+1 - निश्चित रूप से प्रोग्रामिंग से संबंधित, और एक अच्छा सवाल।

— एडम डेविस

@JeffAtwood आप किस लेख से लिंक करने की कोशिश कर रहे थे?

— एंटनी.ट्रूप

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आप इसे बाइनरी सर्च एल्गोरिथम के रूप में सोच सकते हैं। प्रत्येक पुनरावृत्ति में, हम एक प्रश्न पूछते हैं, जिसमें संभव शब्द विकल्पों में से लगभग आधे को समाप्त करना चाहिए। यदि कुल N शब्द हैं, तो हम log2 (N) प्रश्नों के बाद उत्तर प्राप्त करने की उम्मीद कर सकते हैं।

20 प्रश्न के साथ, हमें आशा है कि हमें 2 ^ 20 = 1 मिलियन शब्दों के बीच एक शब्द खोजने में सक्षम होना चाहिए।

आउटलेर्स (गलत उत्तरों) को खत्म करने का एक आसान तरीका शायद RANSAC जैसी किसी चीज़ का उपयोग करना होगा । इसका मतलब यह होगा कि सभी सवालों के जवाब देने के बजाय, आप बेतरतीब ढंग से एक छोटा उपसमुच्चय चुनते हैं, जो आपको एक ही जवाब देने के लिए पर्याप्त है। अब आप दोहराते हैं कि प्रश्नों के विभिन्न यादृच्छिक सबसेट के साथ कुछ समय, जब तक आप यह नहीं देखते कि अधिकांश समय, आपको एक ही परिणाम मिल रहा है। आपको पता है कि आपके पास सही उत्तर है।

बेशक यह इस समस्या को हल करने के कई तरीकों में से एक तरीका है।

— योगी
स्रोत

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यह सरल कार्यक्रम यह दर्शाता है कि आप किस बारे में अच्छी तरह से बात कर रहे हैं। एक बार जब आप वहां पहुंच जाते हैं तो आप codeइसे देखने के लिए लिंक पर क्लिक कर सकते हैं: openbookproject.net/py4fun/animal/animal.html

— Noctis Skytower

क्या सेवा के रूप में एआई उपलब्ध है? क्या होगा अगर मैं सभी प्रश्न और उत्तर प्रदान कर सकता हूं और उन्हें खोजने दूंगा?

— १०'१५ को

और आप इस तरह के एल्गोरिथम को क्या कहते हैं? इसका कोई नाम है?

— tggagne

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एक निर्णय पेड़ इस तरह के आवेदन का सीधे समर्थन करता है। निर्णय वृक्षों का उपयोग आमतौर पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता में किया जाता है।

एक निर्णय वृक्ष एक द्विआधारी वृक्ष है जो प्रत्येक शाखा में "सबसे अच्छा" सवाल पूछता है, जो इसके बाएं और दाएं बच्चों द्वारा दर्शाए गए संग्रह के बीच अंतर करता है। सबसे अच्छा सवाल कुछ लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा निर्धारित किया जाता है कि पेड़ बनाने के लिए 20 सवालों के आवेदन के निर्माता उपयोग करते हैं। फिर, जैसा कि अन्य पोस्टर बताते हैं, 20 स्तर गहरा एक पेड़ आपको एक लाख चीजें देता है।

प्रत्येक बिंदु पर "सर्वश्रेष्ठ" प्रश्न को परिभाषित करने का एक सरल तरीका एक संपत्ति की तलाश करना है जो संग्रह को सबसे समान रूप से आधे में विभाजित करता है। इस तरह से जब आपको उस प्रश्न का उत्तर हां / नहीं में मिलता है, तो आपको प्रत्येक चरण में लगभग आधे संग्रह से छुटकारा मिल जाता है। इस तरह आप द्विआधारी खोज का अनुमान लगा सकते हैं।

विकिपीडिया एक अधिक संपूर्ण उदाहरण देता है:

http://en.wikipedia.org/wiki/Decision_tree_learning

और कुछ सामान्य पृष्ठभूमि:

http://en.wikipedia.org/wiki/Decision_tree

— नाथन श्लीट-सैंडर्स
स्रोत

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+1, मैं नोट करूंगा कि एटवुड लेख की टिप्पणियों में से एक था।

— cgp

1

यह सच है, हालांकि BASIC प्रोग्राम एनिमल के पास यह निर्धारित करने के लिए कि कौन से प्रश्नों का उपयोग करना है और उन्हें लगाने के लिए पेड़ में कितनी ऊँचाई है, का प्रशिक्षण एल्गोरिथ्म नहीं है। एक प्रशिक्षित निर्णय पेड़ के साथ प्रदर्शन बहुत बेहतर होना चाहिए। (मैं टिप्पणीकार से सहमत हूं कि एटवुड को बहुत कुछ ऐसा लग रहा था जैसे वे मूल पशु एल्गोरिथ्म द्वारा उत्पन्न किए गए थे और एक तंत्रिका नेटवर्क द्वारा नहीं।)

— नाथन श्लीट-सैंडर्स

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मैं यहां खेल के बारे में पढ़ने की सलाह देता हूं: http://en.wikipedia.org/wiki/Twenty_Questions

विशेष रूप से कंप्यूटर अनुभाग:

खेल से पता चलता है कि एक मनमानी वस्तु की पहचान करने के लिए आवश्यक जानकारी (शैनन की एन्ट्रापी सांख्यिकीय द्वारा मापी गई) लगभग 20 बिट्स है। सूचना सिद्धांत के बारे में लोगों को सिखाते समय खेल को अक्सर एक उदाहरण के रूप में उपयोग किया जाता है। गणितीय रूप से, यदि प्रत्येक प्रश्न को आधा वस्तुओं को खत्म करने के लिए संरचित किया जाता है, तो 20 प्रश्न प्रश्नकर्ता को 2 ²⁰ या 1,048,576 विषयों के बीच अंतर करने की अनुमति देगा । तदनुसार, ट्वेंटी प्रश्नों के लिए सबसे प्रभावी रणनीति ऐसे प्रश्न पूछना है जो शेष संभावनाओं के क्षेत्र को लगभग हर बार आधे हिस्से में विभाजित करेंगे। प्रक्रिया कंप्यूटर विज्ञान में एक द्विआधारी खोज एल्गोरिथ्म के अनुरूप है।

— CGP
स्रोत

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इसके बारे में कुछ बताते हैं। लेकिन जब आप गलत जवाब और सामान्य अस्पष्टता पर विचार करते हैं, तो यह अभी भी बहुत सीधा नहीं लगता है।

— डैडी वॉरबॉक्स

1

यदि आपने उस लिंक को देखा है तो आप देखेंगे कि यह वास्तव में एक हाँ / कोई सवाल नहीं है जो हर बार क्षेत्र को आधे से विभाजित कर सकता है। जबकि आपका उत्तर 20 प्रश्नों के लिए सही है, मुझे लगता है कि शॉन का उत्तर अधिक सटीक है, एक साधारण निकटतम पड़ोसी लर्निंग एल्गोरिदम, और पर्याप्त उपयोगकर्ता इनपुट, कुछ बहुत सटीक परिणामों के लिए अनुमति देता है।

— z -

आह, सच, वे समान हैं, लेकिन निश्चित रूप से निकटतम पड़ोसी अधिक समझ में आता है।

— cgp

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यह खुद को "इंटरनेट पर तंत्रिका जाल" के रूप में बिल करता है, और इसमें कुंजी निहित है। यह संभावित रूप से एक स्पेयर मैट्रिक्स में प्रश्न / उत्तर की संभावनाओं को संग्रहीत करता है। उन संभावनाओं का उपयोग करते हुए, यह निर्णय ट्री एल्गोरिथ्म का उपयोग करने में सक्षम है जो यह पूछने के लिए कि किस प्रश्न को अगले प्रश्न को कम करना होगा। एक बार जब यह संभावित उत्तर की संख्या को कुछ दर्जन तक पहुंचा देता है, या यदि यह पहले से ही 20 प्रश्नों तक पहुंच जाता है, तो यह सबसे अधिक संभावना को पढ़ना शुरू कर देता है।

20q.net का वास्तव में पेचीदा पहलू यह है कि अधिकांश निर्णय पेड़ और तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिदम के विपरीत, मैं 20q से परिचित हूं, एक विरल मैट्रिक्स और वृद्धिशील अपडेट का समर्थन करता है।

संपादित करें: इस पूरे समय नेट पर उत्तर दिया गया है। आविष्कारक रॉबिन बर्गेनर ने अपने 2005 के पेटेंट दाखिल में अपने एल्गोरिथ्म का विस्तार से वर्णन किया है ।

— Cerin
स्रोत

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यह एक लर्निंग एल्गोरिथम का उपयोग कर रहा है।

k-NN इनमें से एक का एक अच्छा उदाहरण है।

विकिपीडिया: k- निकटतम पड़ोसी एल्गोरिथम

— शॉन मेसन
स्रोत

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क्या निकटतम पड़ोसी एल्गोरिथ्म इस मामले में एक अच्छा विकल्प है? ऐसा लगता है कि यह गलत उत्तरों के लिए बहुत दूर है, और कई आयामों के साथ समाप्त हो सकता है, जिनमें से कई डेटा नहीं हैं। (मैं मानने की दूरी, और प्रति प्रश्न एक आयाम का उपयोग मान रहा हूं।) एक निर्णय वृक्ष अधिक प्राकृतिक फिट लगता है।

— काइलोटन

1

सीखने का सिद्धांत सही उत्तर है- यह मायने नहीं रखता है कि यह कम 'सटीक' उत्तर देता है क्योंकि यह उन गलतियों के आधार पर बन जाता है जिन्हें हर कोई बनाने की कोशिश करता है, जो वास्तव में अनुमान लगाने में बेहतर बनाता है।

— जोनाथन प्लैकेट 19

तो यह कैसे सबसे अच्छा सवाल पूछने में मदद करता है?

— थॉमस अहले