शतरंज के नियमों को सीखना


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एक समान प्रश्न पूछता है एक कंप्यूटर गेम के हजारों का विश्लेषण करके शतरंज में बेहतर खेलने के लिए सीख सकते हैं या नहीं।

यदि कोई मशीन शुरुआत में प्रत्येक खेल के बाद शतरंज के कुछ खेलों (या चेकर्स के कुछ खेलों) के लिए बोर्ड की स्थिति को देख सकती है, तो क्या इसे खेल के नियमों को सीखने के लिए क्रमादेशित किया जा सकता है?

यदि यह हो सकता है, तो किस हद तक (जैसे, क्या यह कास्टलिंग या प्रमोशन के लिए जिम्मेदार होगा) यह काम करेगा? कौन सी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम यह संभव बना देगा?


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मशीन को ऐसी स्थिति में लाने में सक्षम होना चाहिए जहां वह कह सके "मैंने इस कदम को प्रदर्शन करते हुए देखा है, इसलिए मैं मान लूंगा कि मैं समान परिस्थितियों में प्रदर्शन कर सकता हूं।" चाहे वह "नियमों को सीखना" हो, लगभग एक दार्शनिक प्रश्न है। ;)
deceze

@ डिसेज़ वेल, आप पूरी तरह से सही नहीं हैं। नियमों को सीखने से एक मतलब यह है कि इस कदम को उस लेआउट को बनाने में सक्षम होना चाहिए जो पहले कभी नहीं हुआ। अन्यथा यह नियमों को नहीं सीख रहा है बल्कि चालों को याद कर रहा है।

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@ मैक्स क्या कंप्यूटर सही ढंग से ऐसी चाल बना पाएगा जो उसने पहले कभी नहीं देखी है? कहते हैं, इसने नाइट को दो बार आगे बढ़ाया है और एक को कई बार, लेकिन दो को कभी पीछे नहीं किया है, एक को साइड में। यह कैसे कह सकते हैं कि शूरवीरों के आंदोलन के बारे में नियम क्या हैं? हो सकता है कि नियमों में एक विशेष खंड हो जो बताता है कि "शूरवीर वापस नहीं जा सकते, केवल आगे" (प्यादों की तरह)। इसलिए निश्चितता के साथ नियमों को समर्पित करना एक असंभव बात है। यह बहुत ज्यादा मनुष्यों के लिए भी जाता है।
deceze

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@Max में तथ्य, वहाँ सकता नियमों कंप्यूटर नहीं कर सकते हैं की एक अनंत संख्या हो अनुमानOn the 8th turn the knight may not turn right. On a sunny day the pawns may jump over bishops.कंप्यूटर यह नहीं कह सकता है कि मोहरा एक विशेष मोड़ पर क्यों नहीं चला । हो सकता है कि उस विशेष परिस्थिति में इसके खिलाफ एक नियम था। इसलिए, कंप्यूटर केवल समान (वास्तव में, सटीक) पैटर्न को पुन: पेश करने में सक्षम होना चाहिए, लेकिन कभी भी 100% आत्मविश्वास के साथ नियमों को कम करने में सक्षम नहीं होना चाहिए ।
deceze

यदि आप किसी भी तरह से उस नियम को दिखाते हैं, तो यह हां कर सकता है। उसी तरह जिस तरह से आपको मानव को नियम सिखाने की ज़रूरत है (उदाहरण के लिए उसे पढ़ने के लिए नियमों का प्रिंटआउट दें) आपको किसी तरह से मशीन को नियम प्रदान करने की आवश्यकता है। सबसे आसान तरीका है सीखने के लिए मशीन के कुछ मात्रा में सभी नियमों को फिर से खेलना। इंसानों के साथ भी ऐसा ही होता है - मानव नहीं जानता होगा कि On a sunny day the pawns may jump over bishops.अगर आपने उसे कभी नहीं दिखाया है।

जवाबों:


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यदि कोई मशीन शुरुआत में प्रत्येक खेल के बाद शतरंज के कुछ खेलों (या चेकर्स के कुछ खेलों) के लिए बोर्ड की स्थिति को देख सकती है, तो क्या इसे खेल के नियमों को सीखने के लिए क्रमादेशित किया जा सकता है?

निश्चित रूप से शतरंज के कुछ खेलों के लिए नहीं ; आपको अमान्य चाल बनाने से रोकने के लिए उन्हें अविश्वसनीय रूप से बड़ी संख्या में विश्लेषण करने की आवश्यकता होगी। कितना, मुझे नहीं पता; यह समस्या कम्प्यूटेशनल लर्निंग थ्योरी, पीएसी लर्निंग और सीमा में सीखने की समस्या के क्षेत्र से संबंधित है

अन्य पोस्टरों द्वारा सुझाए गए वर्गीकरण एल्गोरिदम में भेदभावपूर्ण रूप से शतरंज के नियम सीखने में सक्षम हो सकते हैं : दो बोर्ड सेटअप दिए गए, वे इस सवाल के "हां" या "नहीं" का जवाब दे सकते हैं कि क्या एक वैध कदम एक को दूसरे में बदल देता है। कुछ प्रयासों के साथ, उन्हें चालें उत्पन्न करने के लिए भी इस्तेमाल किया जा सकता है। वे, हालांकि, या तो केवल उन चालों को उत्पन्न करते हैं जो उन्होंने उन खेलों में देखे हैं, जिन पर उन्हें प्रशिक्षित किया गया है, या वैध और अमान्य चालों के संयोजन उत्पन्न करते हैं, जिनमें से प्रत्येक स्कोर के साथ बताते हैं कि वे कैसे विचाराधीन कदम को अवैध नियमों के साथ मानते हैं। उम्मीद है कि बहुत कम संभावनाएँ मिल रही हैं।

(यानी, या तो कार्यक्रम अपने निपटान में कुछ मान्य चालों को नहीं पहचान पाएगा, या आप इसे नोट किए बिना धोखा दे सकते हैं; या आपको इसे इतने लंबे समय तक प्रशिक्षित करना होगा कि आप खेल में सभी रुचि खो दें।)

तकनीकों के लिए जो नियम सीख सकते हैं, आगमनात्मक तर्क प्रोग्रामिंग और आनुवंशिक प्रोग्रामिंग की जाँच करें । मुझे यकीन नहीं है कि अगर किसी ने कभी भी शतरंज सीखने के लिए उन्हें लागू करने की कोशिश की है; चूँकि शतरंज के नियम तय किए गए हैं, इसलिए यह बहुत दिलचस्प है (शिक्षाविदों के लिए) भी, बजाय शतरंज के अच्छे कार्यक्रमों के निर्माण के लिए जिन्हें खरोंच से बुनियादी नियमों को सीखना है।


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शतरंज के नियम बहुत जटिल हैं और कुछ को शायद ही कभी किसी खेल में अंजाम दिया जाता है।

उदाहरण के लिए एन पास नियम। दो-चरण-आगे की चाल के बाद केवल पहले कदम की अनुमति देने के लिए आपको कितने गेमों का पालन करना होगा ?

एक और उदाहरण। बी-वर्ग पर लंबे कास्टल में हमला किया जा सकता है। आप कितने खेल देखते हैं जहां ऐसा होता है?

दूसरे शब्दों में, आपको सभी नियमों को सही ढंग से प्राप्त करने के लिए कई, कई, कई खेलों की आवश्यकता होगी।

लेकिन, शायद, Google शतरंज के पूर्ण संग्रह "जल्द ही" के लिए अपने क्लाउड का एक कोना ढूंढ लेगा ...


"लंबे वर्ग में बी-स्क्वायर पर हमला किया जा सकता है" यह क्या चाल है? क्या आप इसे समझा सकते हैं या इसे मेरे लिए लिंक कर सकते हैं?
कैफीक जूल

@chad, जिसे कास्टिंग क्वेंसाइड भी कहा जाता है - "0-0-0" अंकन का उपयोग किया जाता है। यह केवल तीन क्षेत्रों राजाओं "स्पर्श" है कि हमले के तहत नहीं हो सकता है।

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इसके अलावा, डी-स्क्वायर पर हमला नहीं किया जा सकता है जब रेंगते हुए रेनसाइड (या एफ-स्क्वायर जब कालिंग किंग्साइड) ; आप भी अपने राजा को ले जाने के बाद महल नहीं बना सकते। आपको कैसे पता चलेगा कि कुछ खेलों को देखकर ऐसा नहीं किया जा सकता है जहां यह नहीं किया गया था ? जैसा कि लार्स का उल्लेख है, कंप्यूटर संभावनाएं बता सकता है कि एक चाल वैध है, लेकिन खेल को देखते हुए उस विशिष्ट नियम का पता लगाना असंभव है।
ब्लूराजा - डैनी पफ्लुगुएफ्ट

इसके अलावा, एक टूर्नामेंट सेटिंग्स में दादी द्वारा भी खेल रहे हैं, जहां नियम टूट गए हैं , और न ही खिलाड़ी ने देखा! टूर्नामेंट के नियमों के अनुसार, यदि 10 चालों के भीतर न तो खिलाड़ी नोटिस करता है, तो खेल वैध है और जारी है। (मैं बहुत स्पष्ट रूप से एक खेल को याद करता हूं, जहां एक ग्रैंडमास्टर ने अपने राजा को स्थानांतरित किया, फिर इसे वापस ले लिया, और बाद में फेंक दिया। मैं इसे अब नहीं ढूँढ सकता, हालांकि)
ब्लूराजा - डैनी पफ्लुगुएफ्ट

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en-hi hi काफी दुर्लभ है लेकिन कुछ मजबूर ड्रा नियम हैं जो एफएआर अधिक दुर्लभ हैं। मैं 40 साल से खेल रहा हूं और मैंने कभी ऐसा खेल नहीं देखा है, जहां आपको 50 मोहरों और बिना मोहरों के साथ चलने के लिए मजबूर किया जा सकता है। मुझे लगता है कि एक और ऐसा नियम है जो मुझे याद नहीं है। अभ्यास में खिलाड़ी आह्वान करने से पहले ड्रॉ के लिए सहमत होने जा रहे हैं। (वे यह सुनिश्चित करने के लिए मौजूद हैं कि आप अपने प्रतिद्वंद्वी को छोड़ने तक इसे खींचकर एक स्थिति को "जीत" नहीं सकते।)
लॉरेन Pechtel

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हां और ना

मुझे यकीन नहीं है कि अगर आप पूछ रहे हैं कि क्या मशीन सीखने / तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके शतरंज के नियमों को सीखना संभव है या क्या "ग्रैंड मास्टर" स्तर की शतरंज मशीन का उपयोग करना संभव है।

आप निश्चित रूप से कंप्यूटर का उपयोग करके कुछ नियमों और शतरंज के कुछ स्तरों को सिखा सकते हैं। हालाँकि मुझे नहीं लगता कि आप इसका उपयोग करके इसे उच्च स्तर तक संभवतया प्रशिक्षित कर सकते हैं। कंप्यूटर विज्ञान अभी तक एक मशीन का उत्पादन करने में विफल रहा है जो एक स्थिति / सहज दृष्टिकोण से शतरंज को "समझ" सकता है। सभी वर्तमान शतरंज कंप्यूटर एक व्यापक डेटाबेस, ब्रूट फोर्स गणना और संभवतः उस के शीर्ष पर एक मशीन सीखने का उपयोग करते हैं।

लगता है कि यह निर्भर करता है कि आप एक संदर्भ डेटाबेस का उपयोग करते हुए धोखा दे रहे हैं या नहीं :) इसके अलावा, यह जानना मुश्किल है कि क्या आप वास्तव में बहुत सारे गेम को अच्छा होने से अलग कर सकते हैं। मानव जो शतरंज में अच्छे हैं वे ठीक हैं क्योंकि उन्होंने बहुत सारे खेल देखे हैं जो मस्तिष्क के उस हिस्से से संदर्भित होते हैं जिसे आम तौर पर चेहरे को पहचानने के लिए जाना जाता है। इस याद से ऐसा लगता है कि मानव शतरंज खिलाड़ी किसी स्थिति की ताकत का "अंतर्ज्ञान" विकसित करने में सक्षम हैं।


सर्वश्रेष्ठ ग्रैंडमास्टर्स विशाल शुरुआती पुस्तकों को याद करते हैं और इसे धोखा नहीं माना जाता है। और वैसे भी, यह हर समय होता है कि एक बार जो एक अच्छी शुरुआत थी उसे एक नए विचार से जोड़ दिया जाता है। तो पुस्तक चालों का "धोखा" एक कंप्यूटर को खेलने के लिए इष्टतम तरीका भी नहीं हो सकता है।
केविन

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जैसा कि कई टिप्पणियों ने कहा है, यह 'सीखने' की परिभाषा पर बहस करने वाला एक दार्शनिक सवाल है। अधिकांश कृत्रिम बुद्धि कार्यक्रम तर्कसंगत समाधान निर्धारित करने पर निर्भर करते हैं। पर्याप्त डेटा को देखते हुए एक सीखने की शतरंज कार्यक्रम कुछ स्थितियों में बनाने के लिए तर्कसंगत कदमों की एक सूची निर्धारित करेगा। इसका मतलब यह नहीं है कि यह शतरंज के नियमों को जानता है, यह केवल समझता है कि कौन सी चालें फायदेमंद हैं और कौन सी नहीं हैं। यहां तक ​​कि अगर डेटा सेट में अवैध चाल चलन वाले खिलाड़ी शामिल हैं, तो अवैध कदम से तुरंत नुकसान होगा, इसलिए ai इसे अनदेखा करेगा और कभी भी उस चाल का उपयोग नहीं करेगा क्योंकि यह कभी भी फायदेमंद नहीं होता है।

इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि तंत्रिका नेटवर्क या विकासवादी एल्गोरिदम या किसी अन्य प्रकार के लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है, एआई कभी स्पष्ट रूप से कुछ देखने से नियम नहीं सीख सकता है, यह केवल तर्कसंगत रूप से लाभकारी विकल्पों की सूची निर्धारित कर सकता है।


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यदि आप शतरंज के नियमों को खेल के भौतिकी इंजन और भौतिक विज्ञान के नियमों के रूप में ब्रह्मांड के स्थायी और अटूट स्वीकार किए गए नियमों के बारे में सोचते हैं, तो सोचें कि हमारे प्राकृतिक ब्रह्मांड में कितने वास्तविक "कानून" हैं। यह कठिन है और अगर कठोर और तेज़ RULE बनाना असंभव नहीं है, लेकिन हम समय में एक विशिष्ट बिंदु के रूप में कई परीक्षण और स्वीकृत सिद्धांत बना सकते हैं।

यह संभव हो सकता है कि यह मान लिया जाए कि कंप्यूटर चलता है और लॉग चलता है, लेकिन सीधे वैध चाल के बारे में जोर नहीं देता है।

उदाहरण के लिए, यह एक मोहरे को एक टुकड़े को आगे बढ़ाते हुए देखेगा और नई परिकल्पना करेगा कि सभी टुकड़े केवल एक स्थान को आगे बढ़ा सकते हैं, और दूसरा यह कि एक मोहरा केवल एक स्थान को आगे बढ़ा सकता है। यह अगले कदम तक संभव के रूप में कई प्रतिबंधात्मक परिकल्पनाओं के रूप में बनेगा और उनमें से एक संख्या को हमारे या अन्य उदार बनाया जा सकता है।

आखिरकार कई चालों के बाद आपके पास ठोस सिद्धांतों का एक सेट होगा, लेकिन यह स्थायी रूप से 0 तक पहुंचने वाला एक जीवित डेटासेट होगा, लेकिन कभी भी यह नहीं पहुंचेगा।

तो इसका उत्तर यह है कि एक कंप्यूटर वास्तव में अच्छा अनुमान लगा सकता है लेकिन यह (EDIT: NOT) निश्चित रूप से नियमों को जानता है।


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सिद्धांत रूप में - हाँ यह हो सकता है। यह शतरंज में ग्रैंडमास्टर भी बन सकता है। आप जिस उत्तर की तलाश कर रहे हैं वह तंत्रिका नेटवर्क है । तंत्रिका नेटवर्क सार वही चीज है जो हमारे मस्तिष्क के अंदर होता है। इसके अलावा, दिया पूरी तरह से (पढ़ें - असंभव पूर्ण) तंत्रिका नेटवर्क और एक आदर्श हार्डवेयर बनाया गया है - यह सब कुछ एक ही या बेहतर तरीके से एक इंसान सीख सकता है।

इसके बारे में और पढ़ें:


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यह "उत्तर" विकिपीडिया लिंक का एक गुच्छा है, जिसमें से दो एक ही अवधारणा का वर्णन करते हैं, जिनमें से एक अत्यंत व्यापक है, और जिनमें से एक का हाथ में समस्या से कोई लेना-देना नहीं है। कृपया बताएं कि शतरंज के नियमों को प्रभावी ढंग से सीखने के लिए एक कोहेनन मानचित्र का उपयोग कैसे किया जाएगा।
फ्रेड फू

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एएनएन और एनएन एक वास्तविक न्यूरॉन / मानव मस्तिष्क की जटिलता के पास कोई रास्ता नहीं है, एक एएनएन सबसे सुरक्षित रूप से एक गुप्त छुपा है।
डार्क नाइट जूल

"सिद्धांत, सिद्धांत और व्यवहार में समान हैं, लेकिन व्यवहार में वे कभी नहीं होते हैं।" शतरंज के कार्यक्रम दादी की तरह खेल सकते हैं, लेकिन मुझे नहीं लगता कि यह तंत्रिका नेटवर्क या मशीन सीखने के कारण है। अधिकांश अच्छे कार्यक्रमों में विशाल उद्घाटन किताबें, एंडगेम टेबलबेस और एक गहराई वाली पहली खोज ("अल्फा बीटा प्रूनिंग के साथ नेगैमैक्स"), और शायद एक बहुत ही जटिल मूल्यांकन समारोह (जो कि संभवतः सबसे अधिक दादी की मदद से लिखा गया है) का उपयोग करते हैं।
केविन

तंत्रिका नेटवर्क केवल वही सीख सकते हैं जो उन्हें करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। शतरंज के कुछ नियम हैं जो बहुत कम ही लागू होते हैं, लेकिन खेल का हिस्सा है। क्या बिशप में प्रचार करना कानूनी होगा? क्या राजा के रूप में प्रचार करना कानूनी होगा?

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हा ... राजा को प्रमोट करना चेकमेट को थोड़ा कठिन बनाता है!
केविन

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मुझे लगता है कि यह उन चालों को सीख सकता है जो इसे केवल विश्लेषण करके बनाने की अनुमति है, लेकिन यह उन चालों को कैसे सीखेगा जिन्हें इसे बनाने की अनुमति नहीं है? उदाहरण के लिए, मोहरा कभी भी एक वर्ग को आगे नहीं बढ़ाता है जब एक विरोधी टुकड़ा उसके सामने होता है। कंप्यूटर को यह कैसे पता चलता है कि यह खिलाड़ी की पसंद से है या उसे ऐसा करने की अनुमति नहीं है? आप कुछ एल्गोरिथ्म के साथ आ सकते हैं जो कहते हैं कि यदि 99.99% समय या अधिक घटना नहीं होती है तो इसका मतलब है कि आपको इसे करने की अनुमति नहीं है, लेकिन यह भी हो सकता है कि 99.99% उस समय को माना जाता है जो एक माना जाता है खराब चाल, लेकिन उस समय का 0.01% यह चाल है जो खेल को जीतती है। तो, मेरा जवाब नहीं है, यह केवल गेम का विश्लेषण करके सभी नियमों को नहीं सीख सकता है, लेकिन यह शायद गेम खेलने के लिए पर्याप्त सीख सकता है।


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यह एक दार्शनिक प्रश्न है। आप यह भी पूछ सकते हैं कि क्या कोई व्यक्ति शतरंज खेलते समय लोगों को देखकर केवल शतरंज खेलना सीख सकता है। वास्तव में यह मूल रूप से उसी तरह का प्रश्न है, जो नेल्सन गुडमैन अपनी महान पुस्तक फैक्ट, फिक्शन और फोरकास्ट में पूछते हैं : हम भविष्य की टिप्पणियों की भविष्यवाणी के लिए पहले से किए गए अवलोकनों के सीमित सेट से कैसे आगे बढ़ सकते हैं। पहले से की गई टिप्पणियों में अब तक देखी गई शतरंज की चालें होंगी और भविष्य की सभी टिप्पणियां शतरंज की चालें होंगी जो अभी तक ख़ुशी से नहीं हुई हैं। सवाल यह है कि क्या अतीत की टिप्पणियों और भविष्य की टिप्पणियों के बीच नाममात्र का संबंध है (जैसा कि पिछली घटनाओं और भविष्य की घटनाओं के बीच विशुद्ध रूप से कारण संबंध के विपरीत है )?

यदि हम शब्द को प्रकृति या तर्क के नियम के रूप में नाममात्र की व्याख्या करते हैं और इस कानून के लिए कभी भी असहमति नहीं हो सकती है , तो निश्चित रूप से ऐसा कोई संबंध नहीं है, क्योंकि पहला व्यक्ति जो एक महल को तिरछे ढंग से चलाता है , वह प्रकृति के नियम को तोड़ देगा और ब्रह्मांड जैसा कि हम जानते हैं कि यह ढह जाएगा।

लेकिन भले ही, वास्तव में, प्रकृति की कुछ सनकी दुर्घटना से, दुनिया में हर कोई शतरंज खिलाड़ी अब से बना देगा, वैध था (कोई भी कभी कोई गलती नहीं करेगा या धोखा देने की कोशिश करेगा और यहां तक ​​कि लोग शतरंज के नियमों के बारे में भी स्पष्ट नहीं करेंगे। बोर्ड के चारों ओर बेतरतीब ढंग से शतरंज के टुकड़ों को धकेलना शुरू कर देगा, लेकिन गलती से हमेशा नियमों के अनुसार), जो हमें विश्वास नहीं दिलाएगा कि प्रकृति का एक कानून है (या तर्क का एक नियम) जिसने इस सब को मजबूर किया। हम इसे विशुद्ध रूप से आकस्मिक मानते हैं।

लुडविग विट्गेन्स्टाइन ने अपने दार्शनिक अन्वेषणों में इसी तरह की जमीन को कवर किया । वह जोर देकर कहते हैं कि टिप्पणियों का कोई भी सेट मनमाने ढंग से कई, और यहां तक ​​कि परस्पर विरोधी, नियमों के अनुसार है। उदाहरण के लिए, यदि मेरे द्वारा देखे गए सभी शतरंज के खेल दोपहर में खुश हो जाते हैं, तो मेरा नियम दोपहर में हो सकता है बिशप केवल तिरछे रूप में ले जाया जा सकता है । दिन का समय खेल के लिए महत्वहीन है जो कि मेरे द्वारा देखा नहीं जा सकता है क्योंकि मैंने दिन के विभिन्न समयों में शतरंज के खेल नहीं देखे हैं। या संयोग से, अगर मैंने कभी शतरंज खेलते हुए महिला को नहीं देखा है, तो यह नियम हो सकता है कि बिशप को केवल पुरुषों के लिए ही ले जाया जा सकता है। अवलोकन के लिए क्या प्रासंगिक है और क्या अवलोकन के लिए एक शर्त के रूप में निर्धारित नहीं है और स्वयं अवलोकन का हिस्सा नहीं हो सकता है।

BTW: Wittgenstein समस्या का समाधान गुडमैन के समान है। हालांकि मैं आश्चर्य को खराब नहीं करूंगा;-)

परिशिष्ट:

उन दिनों में जब सुस्मान नौसिखिया थे, एक बार पीडीपी -6 में बैठकर मिंस्की उनके पास आए।

"आप क्या कर रहे हैं?", मिंस्की से पूछा। "मैं टिक-टैक-टो खेलने के लिए एक बेतरतीब ढंग से वायर्ड तंत्रिका जाल का प्रशिक्षण ले रहा हूं", सूसमैन ने उत्तर दिया। "क्यों नेट बेतरतीब ढंग से वायर्ड है?", Minsky पूछा। "मैं नहीं चाहता कि इसे खेलने के तरीके की कोई पूर्व धारणा हो", सूसमैन ने कहा।

मिन्स्की ने फिर अपनी आँखें बंद कर लीं। "आप आँखें क्यों बंद करते हैं?" ससमान ने अपने शिक्षक से पूछा। "ताकि कमरा खाली हो जाए।" उस क्षण में, सूसमैन प्रबुद्ध था।


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नहीं

क्योंकि बस सीखने के पैटर्न (जिसके माध्यम से कभी भी विधि) "शतरंज खेलने के लिए सीखने के समान नहीं है"।

इसके लिए प्लानिंग और रणनीति की आवश्यकता होती है, जो केवल सीखने के सेट पैटर्न से बहुत अलग है।


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आप वास्तव में यह नहीं जानते हैं कि; इसके अलावा, सवाल यह है कि क्या यह संभव है (एक कंप्यूटर के लिए, लेकिन समान बाधाएं शायद मनुष्यों पर भी लागू होंगी) उदाहरण के खेल का विश्लेषण करके केवल शतरंज के वास्तविक नियमों को जानने के लिए।
तदमर्स

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मुझे लगता है कि आप सवाल गलत समझा ...
maple_shaft

ऐ (तंत्रिका नेटवर्क) के साथ काम करने के बाद (मास्टर थीसिस), मुझे पूरा यकीन है कि यह नहीं हो सकता। जब तक आपके पास अन्यथा कहने के लिए सबूत नहीं हैं, आप बस यह नहीं कह सकते हैं "आप नहीं जानते कि"
अंधेरी
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