L’ intelligence artificielle AI a toujours eu une affinité particulière pour les jeux. L’échec, en particulier, a longtemps été considéré comme un domaine réservé pour l’intelligence humaine exquis: les plus grands joueurs d’échecs sont appelés grands maîtres de Shaolin, un grand pourcentage d’entre eux sont excentriques introvertis russe. Défaite de Gary Kasparov, par spécialisées supercalculateur IBM Deep Blue en 1997, a été saluée comme un événement majeur (il soutient le match était déloyale). Mais tandis que la prédominance des échecs des logiciels de jeu est culturellement important, est-ce important pour l’IA?
Échecs, comme les dames, Connect-4, and Go est un jeu à information parfaite. Autrement dit, tout utile pour choisir votre prochain déplacement est là sur la planche (il serait bon de savoir ce que votre adversaire va faire, mais vous pouvez supposer que votre adversaire essaie simplement de faire le meilleur coup possible aussi). Si vous aviez un ordinateur assez puissant, il pourrait envisager de chaque mouvement pourrait être le prochain, chaque réponse possible, et ainsi de suite, et enfin en déduire, absolument, la façon de garantir un résultat particulier. Pour ce faire est de résoudre les échecs, pour répondre à la question: est-il possible pour le blanc pour forcer une victoire? Checkers est résolu (les deux joueurs peuvent forcer un match nul). Connectez-4 est résolu (le premier joueur peut forcer une victoire). A un trop grand nombre d’échecs pension possible positions à être résolus de sitôt.
Deep Blue peut rivaliser avec des joueurs de l’homme par la recherche, les multiples actions à venir, des tests toutes les combinaisons possibles, et en choisissant la prochaine étape qui laisse son adversaire avec la pire des solutions meilleures. Cette approche est appelée recherche minimax. Depuis l’ordinateur ne peut chercher dans tous les mats possibles, il recherche à une profondeur donnée et les scores de la position résultant bord par les pièces de chaque joueur a encore (en gros, un pion est de 1 point, de chevaliers et les évêques sont de 3 points chacun, une tour est de 5 points, et la reine est de 8 points). L’utilisation de cette rubrique, ou heuristiques, 10-15 et la recherche se déplace vers l’avenir, permet d’assurer un adversaire extrêmement redoutable.
Minimax théorie a été établie par John von Neumann, en 1928, et l’algorithme a été amélioré dans les années 1950 et 60 de fonctionner plus efficacement. Deep Blue contient pas d’innovation général qui améliore de façon significative sur ces techniques désormais classique. L’heuristique pour l’évaluation des conseils ont été affinées, et le programme a une énorme base de données des ouvertures bien connue et à la fin des séquences de jeu quand 5 ou moins de pièces sont laissés sur le bord. Ainsi, Deep Blue est moins une merveille d’intelligence artificielle que de l’ingénierie: son succès est un produit direct du nombre de postes, il peut étudier en une seconde (200 millions). C’est la méthode Brute Force de résolution de problèmes à son meilleur.
La plupart des problèmes du monde réel ne sont pas comme aux échecs. Manœuvres politiques, par exemple, est un jeu de l’information imparfaite, où chaque joueur doit deviner les motivations sous-jacentes et les ressources à partir d’indices superficiels. Le langage des stratagèmes politiques, et en particulier en temps de guerre, a changé sensiblement au loin des échecs … vers le poker. Obama à bout de sa main, Chavez est bluffant, Ahmadinejad est all in
Et Intelligence Artificielle pour le poker est encore loin derrière l’homme. L’Université de l’Alberta système Polaris a obtenu une courte victoire sur l’homme à la 2e Poker machine Juillet dernier match, mais la concurrence concernées Heads-Up Poker Limit: One-on-one jeux où les seuls paris possibles sont de 10 $ ou 20 $. Par rapport à l’événement principal des World Series of Poker, qui n’a pas de limite de mise, et environ 10 joueurs à une table, c’est quelque chose d’un jouet “” problème. Des recherches récentes se concentre sur la façon d’opposants modèle qui est, de raffinage automatiquement la compréhension du logiciel de la signification de chacun des paris des joueurs que des informations sont recueillies sur la manière dont ces joueurs jouent.
Au cours de la prochaine décennie, je suppose que la recherche en logiciels de poker, peut-être soutenu financièrement par l’armée, se développeront considérablement. Et contrairement à Deep Blue, le logiciel de poker qui peut dominer une table pleine de joueurs professionnels, sera le produit des avancées significatives dans le domaine de l’Intelligence Artificielle.
Plus d’informations: http://turbulence.org/spotlight/thinking/chess.html Visualisation de mouvement d’échec possible des séquences (essayez ici)