تكنولوجيا

العب المعروف والمجهول من خلال حل الألغاز باستخدام عميل ذكاء اصطناعي

بيانات الذكاء الاصطناعي AI حل المشكلات

يصمم الباحثون عدة استراتيجيات لعامل ذكاء اصطناعي (AI) لحل لغز عشوائي مثل كانسة الألغام.

لعقود من الزمن ، اقتصرت جهود حل الألعاب على حل الألعاب ثنائية اللاعبين (أي ألعاب الطاولة مثل لعبة الداما والشطرنج وما إلى ذلك) ، حيث يمكن التنبؤ بنتيجة اللعبة بشكل صحيح وفعال من خلال تطبيق بعض تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) للبحث وجمع قدر هائل من إحصائيات اللعبة.ومع ذلك ، لا يمكن تطبيق هذه الطريقة والتقنية بشكل مباشر في مجال حل الألغاز لأن الألغاز تُلعب عادةً بمفردها (منفردة) ولها خصائص فريدة (مثل المعلومات العشوائية أو المخفية). لذا ، فقد نشأ سؤال كيف يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي أن تحافظ على أدائها لحل ألعاب ثنائية اللاعبين ولكن بدلاً من ذلك يتم تطبيقها على أحجية فردية؟

لسنوات ، اعتبرت الألغاز والألعاب قابلة للتبديل أو جزء من بعضها البعض. في الحقيقة ، قد لا يكون هذا هو الحال طوال الوقت. من منظور العالم الحقيقي ، “اللعبة” شيء نواجهه كل يوم ؛ تواجه المجهول. على سبيل المثال ، المجهول في اتخاذ القرار الصحيح (أي الزواج) أو القرار الخاطئ (أي ترك العمل) أو عدم اتخاذ القرار على الإطلاق (أي الندم على “ماذا لو”). وفي الوقت نفسه ، فإن “اللغز” شيء كان معروفًا بوجوده ، وحتى شيء ما كان مخفيًا لم يتم اكتشافه بعد. مثل هذه الحالة المعروفة ، على سبيل المثال ، ستكون اكتشاف مادة “رائعة” مثل الجرافين وإمكانياتها العديدة التي لم يتم تسويقها واستخدامها على نطاق واسع. مرة أخرى ، كيف وما هو الحد بين “اللغز” و “اللعبة” في سياق حل الألغاز؟

في المعهد الياباني المتقدم للعلوم والتكنولوجيا (JAIST) باليابان ، حاول البروفيسور هيرويوكي إيدا وزملاؤه الإجابة على هذين السؤالين في دراستهم الأخيرة المنشورة في المجلة. النظم القائمة على المعرفة. تركز الدراسة البحثية على مساهمتين مهمتين: (1) تحديد قابلية حل اللغز في سياق لعبة ذات وكيل واحد عبر كاسحة ألغام testbed و (2) اقتراح عامل ذكاء اصطناعي جديد (AI) باستخدام التركيبة الموحدة لأربع استراتيجيات تسمى PAFG solver. الاستفادة من المعلومات المعروفة والمعلومات غير المعروفة لـ كاسحة ألغام اللغز ، كان الحل المقترح قد حصل على أداء أفضل في حل اللغز مقارنة بأحدث الدراسات.

حد الملاءة لمنظمة العفو الدولية

يوضح الشكل استراتيجيات الذكاء الاصطناعي التي تستخدم استراتيجيات تعتمد على المعرفة لمعالجة المعلومات غير المعروفة أثناء اعتماد استراتيجيات تعتمد على البيانات لاستخدام المعلومات المعروفة من لغز كانسة الألغام. تحدد النتائج الناتجة شرط حد الملاءة في أحجية عشوائية للاعب واحد والتي تعتبر أساسية لمشاكل العالم الحقيقي الكبيرة. الائتمان: هيرويوكي إيدا من JAIST

اعتمد الباحثون عامل الذكاء الاصطناعي المكون من استراتيجيتين تعتمدان على المعرفة واستراتيجيتان تعتمدان على البيانات للاستفادة على أفضل وجه من المعلومات المعروفة وغير المعروفة للقرار الحالي لتقدير القرار اللاحق الذي يتعين اتخاذه. نتيجة لذلك ، يمكن رسم الحدود بين نموذج حل الألغاز ونموذج اللعبة للغز العشوائي للعامل الفردي مثل كاسحة ألغام.

تلعب مثل هذه الحالة دورًا مهمًا بشكل خاص في مشاكل العالم الحقيقي حيث تكون الحدود بين المعروف والمجهول عادةً غير واضحة ويصعب تحديدها. كما يشير البروفيسور إيدا: “مع قدرة وكيل الذكاء الاصطناعي على تحسين أداء حل الألغاز ، يصبح حد قابلية الحل واضحًا. مثل هذا الموقف جعل من الممكن تحديد ظروف “اللغز” و “اللعبة” بوضوح ، والتي توجد بشكل عام في العديد من مواقف الحياة الواقعية ، مثل تحديد استثمار عالي المخاطر ، وتقييم مستوى المخاطرة لقرار مهم ، وما إلى ذلك. . “في الأساس ، نحن نعيش جميعًا في منطقتنا كاسحة ألغام العالم ، نحاول تخمين طريقنا مع تجنب “القنبلة” في حياتنا.

كان هناك العديد من أوجه عدم اليقين مع التقدم السريع للتكنولوجيا الحالية ونموذج الحوسبة الجديد المتاح (مثل إنترنت الأشياء ، والخدمات القائمة على السحابة ، والحوسبة المتطورة ، والحوسبة العصبية ، وما إلى ذلك). يمكن أن يكون هذا الشرط صحيحًا بالنسبة للأشخاص (أي الوسائل التكنولوجية) ، والمجتمع (أي قبول التكنولوجيا) ، والمجتمع (أي الثقافة والمعايير) وحتى على المستوى الوطني (أي التغييرات في السياسات والقواعد). “كل يوم ، يتضمن النشاط البشري العديد من ظروف” اللعبة “و” الألغاز “. ومع ذلك ، من خلال رسم خريطة نموذج الملاءة المالية على نطاق واسع ، يمكن تحديد شروط الحدود بين المعروف والمجهول ، مما يقلل مخاطر المجهول ويعظم فوائد المعروف “، تشرح السيدة تشانغ ليو ، المؤلفة الرئيسية لـ دراسة. “يتم تحقيق هذا الإنجاز من خلال تتويج التقنيات القائمة على المعرفة ، وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ، وعدم اليقين القابل للقياس (مثل معدل الفوز ، ومعدل النجاح ، ومعدل التقدم ، وما إلى ذلك) مع الحفاظ على المتعة والصعوبة.”

المرجع: “حل اللغز العشوائي للوكيل الفردي: دراسة حالة باستخدام كانسة الألغام” بقلم تشانغ ليو ، وشونكي هوانغ ، وغاو ناينج ، ومحمد نور أكمل خالد ، وهيرويوكي إيدا ، 28 مارس 2022 ، النظم القائمة على المعرفة.
DOI: 10.1016 / j.knosys.2022.108630

حول المعهد الياباني المتقدم للعلوم والتكنولوجيا ، اليابان

تأسس المعهد الياباني المتقدم للعلوم والتكنولوجيا (JAIST) عام 1990 في محافظة إيشيكاوا ، وكان أول مدرسة دراسات عليا وطنية مستقلة في اليابان. اليوم ، بعد 30 عامًا من التقدم المطرد ، أصبحت JAIST واحدة من أفضل الجامعات في اليابان. لدى JAIST العديد من الجامعات التابعة وتسعى جاهدة لتطوير قادة أكفاء بنظام تعليمي حديث حيث التنوع هو المفتاح ؛ حوالي 40 ٪ من خريجيها هم طلاب دوليون. تتمتع الجامعة بأسلوب فريد من نوعه في التعليم العالي يعتمد على منهج مصمم بعناية وموجه نحو الدورة التدريبية لضمان حصول طلابها على أساس متين لإجراء البحوث المتطورة. يعمل JAIST أيضًا بشكل وثيق مع المجتمعات المحلية والخارجية من خلال تعزيز البحث التعاوني الصناعي والجامعي.

معلومات عن السيدة تشانغ ليو من المعهد الياباني المتقدم للعلوم والتكنولوجيا ، اليابان

السيدة تشانغ ليو طالبة دكتوراه في كلية العلوم والتكنولوجيا المتقدمة (JAIST) ، نومي ، اليابان. يركز بحثه على إيجاد رؤى جذابة في تطور ألعاب الألغاز بناءً على ميكانيكا اللعبة وتجربة اللاعب ، تحت إشراف البروفيسور هيرويوكي إيدا من مختبر تكنولوجيا الترفيه. Elle travaille sur l’analyse des facteurs importants dans l’évolution des jeux de puzzle anciens vers les jeux modernes, et sur l’analyse des informations au cours du processus de résolution des puzzles et de jeux, pour trouver une ligne entre les puzzles et الألعاب.

نبذة عن البروفيسور هيرويوكي إيدا من المعهد الياباني المتقدم للعلوم والتكنولوجيا ، اليابان

حصل الدكتور هيرويوكي إيدا على درجة الدكتوراه. في 1994 حول نظريات الكشف عن مجريات الأمور حول أبحاث شجرة الألعاب من جامعة طوكيو للزراعة والتكنولوجيا ، اليابان. منذ عام 2005 ، كان أستاذًا في JAIST ، حيث يشغل أيضًا منصب أمين ونائب الرئيس للشؤون التعليمية والطلابية. يدير مختبر Iida وقد نشر أكثر من 300 مقال وعرض تقديمي وكتاب. تشمل اهتماماته البحثية الذكاء الاصطناعي ، وحوسبة الألعاب ، ونظرية الألعاب ، والنمذجة الرياضية ، وخوارزميات البحث ، ونظرية صقل الألعاب ، وأبحاث شجرة الألعاب ، وعلوم الترفيه.

معلومات التمويل

تم دعم هذه الدراسة بمنحة من الجمعية اليابانية لتعزيز العلوم في إطار منحة المساعدة للأبحاث الاستكشافية الصعبة (رقم المنحة 19K22893).


Source link

مقالات ذات صلة

أضف تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني.

Back to top button