เรียนรู้กฎของหมากรุก

คำถามที่คล้ายกันถามว่าคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ที่จะเล่นได้อย่างดีที่สุดในเกมหมากรุกโดยการวิเคราะห์พันเกม

หากเครื่องสามารถดูสถานะของกระดานสำหรับเกมหมากรุกสองสามเกม (หรือเกมหมากรุกสองสามเกม) ในช่วงเริ่มต้นและหลังการย้ายแต่ละครั้งมันสามารถตั้งโปรแกรมให้เรียนรู้กฎของเกมได้หรือไม่?

ถ้าเป็นไปได้ในระดับใด (เช่นจะสามารถพิจารณาการใช้งานการขว้างหรือการเลื่อนตำแหน่ง) ได้หรือไม่ อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องใดที่ทำให้สิ่งนี้เป็นไปได้

หากเครื่องสามารถดูสถานะของกระดานสำหรับเกมหมากรุกสองสามเกม (หรือเกมหมากรุกสองสามเกม) ในช่วงเริ่มต้นและหลังการย้ายแต่ละครั้งมันสามารถตั้งโปรแกรมให้เรียนรู้กฎของเกมได้หรือไม่?

ไม่แน่นอนสำหรับเกมหมากรุกสองสามเกม คุณต้องวิเคราะห์จำนวนมากอย่างไม่น่าเชื่อเพื่อหยุดยั้งการเคลื่อนไหวที่ไม่ถูกต้อง เท่าไหร่ฉันไม่รู้ ปัญหานี้เป็นพื้นที่ของทฤษฎีการเรียนรู้การคำนวณ, การเรียนรู้ PACและปัญหาของlearnability ในขีด จำกัด

อัลกอริทึมการจำแนกประเภทที่แนะนำโดยผู้โพสต์คนอื่นอาจสามารถเรียนรู้กฎหมากรุกอย่างแยกแยะได้: เมื่อตั้งค่าบอร์ดสองชุดพวกเขาอาจตอบว่า "ใช่" หรือ "ไม่" สำหรับคำถามที่ว่าการเคลื่อนไหวที่ถูกต้อง ด้วยความพยายามบางอย่างพวกเขาอาจถูกใช้เพื่อสร้างการเคลื่อนไหว อย่างไรก็ตามพวกเขาจะสร้างเฉพาะการเคลื่อนไหวที่เห็นในเกมที่ได้รับการฝึกอบรมหรือสร้างการผสมผสานที่ถูกต้องและการเคลื่อนไหวที่ไม่ถูกต้องแต่ละครั้งมีคะแนนระบุว่าเป็นไปได้มากน้อยเพียงใดในการพิจารณาคำถาม หวังว่าจะได้รับความน่าจะเป็นที่น้อยมาก

(เช่นโปรแกรมจะไม่รู้จักการเคลื่อนไหวที่ถูกต้องในการกำจัดหรือคุณอาจสามารถโกงได้โดยไม่สังเกตเห็นหรือคุณต้องฝึกมันนานจนเสียความสนใจในเกม)

สำหรับเทคนิคที่สามารถเรียนรู้กฎตรวจสอบโปรแกรมตรรกะอุปนัยและโปรแกรมทางพันธุกรรม ฉันไม่แน่ใจว่ามีใครเคยลองใช้พวกมันกับการเรียนหมากรุก เนื่องจากกฎของหมากรุกได้รับการแก้ไขแล้วมันน่าสนใจมาก (สำหรับนักวิชาการ) ในการสร้างโปรแกรมการเล่นหมากรุกที่ดีมากกว่าที่จะต้องเรียนรู้กฎพื้นฐานตั้งแต่เริ่มต้น

กฎของเกมหมากรุกค่อนข้างซับซ้อนและบางเกมก็เล่นไม่ค่อยมาก

ตัวอย่างเช่นกฎen passant คุณต้องสังเกตว่ามีกี่เกมเพื่อที่จะสรุปว่าอนุญาตให้มีการย้ายครั้งแรกหลังจากการย้ายแบบสองขั้นตอนไปแล้วเท่านั้น?

ตัวอย่างอื่น. b-square สามารถโจมตีด้วยการเหวี่ยงยาว มีกี่เกมที่คุณเห็นว่าเกิดอะไรขึ้น?

กล่าวอีกนัยหนึ่งคุณจะต้องใช้หลาย ๆ เกมหลายเกมเพื่อให้ได้กฎทั้งหมดอย่างถูกต้อง

แต่บางที Google จะพบมุมหนึ่งของคลาวด์สำหรับเกมหมากรุกที่สมบูรณ์ "เร็ว ๆ นี้" ...

ใช่และไม่

ฉันไม่แน่ใจว่าคุณกำลังถามว่าเป็นไปได้หรือไม่ที่จะเรียนรู้กฎของหมากรุกโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง / เครือข่ายประสาทหรือว่าเป็นไปได้ที่จะฝึกเครื่องหมากรุกระดับ "ปรมาจารย์" ให้ใช้หรือไม่

แน่นอนคุณสามารถสอนคอมพิวเตอร์เกี่ยวกับกฎและระดับของการใช้หมากรุก อย่างไรก็ตามฉันไม่คิดว่าคุณจะสามารถฝึกฝนมันในระดับที่สูงขึ้นได้ วิทยาการคอมพิวเตอร์ยังไม่สามารถสร้างเครื่องที่ afaik afaik "เข้าใจ" หมากรุกจากตำแหน่ง / ใช้งานง่าย คอมพิวเตอร์หมากรุกทุกเครื่องในปัจจุบันใช้ฐานข้อมูลที่ครอบคลุมการคำนวณแรงเดรัจฉานและการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่เหนือกว่า

เดาขึ้นอยู่กับว่าคุณนับว่าใช้ฐานข้อมูลอ้างอิงเป็นการโกงหรือไม่ :) นอกจากนี้ยังเป็นการยากที่จะทราบว่าคุณสามารถแยกแยะความแตกต่างระหว่างเกมจำนวนมากกับการเล่นที่ดีได้หรือไม่ มนุษย์ที่เก่งเรื่องหมากรุกนั้นดีเพราะพวกเขาเคยเห็นเกมมากมายที่อ้างอิงโดยส่วนของสมองที่รู้กันทั่วไปว่ารู้จักใบหน้า จากการเรียกคืนนี้ดูเหมือนว่าผู้เล่นหมากรุกของมนุษย์จะสามารถพัฒนา "สัญชาตญาณ" ของความแข็งแกร่งของตำแหน่ง

ดังที่ความคิดเห็นส่วนใหญ่พูดมานี่เป็นคำถามเชิงปรัชญาที่ถกเถียงกันถึงนิยามของ 'เรียนรู้' โปรแกรมปัญญาประดิษฐ์ส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับการพิจารณาโซลูชันที่มีเหตุผล การให้ข้อมูลที่เพียงพอโปรแกรมการเรียนรู้หมากรุกไอจะกำหนดรายการของการเคลื่อนไหวที่มีเหตุผลที่จะทำในบางสถานการณ์ นี่ไม่ได้หมายความว่ามันรู้กฎของหมากรุก แต่เพียงเข้าใจว่าการเคลื่อนไหวมีประโยชน์หรือไม่ แม้ว่าชุดข้อมูลจะมีผู้เล่นที่ทำการเคลื่อนไหวผิดกฎหมายการย้ายที่ผิดกฎหมายจะทำให้เกิดการสูญเสียทันทีดังนั้นไอจะไม่สนใจมันและไม่เคยใช้การเคลื่อนไหวนั้นเพราะจะไม่มีประโยชน์

มันไม่สำคัญว่าจะใช้โครงข่ายประสาทหรืออัลกอริทึมวิวัฒนาการหรืออัลกอริทึมการเรียนรู้ชนิดอื่น ๆ หรือไม่ ai ไม่สามารถเรียนรู้กฎอย่างชัดเจนจากการดูอะไรบางอย่างมันสามารถกำหนดรายการของตัวเลือกที่มีประโยชน์

หากคุณคิดว่ากฎของหมากรุกเป็นกลไกทางฟิสิกส์ของเกมและกฎแห่งฟิสิกส์เป็นกฎที่ยอมรับกันอย่างถาวรและไม่บิดเบี้ยวของจักรวาลให้คิดเกี่ยวกับ "กฎหมาย" จริง ๆ ที่มีอยู่ในจักรวาลตามธรรมชาติของเรา มันยากมากถ้าไม่เป็นไปไม่ได้ที่จะสร้างกฎที่ยากและเร็ว แต่เราสามารถสร้างทฤษฎีที่ผ่านการทดสอบและยอมรับเป็นจำนวนมากตามเวลาที่กำหนด

มันอาจเป็นไปได้โดยสมมติว่าคอมพิวเตอร์สังเกตและบันทึกการเคลื่อนไหว แต่ไม่ได้ทำการยืนยันเกี่ยวกับการเคลื่อนไหวที่ถูกต้องโดยตรง

ตัวอย่างเช่นมันจะสังเกตเห็นการจำนำเคลื่อนไปข้างหน้าหนึ่งชิ้นและสร้างสมมติฐานใหม่ที่ชิ้นส่วนทั้งหมดสามารถเคลื่อนที่ไปข้างหน้าเพียงหนึ่งช่องว่างและอีกอันที่ตัวจำนำสามารถเคลื่อนที่ไปข้างหน้าเพียงช่องเดียว มันจะตั้งสมมติฐานที่ จำกัด มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้จนกว่าจะมีการเคลื่อนไหวครั้งต่อไปและจำนวนของพวกมันจะถูกโยนทิ้งหรือทำให้พวกเรามีแนวคิดเสรีมากขึ้น

ในที่สุดหลังจากการเคลื่อนไหวจำนวนมากคุณจะมีชุดของทฤษฎีที่เป็นของแข็ง แต่มันจะเป็นชุดข้อมูลที่มีชีวิตเข้าใกล้ 0 อย่างถาวร แต่ไม่เคยไปถึงมัน

ดังนั้นคำตอบคือคอมพิวเตอร์สามารถคาดเดาได้ดี แต่จะแก้ไข (ไม่แก้ไข)รู้กฎอย่างแน่นอน

ในทางทฤษฎี - สามารถทำได้ มันสามารถเป็นมาสเตอร์ในหมากรุกได้ด้วยซ้ำ คำตอบที่คุณกำลังมองหาเครือข่ายประสาท เครือข่ายประสาทมีความสำคัญในสิ่งเดียวกันที่เกิดขึ้นในสมองของเรา ยิ่งกว่านั้นด้วยเครือข่ายประสาทที่ออกแบบมาอย่างสมบูรณ์แบบ (อ่านได้อย่างสมบูรณ์ - เป็นไปไม่ได้) และฮาร์ดแวร์ที่สมบูรณ์แบบ - มันสามารถเรียนรู้ทุกสิ่งที่มนุษย์สามารถเรียนรู้ได้ในวิธีเดียวกันหรือดีกว่า

อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับมัน:

• โครงข่ายประสาทเทียม (wiki)
• โครงข่ายประสาทเทียม (วิกิ)
• แผนที่การจัดระเบียบตนเอง (วิกิ)
• การเรียนรู้ของเครื่อง (wiki)

ฉันคิดว่ามันสามารถเรียนรู้การเคลื่อนไหวที่ได้รับอนุญาตให้ทำการวิเคราะห์ได้ แต่มันจะเรียนรู้การเคลื่อนไหวที่ไม่ได้รับอนุญาตได้อย่างไร ยกตัวอย่างเช่นตัวจำนำไม่เคยดูเหมือนจะก้าวไปข้างหน้าหนึ่งสี่เหลี่ยมเมื่อชิ้นส่วนตรงข้ามอยู่ข้างหน้า คอมพิวเตอร์รู้ได้อย่างไรว่านี่เป็นทางเลือกของผู้เล่นหรือไม่ได้รับอนุญาตให้ทำ คุณสามารถคิดอัลกอริธึมที่บอกว่าถ้า 99.99% ของเวลาหรือมากกว่านั้นเหตุการณ์ไม่เกิดขึ้นนั่นหมายความว่าคุณไม่ได้รับอนุญาตให้ทำ แต่อาจเป็น 99.99% ของเวลาที่ถือว่าเป็น bad move แต่นั่น 0.01% ของเวลามันเป็นท่าที่ชนะเกม ดังนั้นคำตอบของฉันคือไม่มันไม่สามารถเรียนรู้กฎทั้งหมดได้ง่ายๆโดยการวิเคราะห์เกม แต่อาจเรียนรู้มากพอที่จะเล่นเกมได้

นี่เป็นคำถามเชิงปรัชญา คุณอาจถามว่าบุคคลสามารถเรียนรู้การเล่นหมากรุกเพียงอย่างเดียวได้หรือไม่โดยการสังเกตผู้คนในขณะที่เล่นหมากรุก ในความเป็นจริงมันเป็นคำถามแบบเดียวกันเนลสันกู๊ดแมนถามในหนังสือนิยายความจริงนิยายและการพยากรณ์ที่ยอดเยี่ยมของเราว่าเราจะย้ายจากชุดการสังเกตที่ จำกัด ซึ่งได้ทำไปแล้วเพื่อทำนายการสังเกตในอนาคตได้อย่างไร การสังเกตที่ทำไปแล้วจะเป็นการเคลื่อนตัวของหมากรุกที่สังเกตได้และการสังเกตในอนาคตจะเป็นการเคลื่อนย้ายหมากรุกทั้งหมดที่ยังไม่เกิดขึ้น คำถามคือมีความสัมพันธ์ระหว่างการสังเกตในอดีตและการสังเกตในอนาคต (ตรงข้ามกับความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างเหตุการณ์ในอดีตและเหตุการณ์ในอนาคต) หรือไม่

ถ้าเราตีความคำnomologicalเป็นไปตามกฎหมายของธรรมชาติหรือตรรกะและไม่เคยมีอะไรที่สามารถเกิดขึ้นใน disaccord กฎหมายนี้แล้วมีแน่นอนไม่มีความสัมพันธ์ดังกล่าวตั้งแต่คนแรกที่ย้ายปราสาททแยงมุมจะทำลายกฎของธรรมชาติและ จักรวาลที่เรารู้ว่ามันจะล่มสลาย

แต่ถึงกระนั้นในความเป็นจริงจากอุบัติเหตุทางธรรมชาติบางอย่างผู้เล่นหมากรุกทุกคนในโลกจะสามารถใช้งานได้นับจากนี้เป็นต้นไป (ไม่มีใครเคยทำผิดพลาดหรือพยายามที่จะโกง จะเริ่มผลักชิ้นหมากรุกโดยการสุ่มทั่วกระดาน แต่โดยบังเอิญตามกฎ) ซึ่งจะไม่โน้มน้าวเราว่ามีกฎแห่งธรรมชาติ (หรือกฎแห่งตรรกะ) ที่บังคับทั้งหมดนี้ เราพิจารณาว่ามันตั้งใจโดยบังเอิญ

ลุดวิก Wittgensteinปกคลุมพื้นดินที่คล้ายกันในเขาปรัชญาสืบสวน เขายืนยันว่าชุดการสังเกตใด ๆ เป็นไปตามกฎเกณฑ์จำนวนมากและแม้กระทั่งกฎที่ขัดแย้งกัน ตัวอย่างเช่นถ้าทุกเกมหมากรุกสังเกตโดยผมจะมี happend ในช่วงบ่ายแล้วกฎของฉันอาจจะในช่วงบ่ายบิชอปเท่านั้นที่สามารถย้ายแนวทแยงมุม เวลาของวันนั้นไม่สำคัญกับเกมนี้เป็นสิ่งที่ฉันไม่สามารถสังเกตได้เพราะฉันไม่ได้สังเกตเกมหมากรุกในช่วงเวลาต่าง ๆ ของวัน หรือบังเอิญถ้าฉันไม่เคยสังเกตผู้หญิงคนหนึ่งกำลังเล่นหมากรุกอยู่กฎอาจเป็นไปได้ว่าผู้ชายจะต้องอยู่ในปกครองของบิชอป. สิ่งที่เกี่ยวข้องกับการสังเกตและสิ่งที่ไม่ได้ถูกกำหนดให้เป็นข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการสังเกตและไม่สามารถเป็นส่วนหนึ่งของการสังเกตได้

BTW: การแก้ปัญหาของวิตต์เกนสไตน์ค่อนข้างคล้ายกับของกู๊ดแมน แม้ว่าฉันจะไม่ทำให้ประหลาดใจ;-)

ภาคผนวก:

ในสมัยที่ซัสมันเป็นสามเณรมินสกีเคยมาหาเขาเมื่อเขานั่งแฮ็คที่ PDP-6

"คุณกำลังทำอะไรอยู่?" มินสกีถาม "ฉันกำลังฝึกโครงข่ายประสาทเทียมแบบมีสายเพื่อเล่น Tic-tac-toe" Sussman ตอบ "ทำไมสายเน็ตถึงมีการสุ่ม" มินสกีถาม “ ฉันไม่ต้องการให้มันมีอคติใด ๆ ของวิธีการเล่น” ซัสแมนกล่าว

มินสกีก็หลับตา "ทำไมคุณหลับตา?" Sussman ถามอาจารย์ของเขา "เพื่อให้ห้องว่างเปล่า" ในขณะนั้นซัสแมนก็รู้แจ้ง

ไม่

เพราะเพียงแค่เรียนรู้รูปแบบ (ผ่านวิธีการที่เคย) ไม่เหมือนกับ "เรียนรู้ที่จะเล่นหมากรุกอย่างเหมาะสม"

สิ่งนี้ต้องใช้การวางแผนและกลยุทธ์ซึ่งแตกต่างจากการเรียนรู้รูปแบบชุด