В течение десятилетий усилия по решению игр сводились исключительно к решению игр для двух игроков (например, настольных игр, таких как шашки, шахматы и т. д.), где результат игры можно правильно и эффективно предсказать с помощью некоторого искусственного интеллекта (ИИ), техники поиска и сбора огромного количества игровой статистики. Однако такой метод и техника не могут быть применены непосредственно к области решения головоломок, поскольку в головоломки обычно играют в одиночку (для одного игрока) и они обладают уникальными характеристиками (такими как стохастическая или скрытая информация). Итак, возник вопрос: как метод искусственного интеллекта может сохранить свою эффективность для решения игр для двух игроков, но вместо этого применяется к головоломке с одним агентом?
В течение многих лет головоломки и игры считались взаимозаменяемыми или частью друг друга. По правде говоря, это может быть не всегда так. Если смотреть с точки зрения реального мира, «игра» — это то, с чем мы сталкиваемся каждый день, имея дело с неизвестным. Например, неизвестность принятия правильного решения (т. е. выйти замуж) или неправильного (т. е. уйти с работы) или вообще не принять решение (т. е. сожаления по поводу «а что, если»). Между тем, «загадка» — это то, о чем было известно, и даже что-то скрытое, которое еще предстоит раскрыть. Например, таким известным случаем может быть открытие «чудесного» материала, такого как графен, и его многочисленных возможностей, которые еще предстоит коммерциализировать и широко использовать. Опять же, как и где проходит граница между «головоломкой» и «игрой» в контексте решения головоломок?
В Японском передовом институте науки и технологий (JAIST) профессор Хироюки Иида и его коллеги попытались ответить на эти два вопроса в своем последнем исследовании, опубликованном в журнале «Системы, основанные на знаниях». Исследование сосредоточено на двух важных вкладах: определение решаемости головоломки в контексте игры с одним агентом с помощью испытательного стенда Minesweeper и предложение нового агента искусственного интеллекта (ИИ), использующего унифицированную композицию из четырех стратегий, называемых PAFG. решатель. Используя известную и неизвестную информацию о головоломке «Сапер», предложенный решатель добился более высокой производительности при решении головоломки, сравнимой с современными исследованиями.
Исследователи приняли агента ИИ, состоящего из двух стратегий, основанных на знаниях, и двух стратегий, основанных на данных, чтобы наилучшим образом использовать известную и неизвестную информацию о текущем решении для наилучшей оценки последующего решения. В результате граница между парадигмами решения головоломок и игры может быть установлена для стохастической головоломки с одним агентом, такой как Сапер.
Такое условие играет особенно важную роль в реальных задачах, где граница между известным и неизвестным обычно размыта и ее очень трудно идентифицировать. Как отмечает профессор Иида: «Благодаря возможности агента ИИ повысить производительность решения головоломок граница разрешимости становится очевидной. Такая ситуация позволяла четко определить условия «загадки» и «игры», которые обычно встречаются во многих реальных жизненных ситуациях, таких как определение инвестиций с высокой ставкой, оценка уровня риска важного решения и так далее». По сути, мы все живем в нашем мире саперов, пытаясь угадать свой путь вперед, избегая при этом «бомбы» в нашей жизни.
Многие неопределенности существовали в связи со стремительным развитием существующих технологий и появлением новой парадигмы вычислений (т. е. Интернета вещей, облачных сервисов, граничных вычислений, нейроморфных вычислений и т. д.). Это условие может быть верным для людей (т. е. доступность технологий), сообщества (т. е. принятия технологий), общества (т. е. культуры и норм) и даже на национальном уровне (т. е. изменения политики и правил). «Каждая человеческая деятельность включает в себя множество «игровых» и «загадочных» условий. Однако, отображая парадигму разрешимости в масштабе, можно установить граничные условия между известным и неизвестным, сводя к минимуму риск неизвестного и максимизируя выгоду от известного», — объясняет г-жа Чанг Лю, ведущий автор исследования. «Такой подвиг достигается за счет кульминации методов, основанных на знаниях, технологии искусственного интеллекта».
