Einige Programme führen umfassende Suchvorgänge nach einer Lösung durch, während andere heuristische Suchvorgänge nach einer ähnlichen Antwort durchführen. Im Schach ist die Suche nach dem besten nächsten Zug in der Regel vollständiger, während die Suche nach dem besten nächsten Zug in Go aufgrund des viel größeren Suchraums eher heuristisch ist.
Wird die Brute-Force-Technik als erschöpfend angesehen, um nach einer guten Antwort zu suchen, oder müssen im Allgemeinen heuristische Algorithmen verwendet werden, bevor sie als KI eingestuft werden? Wenn ja, wird der Computer, der Schach spielt, als bedeutender Meilenstein angesehen?
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WilliamKF
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Antworten:
Wenn man sich Intelligenz als ein kontinuierliches Maß für die Optimierungskraft vorstellt (das heißt, wie viel besser sind die Ergebnisse für eine Einheit der aufgewendeten kognitiven Anstrengung), dann hat die erschöpfende Suche eine Intelligenz ungleich Null (insofern gibt sie tatsächlich bessere Ergebnisse als mehr Anstrengung) ausgegeben wird), aber sehr, sehr geringe Intelligenz (da die Ergebnisse meistens durch Glück besser sind und der Aufwand unglaublich groß sein kann).
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Wenn ein Computer die Lösung nur brachial erzwingt, lernt er nichts oder verwendet überhaupt keine Art von Intelligenz und sollte daher nicht als "künstliche Intelligenz" bezeichnet werden. Es muss Entscheidungen treffen, die auf dem basieren, was zuvor in ähnlichen Fällen passiert ist. Um intelligent zu sein, muss man wissen, was man gelernt hat. Ein Schachprogramm verfügt möglicherweise über einen wirklich hervorragenden Messalgorithmus, der für jeden möglichen Boardstatus verwendet werden kann. Wenn es jedoch immer jeden Status ausprobiert und niemals speichert, was es über verschiedene Ansätze erfährt, ist es nicht intelligent.
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Die Antwort lautet: Ja, eine umfassende Suche ist ein grundlegendes Prinzip der KI. Wie das OP erkannt wird, wird es zum Lösen von schachähnlichen Spielen verwendet und kann auch in vielen anderen Bereichen wie Pfadplanung oder PDDL-Lösung verwendet werden. Aus theoretischer Sicht ist eine Brute-Force-Suche eine elegante Methode, um jedes Problem zu lösen. Der Grund, warum Heuristiken in realen Programmen verwendet werden, liegt darin, dass die Berechnung aufgrund aktueller Computerhardware zu langsam ist. So werden Heuristiken als Geschwindigkeitsverstärker eingesetzt.
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Der Brute-Force-Ansatz ist sicherlich der erste Schritt vieler KI-Programmierer. Anhand dieser Erfahrungen muss das Programm jedoch lernen, die beste Lösung oder zumindest eine engere Lösung für das Problem zu finden. Da das erste Ziel der KI darin besteht, eine Lösung zu finden, kann nichts den Brute-Force-Ansatz übertreffen. Unter Verwendung der vorherigen Ergebnisse von Brute-Force-Ansätzen muss das Programm jedoch eine eigene Heuristik entwickeln und diese Daten zusammen mit Brute-Force verwenden, um die optimale Lösung zu finden.
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Tatsächlich wird jede von einem Computer ausgestellte "Intelligenz" als KI betrachtet, unabhängig von roher Gewalt oder der Verwendung intelligenter Heuristiken. Beispielsweise kann ein Chat-Bot so codiert werden, dass er auf die meisten Antworten mit vielen, vielen if-Anweisungen reagiert. Dies ist eine KI, egal wie schlecht sie programmiert ist.
Das Schachspielen am Computer gegen einen menschlichen Profi kann als bedeutender Meilenstein angesehen werden. Ich meine, jemand hat einen Computer so programmiert, dass er Großmeister-Schachspieler und Schachgenies besiegt. Viele dachten, das sei nicht möglich, da Schach ein so komplexes Spiel ist. Diese Art von Arbeit wird wahrscheinlich zu einer komplexeren KI, denn wenn ein Computer Schach spielen kann, erledigt er sicherlich auch andere komplexe Aufgaben.
Beachten Sie, wie raffiniert die Schachprogrammierung ist: Magic Bitboards, Zobrist-Hashing, Beschneiden, Lazy SMP und vieles mehr. Dies ist vielleicht nicht die Art von Meilenstein der KI, die Sie dachten, aber die Dinge, die als KI betrachtet werden können, sind ziemlich weit gefasst.
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Ich weiß nicht, warum Sie es nicht als ai betrachten würden, da jedes einzelne Ding so etwas verwendet hat, wie es in den letzten Nachrichten war.
Das Entwickeln eines neuronalen Netzwerks ist der Brute-Force-Suche sehr ähnlich, trifft jedoch nur lokale Optima, da es nicht erschöpfend ist.
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