Apprendimento delle regole degli scacchi

If a machine can look at the state of the board for a few games of chess (or a few games of checkers) in the beginning and after each move, can it be programmed to learn the rules of the game?

Certamente non per un pochi giochi di scacchi; avresti bisogno di analizzare un numero incredibilmente grande di loro per impedirgli di fare mosse non valide. Quanto, non lo so; questo problema appartiene all'area della teoria dell'apprendimento computazionale, apprendimento PAC e al problema dell'apprendimento in il limite .

Gli algoritmi di classificazione suggeriti dagli altri poster potrebbero essere in grado di discriminare imparare le regole di scacchi: date due configurazioni di tabellone, potrebbero rispondere "sì" o "no" alla domanda se una mossa valida trasforma l'una nell'altra. Con qualche sforzo, potrebbero anche essere usati per muovere generare . In seguito, tuttavia, generano solo mosse che hanno visto nei giochi su cui sono stati addestrati o generano una combinazione di mosse valide e invalide, ciascuna con un punteggio che indica come considerano probabile la mossa in questione, con regole non valide speriamo di ottenere probabilità molto piccole.

(Cioè, il programma non riconoscerebbe alcune mosse valide a sua disposizione, o potresti essere in grado di imbrogliare senza che se ne accorga, altrimenti dovresti allenarlo per così tanto tempo che perdi ogni interesse nel gioco. )

Per le tecniche che possono imparare le regole, consulta programmazione logica induttiva e programmazione genetica . Non sono sicuro che qualcuno abbia mai provato ad applicarli all'apprendimento degli scacchi; dal momento che le regole degli scacchi sono fisse, è molto più interessante (anche per il mondo accademico) creare programmi di gioco di scacchi buoni piuttosto che quelli che devono imparare le regole di base da zero.

Le regole degli scacchi sono piuttosto complesse e alcune raramente eseguite in un gioco.

Ad esempio la regola en passant . Quanti giochi dovresti osservare per dedurlo è consentito solo lo spostamento primo dopo lo spostamento in avanti di due passi?

Un altro esempio. Il quadrato b può essere attaccato in arrocco lungo. Quanti giochi vedi dove succede?

In altre parole, avrai bisogno di molti, molti, molti giochi per ottenere correttamente tutte le regole.

Ma, forse, Google troverà un angolo del loro cloud per un archivio completo di giochi di scacchi "presto" ...

Sì e No

Non sono sicuro che tu stia chiedendo se è possibile imparare le regole degli scacchi usando le reti di apprendimento automatico / neurali o se è possibile addestrare una macchina da scacchi a livello "Gran Maestro" che la usa.

Puoi sicuramente insegnare a un computer le regole e un certo livello di scacchi con quelle. Tuttavia, non penso che si possa addestrarlo ad un livello più alto usandolo. L'informatica non è ancora riuscita a produrre una macchina in grado di "capire" gli scacchi da un punto di vista posizionale / intuitivo. Tutti i computer di scacchi attuali utilizzano un ampio database, calcoli di forza bruta e un possibile apprendimento automatico.

Suppongo che dipenda dal fatto che contati usando un database di riferimento come imbroglio o meno :) Inoltre, è difficile sapere se puoi effettivamente separare il sapere di molti giochi dall'essere bravi a farlo. Gli umani che sono bravi negli scacchi sono buoni proprio perché hanno visto così tanti giochi a cui fa riferimento la parte del cervello che in genere è nota per riconoscere i volti. Da questo richiamo sembra che i giocatori di scacchi umani siano in grado di sviluppare una "intuizione" della forza di una posizione.

Come molti dei commenti hanno detto, questa è quasi una domanda filosofica che discute la definizione di "imparare". La maggior parte dei programmi di intelligenza artificiale si basa sulla determinazione di soluzioni razionali. Con dati sufficienti, un learning chess a.i. il programma determinerà una lista di mosse che sono razionali da fare in determinate situazioni. Questo non significa che conosca le regole degli scacchi, ma comprende semplicemente quali mosse sono vantaggiose e quali no. Anche se il set di dati include giocatori che fanno mosse illegali, la mossa illegale causerà una perdita istantanea quindi l'a.i. lo ignorerà e non userà mai quella mossa perché non è mai utile.

Non importa se si usano reti neurali o algoritmi evolutivi o qualsiasi altro tipo di algoritmo di apprendimento, a.i. non è mai possibile imparare esplicitamente regole dal guardare qualcosa, può solo determinare un elenco di opzioni razionalmente vantaggiose.

Se pensi alle regole di Chess come al motore fisico del gioco e alle leggi della fisica come regole permanenti e inflessibili dell'universo, allora pensa a quante poche "leggi" reali ci sono nel nostro universo naturale. È ESTREMAMENTE difficile, se non impossibile, fare una RULE dura e veloce, ma possiamo formulare un certo numero di teorie testate e accettate a partire da un momento specifico.

Potrebbe essere possibile ipotizzare che il computer osservi e registri le mosse, ma NON faccia asserzioni sulle mosse valide direttamente.

Ad esempio, osserverebbe una pedina andare avanti di un pezzo e fare nuove ipotesi che tutti i pezzi possano andare avanti di uno spazio, e un altro che un pedone possa muovere in avanti solo uno spazio. Formerà il maggior numero di ipotesi restrittive possibili fino alla prossima mossa e un numero di esse potrà essere lanciato o reso più liberale.

Alla fine dopo così tante mosse avrai una serie di teorie solide ma sarà un set di dati viventi che si avvicina permanentemente a 0 ma non lo raggiunge mai.

Quindi la risposta è che un computer potrebbe fare davvero una buona supposizione ma sarà (EDIT: NOT) conoscere le regole di sicuro.

In teoria - sì, può. Può persino diventare un gran maestro negli scacchi. La risposta che stai cercando è reti neurali . Le reti neurali sono essenzialmente la stessa cosa che accade nel nostro cervello. Inoltre, data la rete neurale perfettamente progettata (letto - impossibilmente perfetta) e un hardware perfetto - può imparare tutto ciò che un essere umano può imparare in modi uguali o addirittura migliori.

Per saperne di più:

• Rete neurale (wiki)
• Rete neurale artificiale (wiki)
• Mappa auto-organizzante (wiki)
• Machine learning (wiki)

Penso che possa imparare le mosse che è permesso fare solo analizzando, ma come imparerebbe le mosse che non è permesso fare? Ad esempio, il pedone non sembra mai avanzare di un quadrato quando un pezzo avversario si trova di fronte ad esso. Come fa il computer a sapere se questo è per scelta del giocatore o che non è autorizzato a farlo? Puoi inventare un algoritmo che dice che se il 99,99% delle volte o più un evento non accade, significa che non sei autorizzato a farlo, ma potrebbe anche essere il 99,99% delle volte considerato un mossa sbagliata, ma lo 0,01% delle volte è la mossa che vince la partita. Quindi, la mia risposta è no, non può imparare tutte le regole semplicemente analizzando i giochi, ma probabilmente può imparare abbastanza per giocare.

Questa è una domanda filosofica. Potresti anche chiedere se una persona potrebbe imparare a giocare a scacchi solo osservando le persone mentre giocano a scacchi. In realtà è fondamentalmente lo stesso tipo di domanda Nelson Goodman chiede nel suo grande libro Fact, Fiction and Forecast : come possiamo passare da un insieme finito di osservazioni già fatte a una previsione di osservazioni future. Le osservazioni già fatte sarebbero state le mosse degli scacchi osservate finora e le osservazioni future sarebbero tutte mosse di scacchi che non si sono ancora verificate. Le domande sono, c'è una relazione nomologica tra le osservazioni passate e le osservazioni future (in contrapposizione alla puramente relazione causale tra eventi passati ed eventi futuri)?

Se interpretiamo la parola nomologica come da una legge di natura o logica e nulla potrà mai accadere in disaccordo con questa legge quindi, non c'è certamente una tale relazione, dal momento che la prima persona che muove un castello in diagonale, violerebbe la legge della natura e dell'universo come sappiamo che collasserebbe.

Ma anche se, in effetti, per qualche strano incidente della natura, ogni mossa che ogni giocatore di scacchi del mondo farebbe da ora in poi, era valida (nessuno avrebbe mai commesso errori o avrebbe cercato di imbrogliare e persino le persone non avrebbero capito Le regole degli scacchi inizierebbero a spingere i pezzi degli scacchi in modo casuale su tutta la linea, ma sempre secondo le regole accidentalmente, questo non ci convincerebbe che esiste una legge della natura (o una legge della logica) che ha forzato tutto questo. Lo considereremmo puramente accidentale.

Ludwig Wittgenstein coprì un terreno simile nelle sue Indagini filosofiche . Insiste sul fatto che qualsiasi serie di osservazioni è conforme a regole arbitrariamente numerose e persino conflittuali. Per esempio, se tutti i giochi di scacchi osservati da me sarebbero comparsi nel pomeriggio, allora la mia regola potrebbe essere nel pomeriggio l'alfiere può essere spostato solo in diagonale . Che l'ora del giorno non sia importante per il gioco è qualcosa che non poteva essere osservato da me poiché non ho osservato i giochi di scacchi in diversi momenti della giornata. O, per inciso, se non ho mai osservato una donna che gioca a scacchi, allora la regola potrebbe essere il vescovo può essere spostato solo dagli uomini . Ciò che è rilevante per un'osservazione e ciò che non lo è è determinato come prerequisito per l'osservazione e non può essere parte dell'osservazione stessa.

BTW: la soluzione di Wittgenstein al problema è abbastanza simile a quella di Goodman. Non voglio rovinare la sorpresa, anche se ;-)

Addendum:

In the days when Sussman was a novice, Minsky once came to him as he sat hacking at the PDP-6.

"What are you doing?", asked Minsky. "I am training a randomly wired neural net to play Tic-tac-toe", Sussman replied. "Why is the net wired randomly?", asked Minsky. "I do not want it to have any preconceptions of how to play", Sussman said.

Minsky then shut his eyes. "Why do you close your eyes?" Sussman asked his teacher. "So that the room will be empty." At that moment, Sussman was enlightened.

No

Perché i semplici schemi di apprendimento (tramite il quale sempre il metodo) non è lo stesso di "imparare a giocare a scacchi in modo ottimale".

Ciò richiede piallatura e amp; Strategia, che è molto diversa dal semplice apprendimento dei modelli di set.