TwiddleLab / Курсы / Искусственный интеллект
Поиск, игры и планы
Поиск, деревья игр и планы: ИИ, который думает наперёд, а не учится.
Лучше после: Как думает нейросеть
Уроки
- ИИ как поиск (5 мин): Состояние это снимок головоломки, например 4 л и 3 л.
- Поиск в ширину и в глубину (7 мин): Поиск хранит список ожидания из клеток, которые он нашёл, но ещё не проверил.
- Эвристики: A* находит путь (7 мин): Эвристика это быстрая догадка об оставшемся расстоянии, например шагов до звезды, если бы не было стен.
- Деревья игры (6 мин): Дерево игры показывает все способы, которыми может пойти игра: позиция наверху (корень), каждый ход это ветка, каждая законченная игра это концовка (лист).
- Минимакс (7 мин): Дай каждой концовке счёт: +1 за победу, -1 за поражение, 0 за ничью.
- Оценка позиций: функции оценки (7 мин): Большие игры нельзя обыскать до конца, поэтому поиск останавливается на ограничении глубины.
- Альфа-бета: пропусти то, что не важно (7 мин): Альфа-бета отсечение обходит дерево как минимакс, слева направо, и пропускает любую ветку, которая не может побить уже гарантированное.
- Монте-Карло: играем случайные партии (7 мин): Случайный доигрыш (rollout) заканчивает партию случайными ходами за обе стороны.
- Планирование: от цели к шагам (7 мин): У каждого действия есть предусловия (что должно быть верно сначала) и эффекты (что оно делает верным).
- Головоломки с ограничениями (7 мин): У задачи с ограничениями есть переменные (кружки, клетки, страны), у каждой область допустимых значений, и ограничения между ними.
- Проект: робот-навигатор (8 мин): Поиск в ширину находит путь с наименьшим числом клеток, но по дороге проверяет много клеток.
Уроки интерактивные и работают на JavaScript. Включи его, чтобы играть.
