어린 시절부터 20Q 전자 게임이 어떻게 작동하는지 궁금했습니다. 당신은 물체, 사물 또는 동물을 생각합니다. (예 : 감자 또는 당나귀 ). 기기는 다음과 같은 일련의 질문을합니다.
- 빵?
- 야외에서 찾을 수 있습니까?
- 레크리에이션에 사용됩니까?
각 질문에 대해 예 , 아니요 , 아마도 또는 알 수 없음 . 저는 항상 방대한 중첩 조건 (if -statements). 그러나 프로그래머에게는 복잡하기 때문에 이것이 가능한 설명이 아닐 것 같습니다.
이러한 시스템을 어떻게 구현할까요?
답변
20Q가 구체적으로 어떻게했는지 모르겠지만 20 개의 질문 .
이 문제를 해결하는 방법에는 여러 가지가 있지만 한 가지 방법을 설명하겠습니다. . 이러한 게임은 일종의 결정 트리 를 구현할 수 있습니다. 20Q와 같은 전자 게임의 경우이 트리는 미리 계산되어 쉽게 이동할 수 있습니다. 학습 결정 트리 를 사용하는 방법이 있습니다. 여기서 게임은 사용자가 무엇인지 추측 할 수없는 경우 질문 끝에 새로운 개체를 받아 들일 수 있습니다. 질문.
질문이 일련의 예 또는 아니오 대답이면 이진 트리로 끝납니다. 각 노드는 질문이고 잎은 답입니다. 질문에 대해 알 수 없거나 확실하지 않은 경우 하위 노드를 결합하고 해당 질문을 연속해서 질문하여 가능한 답변을 더 추출 할 수 있습니다.
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기본적으로 프로세스입니다.
- 개체의 전체 목록으로 시작합니다. 이것들은 모두 똑같이 가능성에서 시작하거나 개체가 테스트에서 선택 될 가능성에 따라 정렬 될 수 있습니다.
- 결정 트리의 첫 번째 질문부터 시작합니다. 질문 대기열로 푸시합니다.
- 대기열 상단에서 질문을합니다.
- 응답 처리 :
- 예 / 아니요 응답은 미리 정해진 양을 제거 / 추가합니다. 질문을 기반으로 각 답변의 확률.
- “미정”답변은 미리 정해진 “예”양의 일부를 제거 / 추가합니다.
- “알 수 없음”은 확률을 변경하지 않습니다. / li>
- “알 수 없음”또는 “미정”응답은 다음 노드 질문 모두를 질문 대기열로 푸시합니다. “예”또는 “아니요”응답은 각각의 예 / 아니오 노드를 질문 대기열에 추가합니다.
- 질문이 없거나 단일 답변의 확률이 사전 정의 된 “확실성”을 초과 할 때까지 3 단계로 이동합니다. “임계 값.
- 가장 가능성있는 대답을 제공하십시오.
트리 생성은 아마도 다른 질문의 주제 일 것입니다. 하지만 기본적으로 가능한 한 답변을 나누는 질문을 선택하는 것입니다. 질문을 가장 균등하게 나누는 질문을 시작 부분에 배치하여 가장 많은 질문을 가장 빨리 도출 할 수 있도록합니다.
Answer
. 20Q.net에서는 게임이 플레이 된 모든 게임에서 학습한다는 점을 제외하고 장난감과 유사한 20Q.net 게임의 다양한 버전을 플레이 할 수 있습니다. 휴대용 장난감은 동일한 신경망 알고리즘입니다. 신경망은 질문 할 질문을 선택하고 추측합니다.이 접근 방식은 AI가 배운 것과 다른 질문에 답하더라도 AI가 종종 올바르게 추측한다는 것을 의미합니다. 또 다른 장점은 게임이 있다는 것입니다. 같은 생각을하더라도 게임마다 다르게 질문합니다.
알고리즘 고전 영어 게임 (Animal, Vegetable, Mineral)의 신경망은 1988 년 Robin Burgener에 의해 만들어졌습니다. . . 저요.
문의 해 주셔서 감사합니다.
댓글
- 안녕하세요, Robin, 사이트에 오신 것을 환영합니다. 발명가 보다이 질문에 더 잘 대답하는 사람. 20Q가 실제로 얼마나 복잡한 지 아는 것은 ' 흥미 롭습니다. 사이트에 대한 기여와 인공 지능에 대한 기여에 감사드립니다. '이 사이트를 가끔 방문하여 A.I. 질문 :).
- 헤헤, 이런 일이 발생하면 마음에 듭니다.