Теория игр встречается с ИИ и НЛП
7 марта 2022 г.Прежде чем идти дальше, вам нужно понять концепцию теории игр. Теория игр — это, по сути, раздел прикладной математики. Внутриигровые теории (Как стратегия теории игр улучшает процесс принятия решений) есть разные доступные инструменты, с помощью которых анализируются разные ситуации. В игровых теориях есть стороны, которых в основном называют игроками, и решения, которые они принимают, взаимозависимы. Это своего рода игра в шахматы, в которой ход одного игрока связан с будущей стратегией игрока противника.
Таким образом, полная стратегия, решение, возможное движение и формулировка стратегии в основном входят в понятие теории игр. Теория игр — это, по сути, структура, с помощью которой можно понять стратегию противника. С помощью оптимальной теории игр игроки приходят к точке, в которой достигается оптимальное принятие решений, и стратегия игрока становится достаточно сильной, чтобы он мог играть в любой ситуации с любым игроком. Эта концепция очень важна с технической точки зрения для тех исследователей, которые хотят работать в области машинного обучения, глубокого обучения, ИИ или НЛП. В этой статье будет обсуждаться связь теории игр с ИИ и НЛП.
Теория игр в ИИ
Основная цель теории игр - понять результат оптимального решения игрока противника. Есть еще одна область, которая представляет собой обратную теорию игр, с помощью которой можно объяснить стратегию игрока-противника и стратегию.
С помощью теории игр агенты ИИ могут спроектировать, с помощью чего в игре может быть создана среда противника (Теория игр в искусственном интеллекте | Пьер Паоло Ипполито | На пути к науке о данных, 2020).
Это можно объяснить на примере, например, когда вы играете в игру против компьютера, против нас играют разные агенты ИИ, которые заранее определены внутри игры.
Калибр агента ИИ зависит от уровня сложности, выбранного изначально, и с течением времени, а также с набором обучающих данных, этот агент ИИ становится лучше, а уровень сложности повышается. Использование теории игр в ИИ — очень обширная область. Теория игр в основном используется при обучении GAN, многоагентных систем и глубоком обучении с подкреплением.
В искусственном интеллекте существуют разные типы категорий, в которые помещаются разные игры. К этим категориям относятся игры с идеальной информацией, игры с несовершенной информацией, детерминированные игры и недетерминированные игры или игры со случайными ходами (Artificial Intelligence | Adversarial Search — Javatpoint, 2019).
Краткое объяснение этих категорий следующее:
- Идеальные информационные игры, в настольных играх такие игры, в которых агент ИИ отвечает за получение всей информации о полной доске, и агент может видеть все ходы игрока противника и принимать соответствующие решения. Примером таких игр являются шахматы, шашки, го и др.
- Игры с несовершенной информацией — это такие игры, в которых агент не имеет необходимой информации и не знает, что происходит дальше. Примером таких игр являются карточные игры, бридж, крестики-нолики и др.
- Детерминированные игры — это такие игры, в которых существует строгий шаблон, которому нужно следовать, и надлежащий набор правил для игр. Правила правильно определены, и с ними не связан случайный алгоритм. Примерами являются шахматы, го и крестики-нолики.
- Недетерминированные игры: в таких играх нет надлежащего набора правил. События, которые могут произойти, в большинстве своем непредсказуемы. Такие игры в основном включают в себя шанс и удачу пользователя. Такие игры требуют очень качественных агентов ИИ, и их обучение требует большого набора данных, чтобы можно было получить конкурентную игровую среду. Примеры - монополия, шашки и т.д.
Рисунок 1. Объяснение теории игр и прогнозирования (Основы теории игр, 2020 г.)
Теория игр и НЛП
В теории игр в игру вступает еще один подход — нейролингвистическое программирование. По сути, это психологический подход, с помощью которого анализируются и применяются различные стратегии в зависимости от характера игрока-противника. В НЛП в основном есть мысли, язык и поведение оппонента.
Все эти стратегии комбинируются друг с другом, чтобы получить оптимальный и конкретный результат каждого шага, предпринятого противником. (Крафт, 2001). Нейролингвистика — это, по сути, то, как работает наш мозг, но серьезных исследований, посвященных тому, действительно ли такая техника работает или нет, не проводилось. По сути, это психологическая техника, которую также используют маги.
Профессиональные игроки в карточные игры, такие как бридж, ранг и т. Д., Также использовали такие методы, чтобы определить фактическое положение игрока-противника, но такой метод еще предстоит реализовать в компьютерных играх или играх для мобильных телефонов.
Рисунок 2. Краткое описание НЛП ([Универсальные ключи самопомощи НЛП — нейролингвистическое программирование | The Whole Parent, 2020] (https://wholeparentbook.com/the-universal-keys-of-nlp-neruo). -лингвистическое-программирование/))
Из рисунка, показанного выше, следует полное понимание НЛП.
Поскольку это в основном комбинация трех техник, одна из них — нейро, другая — программирование, а последняя — лингвистика. В программировании есть мысли человека, которые излагаются словами.
Идеи и вся организация мыслей человека, который занимается программированием агента ИИ, чтобы его можно было обучать соответственно ситуациям и среде, которые могут произойти позже в игре.
Второе — нейро, в котором может быть скомпилирован мыслительный процесс пользователя. В этой части объединяются и компилируются все чувства человека, а в дальнейшем эти мысли встраиваются в раздел программирования.
Эту часть еще предстоит выполнить в среде моделирования, поскольку для этого потребовались большие усилия и большая вычислительная мощность. Последняя часть - лингвистическая, которая в основном является психологической частью. Проще говоря, лингвистическая часть содержит все типы поведения, языки, зрительный контакт и тому подобное, чтобы получить возможные результаты человеческого поведения.
Оригинал