Challenges for AI ResearchThe 15 Pu

Challenges for AI Research

The 15 Puzzle is a version of the Sliding Tile Puzzle, which is an important test domain for heuristic search.
A heuristic is an estimation of the distance remaining from the current position in the game to the goal.
A state is a possible configuration of the tiles in the puzzle.
There are 16! possible configurations of the tiles in the 15 Puzzle. Half of these configurations are not solvable, and it is easy to tell whether or not a configuration can be solved. Even with 16!/2 remaining configurations that can be solved, there are still far more states than can be stored in memory in a computer.
Search algorithms look for the shortest (optimal) path of moves from the current state of the game to the goal.
A* finds the shortest possible path, but even on the 15 Puzzle, it is impossible to store all the states of the game in memory. Therefore, other variations of A* must be used to reduce memory requirements. An example is IDA*, which uses a technique called iterative-deepening.
Current techniques can find the shortest possible path in the 15 Puzzle, but larger versions of the sliding tile puzzle is still difficult.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การวิจัย AIปริศนา 15 เป็นรุ่นเลื่อนกระเบื้องปริศนา ซึ่งเป็นโดเมนการทดสอบที่สำคัญสำหรับการค้นหาแล้วHeuristic เป็นการประเมินระยะทางที่เหลืออยู่จากตำแหน่งปัจจุบันในเกมเป้าหมายได้รัฐเป็นการกำหนดค่าได้ของกระเบื้องในปริศนามี 16 กำหนดค่าที่เป็นไปได้ของกระเบื้องในปริศนา 15 ครึ่งหนึ่งของค่าเหล่านี้ไม่สามารถแก้ไขได้ และเป็นการง่ายที่จะบอกหรือไม่ สามารถแก้ไขการตั้งค่าคอนฟิก แม้ว่าจะ มี 16 ! / 2 เหลือ โครงแบบที่สามารถแก้ไขได้ มีอเมริกายังคงห่างไกลมากขึ้นกว่าสามารถเก็บไว้ในหน่วยความจำในคอมพิวเตอร์ ค้นหาอัลกอริทึมค้นหาเส้นทางสั้นที่สุด (สูงสุด) ย้ายจากสถานะปัจจุบันของเกมเพื่อเป้าหมายการA * ค้นหาเส้นทางได้สั้นที่สุด แต่แม้ในปริศนา 15 ไปอเมริกาทั้งหมดของเกมจัดเก็บในหน่วยความจำ ดังนั้น จึง ต้องใช้รูปแบบอื่น ๆ ของ A ลดหน่วยความจำ ตัวอย่างคือ IDA * ซึ่งใช้เทคนิคที่เรียกว่าลึกซ้ำเทคนิคปัจจุบันสามารถค้นหาเส้นทางได้สั้นที่สุดในปริศนา 15 แต่รุ่นใหญ่กระเบื้องปริศนาเลื่อนได้ยังยาก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความท้าทายสำหรับ AI วิจัย15 ปริศนาเป็นรุ่นของปริศนากระเบื้องเลื่อนซึ่งเป็นโดเมนทดสอบที่สำคัญสำหรับการค้นหาแก้ปัญหา. แก้ปัญหาคือการประเมินของระยะทางที่เหลือจากตำแหน่งปัจจุบันในเกมที่จะบุก. รัฐเป็น การกำหนดค่าเป็นไปได้ของกระเบื้องในปริศนา. มี 16! การกำหนดค่าที่เป็นไปได้ของกระเบื้องใน 15 ปริศนา ครึ่งหนึ่งของการกำหนดค่าเหล่านี้ไม่ได้แก้ปัญหาได้และมันเป็นเรื่องง่ายที่จะบอกหรือไม่ว่าการกำหนดค่าที่จะสามารถแก้ไขได้ ถึงแม้จะมี 16! / 2 การกำหนดค่าที่เหลืออยู่ว่าจะสามารถแก้ไขได้ยังคงมีมากขึ้นรัฐเกินกว่าที่จะเก็บไว้ในหน่วยความจำในคอมพิวเตอร์. ขั้นตอนวิธีการค้นหามองหาที่สั้นที่สุด (ดีที่สุด) เส้นทางของการเคลื่อนไหวจากสถานะปัจจุบันของเกมไป เป้าหมาย. A * พบเส้นทางที่สั้นที่สุด แต่แม้ใน 15 ปริศนามันเป็นไปไม่ได้ที่จะเก็บทุกรัฐของเกมในหน่วยความจำ ดังนั้นรูปแบบอื่น ๆ ของ A * จะต้องใช้ในการลดความต้องการหน่วยความจำ ตัวอย่างคือ IDA * ซึ่งใช้เทคนิคที่เรียกว่าซ้ำ-ลึก. เทคนิคปัจจุบันสามารถหาเส้นทางที่สั้นที่สุดใน 15 ปริศนา แต่รุ่นที่มีขนาดใหญ่ของปริศนากระเบื้องเลื่อนยังคงเป็นเรื่องยาก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความท้าทายสำหรับการวิจัย AI

15 ปริศนาเป็นรุ่นของปริศนาเลื่อนกระเบื้องซึ่งเป็นโดเมนที่สำคัญสำหรับการค้นหาแบบฮิวริสติก .
heuristic คือการประมาณระยะทางที่เหลือจากตำแหน่งปัจจุบันในเกมเพื่อเป้าหมาย .
สถานะเป็นค่าเป็นไปได้ของกระเบื้องในเกมปริศนา
มี 16 ค่าที่เป็นไปได้ของกระเบื้องใน 15 ปริศนาครึ่งหนึ่งของค่าเหล่านี้จะแก้ไขได้ และมันเป็นเรื่องง่ายที่จะบอกหรือไม่การตั้งค่าสามารถแก้ไขได้ แม้แต่กับ 16 / 2 เหลือแบบที่สามารถแก้ไขได้ มันยังห่างไกลกว่าอเมริกามากกว่าสามารถเก็บไว้ในหน่วยความจำในคอมพิวเตอร์
ขั้นตอนวิธีการค้นหาที่สั้นที่สุด ( ที่ดีที่สุด ) เส้นทางของการย้ายจากสถานะปัจจุบันของเกมเพื่อเป้าหมาย .
* หาเส้นทางที่สั้นที่สุดที่เป็นไปได้ แต่แม้ใน 15 ปริศนา , มันเป็นไปไม่ได้ที่จะเก็บสถานะของเกมหน่วยความจำ ดังนั้น รูปแบบอื่น ๆของ * ต้องใช้เพื่อลดความต้องการหน่วยความจำ ตัวอย่างคือ ไอดา * ซึ่งใช้เทคนิคที่เรียกว่าซ้ำลึก .
เทคนิคปัจจุบันสามารถหาเส้นทางที่สั้นที่สุดใน 15 ปริศนาแต่รุ่นขนาดใหญ่ของปริศนาเลื่อนกระเบื้องก็ยังยาก