2048년 AI에 의해 해결되었습니까?

2048은 공식 게임 이론에 해결되지 않았습니다. - 최적의 이동의 전체 테이블이 존재하지 않기 때문에 게임이 약 10의 상태 공간이 47의 힘으로, 훨씬 더 큰 소진적으로 계산하기 때문입니다. AI가 수행 된 것은 실제로 실제로 실제적으로 정확하고 정확한 프로세스를 확인합니다.

가장 효과적인 AI 접근법

• Expectimax 검색 — 가능한 모든 타일 스파드를 평가 probabilistically 그리고 많은 미래 상태에 걸쳐 최고의 예상 결과와 이동을 선택합니다. 게시 된 구현 보고서는 검색 깊이에 따라 90에서 99 %의 지역에서 승리 비율을 보여줍니다.
• Monte Carlo 트리 검색 (MCTS) - 현재 위치에서 수천 개의 무작위 게임을 시뮬레이션하고 statistically 최고의 이동을 선택합니다. 적은 정확한 계산과 비슷한 승리 비율을 접근하십시오.
• 딥 보강 학습 — 중화적인 네트워크는 수백만의 자체 재생 게임으로, 스케일에서 기대하는 성능에 도달.

왜 "용해"는 잘못된 단어입니다.

이 게임의 모든 범위의 위치가 완벽한 플레이에서 알려진 한 가지 해결 게임입니다. 2048은 두 번 이상 테스트하지 못합니다. 첫째, 주 공간은 엉망을 넘어 멀리 떨어져 있습니다. 둘째, 그리고 더 근본적으로, 2048는 치명적인 것은 아닙니다. 상대는 무작위 스파셋입니다. 그래서 완벽한 플레이어는 주어진 위치에서 승리를 보장 할 수 없습니다. 즉, AI 승리 비율 플래타우는 100 % 미만의 사람들이 여전히 상호 작용하는 것보다 적은 수의 공간입니다. 인간의 배경에 대한 통계는 어떤 측면인지, 인간의 배경에 대한 통계적 인 검색에 대한 이해가 부족한 것입니다. 당신은 항상 2048 승리 할 수 있습니까?

이 인간 선수를 위한 것

AI 연구의 실제 통찰력은 명확합니다: AI가 융합하는 전략 - 코너 앵커, 단일 톤수 행, 빈 셀 최대화 - 정말 최적의. 적용 하는 인간 선수는 올바른 일을하고, 단지 수천 이동을 볼 수 없이. AI 연구는 전략을 검증; 그것은 인간을 위해 쉽게 게임을 만들 것 이다 어떤 단축키를 밝혀 하지 않습니다.

2048은 AI 연구에서 널리 사용되는 벤치 마크가 정확하므로 비 트리 바이알: 작고 빠르게, 진정한 모양 인 전략을 필요로하기 때문에 복잡합니다.