2048年はAIで解決しましたか?

2048年は正式なゲーム理論のセンスで解決されていません。ゲームは47の力に10の州のスペースを持っているので、最適な動きの完全テーブルはありません。 結局、AIがやってきたことは、実際には非常に近いことであり、その過程で、人間の戦略が本物的に正しいかを確認します。

効果的なAIが最も効果的なアプローチ

• Expectimax検索 — 可能でタイルが膨らみ、将来の多くの州で最高の期待される結果をもたらすすべての結果を評価します。 公開された実装は、検索深さに応じて90〜99パーセントの領域で勝率を報告します。
• モンテカルロツリー検索(MCTS) — 現在の位置から数千のランダムなゲームをシミュレートし、統計的に最高の動きをピックアップします。 同様のウィンレートに近づくと、正確な計算が少なくなります。
• ディープ・強化学習 — 神経ネットワークは、数百万の自己再生ゲームを訓練し、対等なパフォーマンスをスケールで期待することができます。

「解決」が間違った言葉である理由

解決されたゲームは、すべての到達可能な位置からの結果が完璧なプレー下で知られている1つです。 チェッカーと同様に。 2048は、テストを2回失敗します。 まず、状態のスペースは、列挙を超えて遠いです。 第二に、そしてもっと根本的に、2048は決定的ではありません。 相手はランダムスポーンです。そのため、完璧なプレーヤーは、与えられた位置から勝利を保証することはできません。 最高の利用可能な期待される結果。 つまり、AIが、残りの損失の逆転ではなく、100パーセント未満のプラトーを平均的に上昇する理由は、人間の探査ではなく、人間の深さは、人間の探査ではなく、人間の深さは、人間の探しているものではない。 2048年はいつも勝ちますか?

人間プレーヤーにとってこれが意味する

AIの研究の実践的な洞察は明らかです。AIが関与する戦略 - コーナーアンカー, モノトーンの行、空のセルの最大限化 - 本当に最適です。それらを適用している人プレーヤーは、数千の移動を先見させる能力がないだけで、正しいことをやっています。AIの研究は、戦略を検証します。それは、ゲームを人間にとって些細に簡単にするショートカットを明らかにしません。

2048 は、AI の研究で一般的なベンチマークを正確に残します。それは非トリバイアルだから: すぐに反復するのに十分な小型、本物の一見アヘッド戦略を必要とする十分な複雑な。