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幾十年來，解決游戲的努力一直局限于解決雙人游戲，即棋盤游戲如跳棋、類似國際象棋的游戲等，其通過應(yīng)用一些人工智能(AI)搜索技術(shù)和收集大量的游戲統(tǒng)計數(shù)據(jù)來正確并有效地預(yù)測游戲結(jié)果。然而這樣的方法和技術(shù)并不能直接應(yīng)用于解謎領(lǐng)域，因為解謎一般都是單獨玩的單人游戲且有獨特的特點如隨機(jī)或隱藏信息。
因此，這里出現(xiàn)了一個問題，即AI技術(shù)如何能保持其在解決雙人游戲方面的性能但又能應(yīng)用于單人游戲？
多年來，謎題和游戲一直被認(rèn)為是可以互換的或者說是對方的一個部分。事實上，情況可能并非一直如此。從現(xiàn)實世界的角度來看，“游戲”是我們每天都要面對的東西，處理的是未知的東西。而“謎題”是指已知的東西，甚至有些東西是隱藏的還沒有被揭開的。那么在解謎的背景下，“謎題”和“游戲”之間的邊界是怎樣的？
來自日本高級科學(xué)技術(shù)研究所的Hiroyuki Iida教授及其同事在發(fā)表于《Knowledge-based Systems》的最新研究文章中試圖回答這兩個問題。據(jù)悉，這項研究的重點是兩個重要的貢獻(xiàn)：(1)通過掃雷測試平臺定義了單人游戲背景下的謎題的可解性；(2)提出了一種新AI代理，其使用四種策略的統(tǒng)一組合--PAFG解算器。通過利用掃雷謎題的已知信息和未知信息，所提出的結(jié)算器在解決該謎題方面取得了跟先進(jìn)的研究相當(dāng)?shù)男阅堋?br />
研究人員采用了一個由兩個知識驅(qū)動策略和兩個數(shù)據(jù)驅(qū)動策略組成的AI代理從而以最佳方式利用當(dāng)前決策的已知和未知信息來最佳估計后續(xù)決策。因此，對于像掃雷這樣的單人隨機(jī)謎題可以建立起謎題和游戲范式之間的界限。
這樣的條件在現(xiàn)實世界的問題中起著特別重要的作用，因為在這些問題中，已知和未知之間的界限通常是模糊且非常難以識別的。Iida教授指出：“隨著AI代理提高解謎性能的能力，可解性的邊界變得明顯。這樣的情況允許明確定義‘謎題’和‘游戲’的條件，通常在許多現(xiàn)實生活中發(fā)現(xiàn)，如確定高風(fēng)險投資、評估重要決策的風(fēng)險水平等等。”
隨著現(xiàn)有技術(shù)和新的計算范式的面世，存在許多不確定因素，如物聯(lián)網(wǎng)、基于云的服務(wù)、邊緣計算、神經(jīng)形態(tài)計算等。這種情況對人(即技術(shù)承受力)、社區(qū)(即技術(shù)接受度)、社會(即文化和規(guī)范)甚至國家層面(即政策和規(guī)則變化)都可能是如此。“人類每天的活動都涉及很多‘游戲’和‘謎題’條件。然而，在規(guī)模上映射可解性范式，可以建立已知和未知之間的邊界條件從而使未知的風(fēng)險最小化并使已知的利益最大化，”這項研究的論文第一作者Chang Liu說道，“這樣的壯舉是通過將知識驅(qū)動的技術(shù)、人工智能技術(shù)和可衡量的不確定性(如獲勝率、成功率、進(jìn)度率等)推向高潮，同時仍保持謎題的趣味性和挑戰(zhàn)性來實現(xiàn)的。”
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