Alfa-beta a Montecarlo?


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Questo argomento contiene 2 risposte, ha 2 partecipanti, ed è stato aggiornato da  Edoardo Manino 3 anni fa.

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  • #9330

    Ciao a tutti,
    qualche giorno fa sono incappato in un articolo pubblicato su AAAI 2015 a proposito di alfa-beta e metodi Montecarlo. Come ben sapete i nostri “colleghi” che si occupano di Go hanno da tempo adottato dei metodi stocastici per approssimare la funzione di valutazione. Il problema degli scacchi è che sono un gioco troppo tattico e quindi questi metodi non funzionano bene (dovrebbe però esserci in giro un motore per GPU in OpenCL che li usa). Il seguente articolo mostra come in realtà l’algoritmo alfa-beta abbia una struttura simile ai metodi Montecarlo e quindi apre la strada a scenari misti con una ricerca stocastica ma mantenendo i tagli beta. Ad occhio siamo lontani da una qualche applicazione pratica ma non si sa mai…
    L’autore è Huang e il titolo è “Pruning Game Tree by Rollouts”, spero il link qui sotto funzioni:
    https://www.aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI15/paper/viewFile/9828/9354
    Saluti!
    Edoardo

    #9333

    Uhm, molto interessante. Ma parlano solo dell’algoritmo? Voglio dire, ad una lettura superficiale mi sembra che non abbiano fatto test “in vivo”, ma magari mi sono perso un pezzo?

    In vista del rewrite del mio motore che ho in programma direi che potrei anche fare qualche prova…chissa’…

    bye^2, mr

    #9337

    Aha! Sapevo che avrei attirato la tua attenzione! 🙂 Comunque no, è solo un’elucubrazione teorica sulle somiglianze dei due paradigmi. Inoltre l’articolo propone un algoritmo in pseudo-codice che espone una funzioncina magica: a seconda di come la definisci ottieni alfa-beta o Montecarlo o un miscuglio a tuo piacimento. Nulla di pratico, ma solitamente in seguito gli autori pubblicano qualche applicazione o test sperimentale. Di sicuro io continuo a monitorare AAAI e le altre conferenze di intelligenza artificiale (in realtà attualmente mi pagano per farlo), staremo a vedere…

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