WEBVTT 00:00.910 --> 00:04.540 أهلا ومرحبا بكم من جديد في دورة الذكاء الاصطناعي. 00:04.810 --> 00:12.100 في السابق كان لدينا برنامج تعليمي شاق وطويل عن عمليات اتخاذ قرارات ماركوف ، ونأمل 00:12.130 --> 00:18.950 أن تتماشى جيدًا مع ذلك وآمل أن أتمكن من شرح الأمور بطريقة سهلة وجذابة. 00:18.970 --> 00:22.630 واليوم سنتحدث عن السياسات مقابل الخطط. 00:22.660 --> 00:27.160 سيكون برنامجًا تعليميًا سريعًا وممتعًا لأننا الآن ندخل إلى عالم جديد. 00:27.160 --> 00:33.160 نحن ندخل في عالم البحث العشوائي ، البحث غير الحتمي ، عندما لا يتعلق الأمر فقط بالمرور عبر المتاهة 00:33.160 --> 00:37.630 ، ولكن أيضًا في حساب العوامل العشوائية التي قد تصيبك في رأسك عندما تمر 00:37.660 --> 00:41.050 عبر هذه المتاهة وتحتاج إلى كن مستعدا لهم. 00:41.050 --> 00:44.440 هذا هو العالم الذي يعيش فيه وكيلنا. 00:44.440 --> 00:46.750 وهي أكثر إمتاعًا ، لكنها أيضًا أكثر خطورة. 00:46.750 --> 00:47.260 انها أكثر. 00:47.260 --> 00:48.460 إنه أقل قابلية للتنبؤ. 00:48.460 --> 00:50.800 إذن كيف سيتصرف وكيلنا؟ 00:50.830 --> 00:51.670 لنلقي نظرة. 00:52.000 --> 00:57.730 هناك إطار عمل ماركوف لعملية اتخاذ القرار ، والذي يعد مرة أخرى معادلة بيلمان المفضلة لدينا. 00:58.090 --> 01:01.960 ومع ذلك ، فإن النسخة الأكثر تقدمًا من معادلة بيلمان التي كنا نعمل معها. 01:01.960 --> 01:04.360 لذا من الآن فصاعدًا ، سنسمي هذه المعادلة التطويرية. 01:04.480 --> 01:07.810 وهنا لدينا الحد الأقصى في جميع الإجراءات. 01:07.810 --> 01:12.790 لذا فإن قيمة الحالة والحالات هي الحد الأقصى عبر جميع الإجراءات التي يمكن أن يؤديها الوكيل 01:12.790 --> 01:13.960 في تلك الحالة. 01:13.960 --> 01:21.160 ويتم أخذ الحد الأقصى من المكافأة التي سيحصل عليها الوكيل من خلال تنفيذ الإجراء أ في الولايات ، بالإضافة 01:21.160 --> 01:25.570 إلى عامل الخصم مضروبًا في القيمة المتوقعة للحالة الجديدة. 01:25.570 --> 01:31.090 سيكون في والقيم المتوقعة مأخوذة هنا لأنها لا تعرف بالضبط الحالة التي ستنتهي 01:31.090 --> 01:31.810 فيها. 01:31.810 --> 01:40.420 هناك بعض التأثيرات العشوائية الموجودة في البيئة والتي قد تغير الحالة وقد لا ينتهي بك الأمر في 01:40.600 --> 01:42.550 الحالة المرغوبة. 01:42.550 --> 01:44.080 قد ينتهي بك الأمر في حالة مختلفة. 01:44.080 --> 01:47.380 ولهذا نأخذ القيمة المتوقعة هنا ، هذا المجموع هنا. 01:47.830 --> 01:53.590 لذلك دعونا نلقي نظرة على هذا كمثالنا أو في مثالنا عن المتاهة. 01:53.590 --> 01:56.650 إذن هذا ما كان لدينا من قبل. 01:56.650 --> 02:01.780 لذلك كنا في السابق نتعامل مع البحث الحتمي ، لذلك عرفنا ذلك. 02:01.780 --> 02:04.750 حسنًا ، إذا كنت هنا ، فأنا بالتأكيد بحاجة للذهاب إلى هنا. 02:04.750 --> 02:06.550 إذا كنت هنا ، فأنا بالتأكيد بحاجة للذهاب إلى هنا. 02:06.550 --> 02:08.120 إذا كنت هنا ، فأنا بالتأكيد بحاجة للذهاب إلى هنا. 02:08.140 --> 02:08.920 إذا كنت هنا ، فأنا هنا. 02:08.920 --> 02:11.230 لذلك كان كل شيء بسيطًا جدًا. 02:11.230 --> 02:14.560 بمجرد الحصول على هذه الخريطة وتذكرها ، أطلقنا عليها اسم خطة. 02:14.560 --> 02:17.350 بمجرد الانتهاء من الخطة ، يكون ما عليك القيام به واضحًا جدًا. 02:17.830 --> 02:18.930 هناك أخطاء. 02:18.940 --> 02:20.380 هذه هي الخطة ذات الأسهم. 02:20.380 --> 02:23.140 ومن هنا كان الأمر واضحًا جدًا حيث يوجد هذا. 02:23.140 --> 02:24.700 هذه هي المسارات التي قد يسلكها الوكيل. 02:24.700 --> 02:27.850 أينما تبدأ على هذا الخط الأزرق ، فهذه هي بالضبط الطريقة التي ستسلكها. 02:28.510 --> 02:31.060 ومع ذلك ، الآن ليس لدينا خطة بعد الآن. 02:31.060 --> 02:36.490 لا يمكننا الحصول على خطة لأنه ، كما تعلمون ، كل ما نخطط له قد لا يحدث. 02:36.490 --> 02:37.600 إنه ليس تحت سيطرتنا. 02:37.600 --> 02:40.840 الخطة هي عندما تعرف بالضبط ما عليك القيام به بعد ذلك. 02:40.840 --> 02:41.710 أنت تعرف الخطوات. 02:41.710 --> 02:46.300 إذن لديك نقطة بداية ، ولديك هدف ، وأنت تعرف كل خطوة حتى تتمكن من التخطيط 02:46.300 --> 02:46.990 لها. 02:46.990 --> 02:48.850 أنت مثل ، سأفعل هذا ، سأفعل هذا ، سأفعل هذا. 02:49.000 --> 02:50.350 مثل حياتك ، مثل خطة. 02:50.350 --> 02:54.790 لكن في نفس الوقت ، هناك الكثير من العشوائية التي تحدث. 02:54.790 --> 03:00.010 لا يمكنك الحصول على خطة لأنك ماذا لو وصلت إلى هنا ثم نقرت على اليمين وأخذت في الواقع إلى 03:00.010 --> 03:00.490 أسفل؟ 03:00.490 --> 03:01.990 لذلك هذا ليس جزءًا من خطتك. 03:02.050 --> 03:03.880 لهذا السبب لم يعد يطلق عليها الخطة بعد الآن. 03:03.880 --> 03:08.440 وهنا سنحسب القيم أو سنلقي نظرة على القيم 03:08.440 --> 03:11.800 المحسوبة لنفس المشكلة. 03:11.800 --> 03:18.220 لكن استنادًا إلى الأساس ، نظرًا لوجود هذه العشوائية في الداخل ، فهذه هي القيم الجديدة. 03:18.610 --> 03:21.040 فلماذا تختلف هذه القيم؟ 03:21.040 --> 03:22.810 لذلك دعونا نقارنه بما كان لدينا من قبل. 03:22.810 --> 03:24.220 هذا ما كان لدينا من قبل. 03:24.550 --> 03:25.600 هذه هي القيم الجديدة. 03:25.600 --> 03:33.850 مرة أخرى ، كان لدينا سابقًا يمكنك رؤية 10. 9 ، 0. 81 ، 73 ، 66 وهذا ما لدينا الآن ، 86. 03:33.850 --> 03:36.650 الدرس الأول ، 74 ، 71 ، 63 وهكذا. 03:36.670 --> 03:43.540 وبالمناسبة ، هذه ليست بالضبط القيم الصحيحة من أعلى رأسي ، ولكن إذا أردنا تشغيل وكيل ، فستكون 03:43.540 --> 03:46.300 القيم شيئًا مشابهًا لهذا. 03:46.810 --> 03:51.850 ويمكن أن تتغير القيم لأننا نختار 0 اعتمادًا على جاما. 9 أو قيمة أخرى. 03:51.850 --> 03:56.230 لكن مع ذلك ، من أجل الجدل ، هذه هي القيم التي نتعامل معها الآن. 03:56.350 --> 03:57.730 وهي تقريبية. 03:57.730 --> 04:00.970 ينقلون الفكرة بأكملها بالطريقة الصحيحة. 04:00.970 --> 04:02.200 لذلك دعونا نلقي نظرة عليهم. 04:02.200 --> 04:03.160 لماذا تغيروا؟ 04:03.160 --> 04:05.620 حسنًا ، لماذا هنا لنبدأ بهذا. 04:05.620 --> 04:07.210 هنا القيمة واحدة. 04:07.210 --> 04:09.400 لماذا هو فجأة 0. 86؟ 04:09.400 --> 04:10.240 لماذا هو أقل من واحد؟ 04:10.240 --> 04:11.140 هل يمكننا الذهاب من هنا؟ 04:11.140 --> 04:11.650 هنا؟ 04:11.650 --> 04:18.280 حسنًا ، نحن في الواقع نسميها لأنه من هنا ، إذا ذهبنا إلى اليمين ، وهي نيتنا ، وإذا كنا على حق ، فيمكننا 04:18.280 --> 04:22.270 في الواقع مع فرصة 10٪ أن ينتهي بنا المطاف هنا. 04:22.270 --> 04:27.190 لذلك كنا قد اصطدمنا بالجدار وسنعود إلى هذه الحالة ونتذكر ، لدينا جاما لذا سيتم 04:27.190 --> 04:32.080 خصم القيمة أو مع أو مع أو مع أو مع احتمال 10٪ سينتهي الأمر هنا في هذه الحالة. 04:32.080 --> 04:34.870 لذلك ليس احتمال الوصول إلى هنا بنسبة 100٪. 04:34.870 --> 04:37.360 لذلك لم يعد من الممكن أن تكون هذه القيمة واحدة. 04:37.360 --> 04:41.290 إنه شيء أقل وهو ، دعنا نقول 0. 86. 04:41.290 --> 04:43.720 إذن هذا مثال على سبب ذلك. 04:43.720 --> 04:48.940 ويمكنك الحصول على القيمة الدقيقة إذا قمت بحساب معادلة بلمونت ، معادلة بلمونت الكاملة التي 04:48.940 --> 04:49.660 لدينا الآن. 04:49.690 --> 04:54.160 المشكلة الوحيدة هي أنه سيكون هناك بعض العودية لأنك ستحتاج إلى معرفة قيمة هذا ومن 04:54.160 --> 04:55.780 ثم تحتاج إلى معرفة قيمة ذلك. 04:55.810 --> 04:59.050 إنه معقد للغاية ، ولهذا السبب لا نقوم بالحسابات يدويًا هنا. 04:59.050 --> 05:00.160 هذا هو السبب في أن ملف. 05:00.420 --> 05:03.000 يمكنني القيام بها أثناء مرورها بكل هذا. 05:03.050 --> 05:07.650 يبدو الأمر كما لو أنه لا يوجد شيء معقد للغاية بالنسبة للذكاء الاصطناعي لحساب هذه الأشياء. 05:08.400 --> 05:09.990 إذن هذه هي قيمتنا هنا. 05:09.990 --> 05:11.460 ولكن دعونا نلقي نظرة على مختلف منها. 05:11.460 --> 05:14.520 لذلك اعتادت أن تكون هنا 0. 9 فقط بسبب عامل الخصم. 05:14.520 --> 05:19.770 تذكر ، من هنا إلى هنا مرة أخرى ، الآن من هنا ، لا يمكننا القفز من هنا إلى هنا لمجرد أنه حتى لو 05:19.770 --> 05:23.720 قفزنا إذا ذهبنا بهذه الطريقة ، فقد ينتهي بنا الأمر هنا مرة أخرى. 05:23.730 --> 05:24.870 مرة أخرى هنا ، صحيح. 05:24.870 --> 05:29.640 هناك احتمال بنسبة 20٪ بأننا سنبقى في الميدان لأننا سنصطدم بجدار ومرة أخرى وهكذا. 05:29.670 --> 05:32.640 إذن قيمة الوجود هنا هي 0. 71. 05:32.640 --> 05:38.580 مرة أخرى ، هذا هو عامل الخصم ، قد يبدو هذا غريبًا بالنسبة لك حتى مع عامل الخصم ، هذا 05:38.580 --> 05:39.780 مرتفع جدًا. 05:39.810 --> 05:44.550 ربما لا يكون عامل الخصم في هذا المثال صفرًا. 9 ، ربما يكون 0. 99 أو شيء من هذا القبيل. 05:44.550 --> 05:46.230 لذلك لا تقلق بشأن ذلك. 05:46.230 --> 05:48.420 مجرد نوع من التركيز على ذلك. 05:48.420 --> 05:56.850 لقد تغيرت القيم بالفعل لأن القيم الآن أقل ، غالبًا لأنه ليس احتمالًا بنسبة 100٪ للوصول إلى الحالة التي 05:56.850 --> 05:58.860 تريد الحصول عليها. 05:58.980 --> 06:05.220 وما ستجده مثيرًا للاهتمام هنا أنه اعتاد أن يكون 0. 9 وقد انخفض كثيرًا في الواقع. 06:05.230 --> 06:06.420 لقد تم إسقاطه بشكل كبير. 06:06.420 --> 06:07.020 لماذا هذا؟ 06:07.020 --> 06:12.090 حسنًا ، لأنك إذا انتقلت من هنا إلى أعلى ، وهي نيتنا ، فهناك فرصة بنسبة 10٪ للاصطدام 06:12.090 --> 06:18.600 بالحائط ، ولكن هناك احتمال بنسبة 10٪ أن ينتهي بك المطاف في حفرة النار وخسارة ناقص واحد للمكافأة. 06:18.600 --> 06:22.620 وهذا يعني بشكل أساسي بالنسبة للوكيل أن هذه هي نهاية اللعبة. 06:22.980 --> 06:25.530 ولذا فهذه حالة سيئة للغاية. 06:25.530 --> 06:28.670 لذلك فجأة ، تذكر ، كان لدينا 0. 9 هنا نقطة. 06:28.680 --> 06:29.810 لذلك كانوا متكافئين. 06:29.830 --> 06:34.710 لا يهمك هنا أو هنا ، فهما متساويان إلى حد كبير من حيث قيمة الوجود في كل من هذه الحالات. 06:34.710 --> 06:41.340 ولكن الآن فجأة ، بام ، هذه الحالة هي ضعف جودة هذه الحالة تقريبًا. 06:41.340 --> 06:46.800 ببساطة لأنه هنا ، إذا ذهبت مباشرة إليك ، فانتقل إلى المكان الذي تريد الذهاب إليه. 06:46.800 --> 06:51.180 عواقب حدوث العشوائية هي أنك ستبقى هنا. 06:51.180 --> 06:51.510 هنا. 06:51.750 --> 06:54.600 إحدى العواقب ، فرصة 10٪ هي أن ينتهي بك الأمر في الحفرة. 06:54.810 --> 07:02.100 لذا كما ترون ، لم تعد هذه الحالة جيدة بعد الآن ، ببساطة بسبب شيء يمكن أن يحدث 07:02.100 --> 07:03.180 تقلبات. 07:03.270 --> 07:09.090 كما ترون ، هذا أيضًا سيء جدًا لأنه سيء مثل هذا من حيث احتمال 10٪ فقط أن ينتهي به الأمر في 07:09.090 --> 07:12.390 النهاية ، و 10٪ فرصة أن ينتهي به الأمر في الحائط. 07:12.390 --> 07:14.940 لكن في نفس الوقت ، هناك عامل خصم. 07:14.940 --> 07:20.220 لذا أولاً وقبل كل شيء ، عامل الخصم وأيضًا بعد هذا ، عليك الانتقال إلى هنا. 07:20.400 --> 07:23.820 وحتى إذا ذهبت إلى هنا افتراضيًا ، فقد ينتهي بك الأمر في الحفرة مرة أخرى. 07:23.820 --> 07:28.620 لذلك ستؤخذ هذه الفرصة أيضًا في الاعتبار لأن تذكر أن هذه القيمة مشتقة من هذه 07:28.620 --> 07:32.190 القيمة وهذه القيمة مشتقة من هذه القيمة ، أليس كذلك؟ 07:32.190 --> 07:34.020 وبالتالي فهي صغيرة. 07:34.020 --> 07:37.290 لكن في الواقع ، ما قلته كان خطأ. 07:37.290 --> 07:39.540 هذه القيمة ليست مشتقة من هذه القيمة. 07:39.540 --> 07:47.190 لذا إذا ألقيت نظرة الآن ، ستلاحظ أن هذه القيمة V0 هنا في الواقع أكبر من هذه. 07:47.340 --> 07:53.670 ستلاحظ أنه من الأفضل للوكيل أن يتجول بهذه الطريقة بدلاً من ذلك. 07:53.670 --> 07:54.690 وهذا منطقي ، أليس كذلك؟ 07:54.690 --> 07:56.970 لأن هذه الطريقة لا تخسر. 07:57.150 --> 07:58.530 ليس هناك فرصة للحصول على الحفرة. 07:58.530 --> 07:59.700 نعم ، إنها أطول قليلاً. 07:59.700 --> 08:03.300 وبالتالي ، فإن عامل الخصم له تأثير أكبر. 08:03.300 --> 08:07.410 لكن في نفس الوقت ، ببساطة لأن هناك فرصة للدخول إلى الحفرة هنا ، إذا سارت الأمور بشكل مستقيم ، فستكون 08:07.410 --> 08:09.000 هناك فرصة للتغلب على القفز. 08:09.180 --> 08:14.790 لذلك سيستغرق الأمر وقته وسيستمر لأنه بهذه الطريقة تكون فرصة الحصول عليه أقل 08:14.790 --> 08:15.480 بكثير. 08:15.630 --> 08:16.350 لا يزال هناك. 08:16.350 --> 08:18.090 لذا من هنا يذهب هناك. 08:18.570 --> 08:19.530 من هنا يذهب هناك. 08:19.530 --> 08:23.340 من المحتمل أن يدخل إلى الحفرة لأنه قد ينتهي به الأمر هناك ثم ينتهي به المطاف 08:23.460 --> 08:25.590 في الحفرة ، لكن مع ذلك ، إنها فرصة أقل. 08:25.590 --> 08:27.270 لذلك سوف تدور هكذا. 08:27.270 --> 08:30.150 لذا من المثير للاهتمام أن نرى كيف يتغير كل منهم. 08:30.150 --> 08:32.370 تذكر سابقًا من هنا كنت ستذهب هكذا. 08:32.370 --> 08:34.710 من هنا تذهب هكذا ، ومن هنا تذهب هكذا. 08:34.710 --> 08:36.750 والآن فجأة يمكنك أن ترى أنه يتغير. 08:36.750 --> 08:38.580 لذلك دعونا نرسم الأسهم ونرى كيف تبدو الآن. 08:39.300 --> 08:43.680 وفويلا ، ترى شيئًا أكثر عشوائية ، أليس كذلك؟ 08:43.680 --> 08:45.180 لذا نعم ، هذا صحيح. 08:45.180 --> 08:46.440 لكن انظر إلى ما حدث هنا. 08:46.440 --> 08:47.520 انظر الى هذا. 08:47.550 --> 08:48.600 انظر الى هذا. 08:48.810 --> 08:50.400 هل تتوقع ذلك؟ 08:50.400 --> 08:54.480 هذا شيء يشبه بالتأكيد عندما رأيت هذا لأول مرة ، لقد تأثرت كثيرًا. 08:54.480 --> 08:55.320 لم أتفاجأ. 08:55.320 --> 08:57.120 لم أكن متفاجئة. 08:57.120 --> 08:59.430 ولم أكن أتوقع هذا على الإطلاق. 08:59.700 --> 09:04.620 وهذا مثال على متى يمكنني التفوق على الإنسان. 09:05.070 --> 09:08.250 إنه ليس شيئًا لا يمكنك حتى التنبؤ به. 09:08.250 --> 09:12.210 لكن A. أنا. ، من خلال التعلم المعزز ، تذكر 09:12.210 --> 09:18.660 هذا المثال من الكلاب التي يمكن أن تعمل في بعض الأحيان بشكل أفضل من الكلاب الواقعية العادية أو الكلاب الآلية المبرمجة مسبقًا ، أو يمكنها 09:18.660 --> 09:22.200 لعب كرة القدم لمجرد أنها توصلت إلى هذه الأفكار التي لا يمكننا رؤيتها. 09:22.200 --> 09:23.580 وهذا مثال رائع. 09:23.580 --> 09:23.730 الصحيح. 09:23.730 --> 09:28.800 لذلك ربما لم تكن تتوقع ذلك أيضًا ، أن الوكيل ، بدلاً من الصعود ، يبدو الأمر كذلك ، لماذا 09:28.800 --> 09:33.060 سأحب إذا صعدت ، فهناك فرصة بنسبة 10٪ لأنني سأقفز إلى الحفرة. 09:33.060 --> 09:35.040 لكن ما الذي يتم تحقيقه بالذهاب إلى الجدار؟ 09:35.040 --> 09:40.350 حسنًا ، 80٪ من الوقت سيتراجع ويبقى في هذه الحالة ، لكن 10٪ من الوقت سيذهب هنا و 10٪ 09:40.350 --> 09:41.910 من الوقت سيذهب هنا. 09:42.090 --> 09:48.930 لذلك فجأة يمكنك أن ترى أنه الآن في الواقع في هذا النهج الجديد للقفز في الحائط. 09:48.930 --> 09:52.980 هناك احتمال بنسبة 0٪ أن يدخل في حفرة النار من هذه البقعة. 09:52.980 --> 09:55.500 لذا يبدو الأمر كما لو أنه لا يريد حقًا الدخول في حفرة النار. 09:55.500 --> 09:59.610 لذلك فإنه يرسم السندات وترتد إلى الحائط عدة مرات وبعد ذلك سوف تفعل. 09:59.880 --> 10:03.000 اذهب يمينًا أو يسارًا في مرحلة ما لأن هذه العشوائية ستحدث. 10:03.000 --> 10:05.640 وهكذا تعلمت ذلك من خلال التجريب. 10:05.640 --> 10:11.310 لقد تعلمت أنه عندما أمضي قدمًا ، فإن النتائج ليست جيدة كما لو كنت أذهب إلى الحائط. 10:11.310 --> 10:15.770 وإذا فكرت في الأمر ، إنه مثل هذا الروبوت ، إذا فكرت في الأمر كما لو كان حفرة 10:15.780 --> 10:19.470 نار ، فهو بحد ذاته مثل هذا المربع يشبه الحافة الصغيرة جدًا. 10:19.590 --> 10:21.510 ثم هذا مثل الجبل ، مثل الجرف. 10:21.510 --> 10:27.330 وهذا الروبوت يعانق الجرف تمامًا مثل محاولة الانتظار حتى يدفعه يمينًا أو 10:27.330 --> 10:31.080 يسارًا لأنه ، كإنسان ، ربما تفعل الشيء نفسه. 10:31.080 --> 10:32.400 لن تقف في مواجهة هذه الطريقة. 10:32.400 --> 10:34.890 بهذه الطريقة ستحتضن الجرف ، صحيح. 10:34.890 --> 10:35.760 أو شيء من هذا القبيل. 10:35.760 --> 10:39.510 ونأمل ألا ينتهي بك الأمر أبدًا إلى أن ينتهي بك الأمر في مثل هذا الموقف. 10:39.510 --> 10:43.500 ولكن مثل بصريًا ، فقط إذا فكرت في الأمر ، نفس الشيء هنا. 10:43.500 --> 10:46.380 وهذا مكثف جدًا ، أليس كذلك؟ 10:46.380 --> 10:51.630 حتى أتت بهذه الفكرة ونفسها هنا بدلاً من الذهاب إلى اليسار والمخاطرة بالخوض في قتال ، لكنني 10:51.630 --> 10:56.040 سأحاول القفز من الحائط ، مثل احتضان الحائط ، حاول القفز إلى الحائط في مرحلة 10:56.120 --> 10:56.850 ما . 10:56.850 --> 11:00.840 أعلم أن هناك احتمال وجود فرصة بنسبة 10٪. 11:00.840 --> 11:04.350 في كل مرة أفعل ذلك ، سأذهب إلى هنا وأحيانًا سيحدث هذا وسأكون هنا وسأكون آمنًا وبعد 11:04.350 --> 11:05.700 ذلك سأستمر على هذا المنوال. 11:06.570 --> 11:13.020 لذا ، فإن النهج المثير للاهتمام للغاية الذي اتبعته هنا وكما ترون ، فإن الجذور هي على هذا النحو. 11:13.020 --> 11:17.370 إذن من هنا قد يتجه يمينًا ثم يتجه يمينًا إلى المخرج أو هنا يسارًا 11:17.370 --> 11:22.140 هكذا ، وهنا في مرحلة ما سيتجه يسارًا وسيتجه إلى هذا النحو مرة أخرى. 11:22.140 --> 11:23.340 هذا أمر مهم لتفهمه. 11:23.340 --> 11:24.030 إنها ليست سياسة. 11:24.030 --> 11:28.110 لذا حتى عندما يقفز من هنا ، ربما يذهب هنا. 11:28.110 --> 11:31.770 وبعد ذلك من هنا قد يكون في الواقع ، بدلاً من الذهاب مباشرة ، قد يعود في الواقع 11:31.770 --> 11:33.930 إلى اليمين ثم من هنا قد يذهب إلى اليسار. 11:33.930 --> 11:34.290 حسنا. 11:34.290 --> 11:36.390 لذلك هناك الكثير من الخيارات المختلفة للذهاب. 11:36.390 --> 11:37.710 لذلك قد لا يتبع هذا بالضبط. 11:37.710 --> 11:38.640 قد أذهب في الاتجاه الآخر. 11:38.670 --> 11:42.360 هذا هو مجرد المسار المطلوب الذي تم تصميمه لنفسه. 11:42.360 --> 11:44.610 لكن الطريقة التي ستعمل بها قد تكون مختلفة في الواقع. 11:44.610 --> 11:46.050 هذا يعتمد على العالم الحقيقي. 11:46.050 --> 11:46.860 لذا ها نحن ذا. 11:46.860 --> 11:50.010 هذا هو عالم الذكاء الاصطناعي. 11:50.010 --> 11:52.350 هذا ما هي السياسة مقابل الخطة. 11:52.470 --> 12:00.000 ونأمل أن تكون متحمسًا ببطء لما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي ، خاصة بالنظر إلى ما 12:00.000 --> 12:01.170 رأيناه هنا. 12:01.170 --> 12:07.410 هذه بعض أنواع القرارات المبتكرة للغاية التي يتوصل إليها الذكاء الاصطناعي. 12:07.410 --> 12:12.720 وكما ترى ، عند تطبيق الذكاء الاصطناعي ، حتى من هذا المثال الصغير ، يمكنك أن ترى أنه عندما تلعب 12:12.720 --> 12:19.170 الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي ، ربما ستأتي بأفكار وقرارات لا يستطيع البشر أحيانًا التوصل إليها. 12:19.170 --> 12:25.890 وهذا بالضبط يشبه ما حدث في تلك الألعاب حيث كان Google AlphaGo يلعب 12:25.890 --> 12:32.250 ضد Lee Sedol ، بطل Go في كوريا ، مرة أخرى في بطل العالم Go. 12:32.250 --> 12:36.870 وكانوا يلعبون في كوريا مرة أخرى ، في عام 2016 ، أعتقد أنه كان في مارس 2016. 12:36.870 --> 12:42.300 تمخضت عن بعض الحركات التي لم يلعبها البشر منذ 3000 عام أو لم يعتاد البشر على اللعب. 12:42.300 --> 12:45.450 وهذا بالضبط مثال على ذلك. 12:45.450 --> 12:49.620 لذا ، مرة أخرى ، أتمنى أن تكون متحمسًا ومندفعًا بشأن هذه الدورة التدريبية وحول ما 12:49.620 --> 12:50.160 سننشئه. 12:50.160 --> 12:52.590 وأنا أتطلع إلى رؤيتك في المرة القادمة. 12:52.590 --> 12:54.150 حتى ذلك الحين ، استمتع. 12:54.180 --> 12:54.720 أنا.