This HTML5 document contains 50 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

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Namespace Prefixes

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Statements

Subject Item
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Effetto orizzonte Horizon effect 水平線効果 Effet d'horizon
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L’effetto orizzonte (in inglese Horizon Effect) è un problema che si crea con gli algoritmi di ricerca in profondità con interruzione programmata. En informatique, et plus précisément en intelligence artificielle, l'effet d'horizon est un phénomène se produisant dans l'exploration d'arbres de décision lorsque ceux-ci, comme c'est le cas pour de nombreux jeux tels que les échecs ou le go, sont trop vastes pour être parcourus en entier par la méthode dite de « force brute ». 水平線効果（すいへいせんこうか）は探索アルゴリズムの深度を有限とした場合、それ以降の経路をあたかも水平線の向こうのように考慮しないため、長期的に見て問題のある選択をしてしまう人工知能における問題である。通常多くのゲームにおいて、可能な状態あるいは配置の数は莫大であり、コンピュータはそのごく一部（大抵ゲーム木の数層下）しか探索することができない。 ミニマックス法やαβ枝刈りといった技術を使用して大きなゲーム木を評価する時、探索深度は実現可能性の理由のため制限される。しかしながら、ゲーム木の部分的な評価は紛らわしい結果を与える可能性がある。探索深度の「水平線」のすぐ先に大きな変化が存在する時、計算装置は水平線効果の餌食となる。 水平線効果はによって探索アルゴリズムを拡張することで緩和することができる。これは、駒の捕獲といったゲーム状態において大きな重要性を持つ手の分類について水平線の先を見る能力を探索アルゴリズムに与える。 葉ノードについて評価関数を書き直す、より多くのノードを十分に解析することの両方もしくは一方によって多くの水平線問題が解決される。 The horizon effect, also known as the horizon problem, is a problem in artificial intelligence whereby, in many games, the number of possible states or positions is immense and computers can only feasibly search a small portion of them, typically a few plies down the game tree. Thus, for a computer searching only five plies, there is a possibility that it will make a detrimental move, but the effect is not visible because the computer does not search to the depth of the error (i.e., beyond its "horizon"). Greedy algorithms tend to suffer from the horizon effect.
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En informatique, et plus précisément en intelligence artificielle, l'effet d'horizon est un phénomène se produisant dans l'exploration d'arbres de décision lorsque ceux-ci, comme c'est le cas pour de nombreux jeux tels que les échecs ou le go, sont trop vastes pour être parcourus en entier par la méthode dite de « force brute ». The horizon effect, also known as the horizon problem, is a problem in artificial intelligence whereby, in many games, the number of possible states or positions is immense and computers can only feasibly search a small portion of them, typically a few plies down the game tree. Thus, for a computer searching only five plies, there is a possibility that it will make a detrimental move, but the effect is not visible because the computer does not search to the depth of the error (i.e., beyond its "horizon"). When evaluating a large game tree using techniques such as minimax with alpha-beta pruning, search depth is limited for feasibility reasons. However, evaluating a partial tree may give a misleading result. When a significant change exists just over the horizon of the search depth, the computational device falls victim to the horizon effect. In 1973 Hans Berliner named this phenomenon, which he and other researchers had observed, the "Horizon Effect." He split the effect into two: the Negative Horizon Effect "results in creating diversions which ineffectively delay an unavoidable consequence or make an unachievable one appear achievable." For the "largely overlooked" Positive Horizon Effect, "the program grabs much too soon at a consequence that can be imposed on an opponent at leisure, frequently in a more effective form." Greedy algorithms tend to suffer from the horizon effect. The horizon effect can be mitigated by extending the search algorithm with a quiescence search. This gives the search algorithm ability to look beyond its horizon for a certain class of moves of major importance to the game state, such as captures in chess. Rewriting the evaluation function for leaf nodes and/or analyzing more nodes will solve many horizon effect problems. L’effetto orizzonte (in inglese Horizon Effect) è un problema che si crea con gli algoritmi di ricerca in profondità con interruzione programmata. 水平線効果（すいへいせんこうか）は探索アルゴリズムの深度を有限とした場合、それ以降の経路をあたかも水平線の向こうのように考慮しないため、長期的に見て問題のある選択をしてしまう人工知能における問題である。通常多くのゲームにおいて、可能な状態あるいは配置の数は莫大であり、コンピュータはそのごく一部（大抵ゲーム木の数層下）しか探索することができない。 ミニマックス法やαβ枝刈りといった技術を使用して大きなゲーム木を評価する時、探索深度は実現可能性の理由のため制限される。しかしながら、ゲーム木の部分的な評価は紛らわしい結果を与える可能性がある。探索深度の「水平線」のすぐ先に大きな変化が存在する時、計算装置は水平線効果の餌食となる。 水平線効果はによって探索アルゴリズムを拡張することで緩和することができる。これは、駒の捕獲といったゲーム状態において大きな重要性を持つ手の分類について水平線の先を見る能力を探索アルゴリズムに与える。 葉ノードについて評価関数を書き直す、より多くのノードを十分に解析することの両方もしくは一方によって多くの水平線問題が解決される。
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