Kontrollzentrum
So verblüffend ist das nicht. Du gibst ihm 20 Datenpunkte (und ja, auch "ich weiß nicht" ist eine verwertbare Information), über die er auf die Figur schließen kann. Er hat eine Datenbank mit Figuren und diesen zugeordneten Eigenschaften, die er mit jedem Durchlauf verfeinert.Zitat von Kamui Shiro
Deshalb rät er übrigens bei extrem bekannten Figuren wie beispielsweise L sehr gut, während er bei nicht (mehr) allzu bekannten Figuren wie Johnny Mnemonic eher schlecht rät – er hat schlicht weniger Daten zu denen.
Man bedenke: Wenn jede Frage dem System ein Bit an Informationen gibt, kann es nach zwanzig Fragen 2^20 verschiedene Dinge unterscheiden – das sind mehr als eine Million. Da wir hier fünf mögliche Antworten haben haben wir (runden wir mal ab) zwei Bit Information pro Frage, also hinterher im Idealfall 2^40 unterscheidbare Dinge, das sind 1.099.511.627.776, über eine Billion. Ja, das sind weit mehr, als es Menschen auf der Welt gibt.
Dazu kommt noch ein kleiner Trick: Die Problemdomäne (also die Menge der Dinge, die es zu unterscheiden gilt) ist auf die Menge der bekannten Personen begrenzt. Das sind ein paar hunderttausend, also lächerlich wenig selbst für zwanzig ja/nein-Fragen. Deutlich beeindruckender ist da 20Q, wo mit zwanzig ja/nein/manchmal/unbekannt-Fragen ein beliebiges Ding erraten wird.
Das ganze ist nichts weiter als eine Übung in überwachtem maschinellem Lernen. Falls du studiert besuch' mal eine KI-Veranstaltung, da wird so was durchgenommen.
Aber ja, 20Q-artige KIs sind ein schönes Beispiel dafür, wie man mit Wissenschaft coole Sachen anstellen kann.
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ist aber beim Phönix gescheitert.
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