那么，這里的問(wèn)題就出現(xiàn)了，AI技術(shù)如何在保持解決兩人游戲的性能的同時(shí)又適用于單人游戲呢？多年來(lái)，謎題和游戲一直被認(rèn)為是可以互換的或彼此的一部分。事實(shí)上，情況可能并不總是如此。從現(xiàn)實(shí)世界的角度來(lái)看，“游戲”是我們每天面對(duì)的事物，應(yīng)對(duì)未知的事情。而“謎”則指的是已知的事物，甚至有些事物是隱藏的、尚未顯露出來(lái)的。那么在解謎游戲中，“謎題”和“游戲”的界限是什么？

日本先進(jìn)科學(xué)技術(shù)研究所的Hiroyuki Iida 教授及其同事在其發(fā)表于《Knowledge-based Systems》 的最新研究文章中試圖回答這兩個(gè)問(wèn)題。據(jù)悉，這項(xiàng)研究重點(diǎn)關(guān)注兩個(gè)重要貢獻(xiàn)：（1）通過(guò)掃雷測(cè)試平臺(tái)定義單人游戲背景下謎題的可解性； (2)提出一種新的AI代理，它使用四種策略的統(tǒng)一組合——PAFG求解器。通過(guò)利用掃雷謎題的已知和未知信息，所提出的求解器在解決謎題方面實(shí)現(xiàn)了與最先進(jìn)的研究相當(dāng)?shù)男阅堋?

研究人員采用了由兩種知識(shí)驅(qū)動(dòng)策略和兩種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)策略組成的人工智能代理，以最佳地利用有關(guān)當(dāng)前決策的已知和未知信息來(lái)最好地估計(jì)后續(xù)決策。因此，對(duì)于像掃雷這樣的單人隨機(jī)謎題，可以在謎題和游戲范式之間建立界限。

這些條件在現(xiàn)實(shí)世界的問(wèn)題中發(fā)揮著特別重要的作用，其中已知和未知之間的界限通常是模糊的并且很難識(shí)別。飯?zhí)锝淌谥赋觯骸半S著人工智能代理提高解謎能力的能力，解謎的界限變得顯而易見(jiàn)。這種情況可以明確定義‘謎題’和‘游戲’的條件，通常在許多現(xiàn)實(shí)生活中出現(xiàn)，例如識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)投資、評(píng)估重要決策的風(fēng)險(xiǎn)水平等?！?

隨著現(xiàn)有技術(shù)和新計(jì)算范式的出現(xiàn)，例如物聯(lián)網(wǎng)、基于云的服務(wù)、邊緣計(jì)算、神經(jīng)形態(tài)計(jì)算等，存在許多不確定性。在人（即技術(shù)負(fù)擔(dān)能力）、社區(qū)（即，技術(shù)接受度）、社會(huì)（即文化和規(guī)范），甚至國(guó)家層面（即政策和規(guī)則變化）。 “人類(lèi)的日?；顒?dòng)涉及許多‘游戲’和‘謎題’條件。然而，在規(guī)模上繪制可解范式可以在已知和未知之間建立邊界條件，從而最大限度地減少未知的風(fēng)險(xiǎn)，并使已知的利益最大化”該研究的第一作者劉暢說(shuō)。“這樣的壯舉是通過(guò)將知識(shí)驅(qū)動(dòng)技術(shù)、人工智能技術(shù)和可測(cè)量的不確定性（如勝率、成功率、進(jìn)度率等）與可測(cè)量的不確定性（如勝率、成功率、進(jìn)度率等）相結(jié)合來(lái)實(shí)現(xiàn)的?！蓖瑫r(shí)仍然保持謎題的趣味性和挑戰(zhàn)性。”