2023-お宝からの信号-解説
- 考案国：スロバキア
- 正解
- 5
- 説明
- ゲームボード上のマス「C」と「F」が正確であるかを確認するために，マス5までの距離を確認していきましょう。矢印の方向に移動したときにマス5までの距離が増加した場合は「F」が記され，マス5までの距離が減少した場合は「C」がそのマスに記されることが分かります。得られた信号のシーケンスは報告された結果と一致しています。したがって，宝はマス5の下に置かれています。
以下では，他のマスの場合には「お宝の信号」に矛盾が生じてしまうことを検証してみます。 - マス1、2、または4に埋められた宝の場合：
もし宝がマス1，2，または4のいずれかの下に埋められていた場合，行4と列2の「F」という文字は「C」でなければなりません。なぜなら，そのマスは宝（これら3つの場所すべて）に近いため，そこから来たマス（行4，列3）よりも近いからです。
- マス3に埋められた宝の場合：
もし宝がマス3の下に埋められていた場合，行2と列6のマスは「F」でなければなりません。なぜなら，そのマスはプレイヤーがスタートしたマス（つまり、行1と列6）よりも宝から遠いからです。
- ゲームボード上のマス「C」と「F」が正確であるかを確認するために，マス5までの距離を確認していきましょう。矢印の方向に移動したときにマス5までの距離が増加した場合は「F」が記され，マス5までの距離が減少した場合は「C」がそのマスに記されることが分かります。得られた信号のシーケンスは報告された結果と一致しています。したがって，宝はマス5の下に置かれています。
- 実際のコンピュータでは
- 強化学習は，機械学習の手法の一つで，知的エージェントが環境内で取るべき行動について，報酬を最大化するアルゴリズムです。強化学習システムの基本的な要素には，エージェント，それが相互作用する環境，決定を下すために従う方針，そして行動を取った後に受け取る報酬信号が含まれます。報酬信号を評価するために，評価関数が特定の状態の「良さ」を評価します。
このタスクでは，移動後のゲームボード上の新しい位置が環境を表し，検出された距離から得られた信号が報酬信号として機能します（'C'は正の報酬を，'F'は負の報酬を示します）。次のステップに最適な決定を下すことで，ビ太郎はエージェントとして機能します。彼は宝が含まれている可能性のあるマスを検討する必要がありますが，これは評価関数と考えることができます。 - この問題でのマス間の距離は，マンハッタン距離（タクシー距離とも呼ばれる）によって測定され，プレイヤーは水平または垂直にのみ移動できます。自動運転は強化学習の応用例です。予測不能な環境でうまく機能するために，自動運転システムは車両の経路計画や運動予測など，多くの認識と計画のタスクを実行する必要があります。車両の経路計画には，異なる時間的および空間的スケールを考慮した決定を下すためのさまざまな低レベルおよび高レベルの方針の使用が含まれます。一方，運動予測には，歩行者や他の車両の動きを予測し，現在の環境状態に基づいて状況がどのように進化するかについての洞察を提供することが含まれます。
- 強化学習は，機械学習の手法の一つで，知的エージェントが環境内で取るべき行動について，報酬を最大化するアルゴリズムです。強化学習システムの基本的な要素には，エージェント，それが相互作用する環境，決定を下すために従う方針，そして行動を取った後に受け取る報酬信号が含まれます。報酬信号を評価するために，評価関数が特定の状態の「良さ」を評価します。
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