PL9fwy3NUQKwY229s7FFto_DG4Gk-imNVi/IvSkHp0MUQM.srt

1
00:00:20,940 --> 00:00:24,340
بسم الله الرحمن الرحيم، المحاضرة هذه إن شاء الله

2
00:00:24,340 --> 00:00:29,400
سنكمل آخر كلمتين وقفنا عندهما في المحاضرة الماضية

3
00:00:29,400 --> 00:00:36,680
ونبدأ في موضوع جديد، موضوع جديد صحيح، لكن تحت موضوع

4
00:00:36,680 --> 00:00:41,400
الكبير الذي هو Hill Search. في المحاضرة الماضية كنا

5
00:00:41,400 --> 00:00:44,800
حكينا عن الـ Hill Climbing، كان هذا المحور الأساسي

6
00:00:44,800 --> 00:00:50,080
للمحاضرة الماضية. الـ Hill Climbing والـ Simulated

7
00:00:50,080 --> 00:01:00,380
Annealing. كان معنا سلايد ثانية نطلع

8
00:01:00,380 --> 00:01:09,100
عليها سريعاً، ونراجع فيها، من خلالها بدأنا

9
00:01:09,100 --> 00:01:12,060
نحكي أن الموضوع الأساسي الذي هو Beyond the

10
00:01:12,060 --> 00:01:15,160
Classical Search. حكينا الذي هو الـ Local Search

11
00:01:15,160 --> 00:01:17,460
Algorithms، والـ Hill Climbing، والـ Simulated

12
00:01:17,460 --> 00:01:21,160
Annealing، ووقفنا عند الـ Local Beam Search. ما

13
00:01:21,160 --> 00:01:24,420
حكيناش فيه، لكن هذا آخر مخطط الذي حكيناه بالـ Hill

14
00:01:24,420 --> 00:01:28,220
Climbing، الذي هو الـ Basics تبع الـ Algorithm نفسها.

15
00:01:28,220 --> 00:01:32,480
الـ Hill Climbing Algorithm، وأسلوبها في البحث

16
00:01:32,480 --> 00:01:37,100
عن الـ Goal أو الـ Solution، أو الـ Goal أو الـ State.

17
00:01:37,350 --> 00:01:40,450
وإن مشكلتها الأساسية التي حكيناها، هي وقوعها

18
00:01:40,450 --> 00:01:45,450
فيما يسمى بالـ Local Minima أو الـ Local Maxima، التي

19
00:01:45,450 --> 00:01:51,450
هي أنها توجد نفسها في وضع، هي على State أفضل من كل

20
00:01:51,450 --> 00:01:54,350
الذي حولها، أو أفضل من كل الذي ممكن يتفرع منها.

21
00:01:54,350 --> 00:01:57,790
ولكن هذا الـ Local State، أو هذا الـ State ليس

22
00:01:57,790 --> 00:02:02,530
ليس الـ Issue، ليس الـ Solution، ليس الـ

23
00:02:02,530 --> 00:02:07,400
Global Maxima أو الـ Minima. الذي سنحكي عن مخارج

24
00:02:07,400 --> 00:02:12,560
أو حلول، أو Alternatives، أو Modifications للـ Hill

25
00:02:12,560 --> 00:02:16,920
Climbing التي ممكن تخرجها من هذه الـ Minimum. أيش

26
00:02:16,920 --> 00:02:23,200
قلنا ثلاث حلول، خلينا نطلع عليهم سريعاً، الذي هو

27
00:02:23,200 --> 00:02:26,760
الـ Variants، كلنا سميناهم Variants of Hill Climbing.

28
00:02:26,760 --> 00:02:30,320
الـ Stochastic Hill Climbing، الـ First Choice Hill

29
00:02:30,320 --> 00:02:33,980
Climbing، والـ Random Restart Hill Climbing. نبدأ من

30
00:02:33,980 --> 00:02:41,500
الآخر. Restart ببساطة أنه عندما الـ Algorithm تجد

31
00:02:41,500 --> 00:02:47,020
بمعنى أيش بتجد… بتعلق في State، وكل المحاولات

32
00:02:47,020 --> 00:02:50,440
بعدها أسوأ منها، معنى ذلك وهذا الـ State ليس

33
00:02:50,440 --> 00:02:55,480
الجيد، معنى ذلك هي… فبدها تعمل Restart with a

34
00:02:55,480 --> 00:03:00,160
New Random Initial State. مظبوط الكلام؟ صحيح. الـ

35
00:03:00,160 --> 00:03:06,280
First Choice، كانت الفكرة التي هي أنها تختار

36
00:03:06,280 --> 00:03:13,700
States من التي حولها at random، وتفحص الـ Value

37
00:03:13,700 --> 00:03:17,300
تبعها.  مش تفحصها جورياً، لا تفحص الـ Value. If الـ

38
00:03:17,300 --> 00:03:25,100
Value أحسن، تنتقل إليها. مش أحسن، تختار واحدة أخرى.

39
00:03:25,100 --> 00:03:31,780
أول واحدة أفضل منها تنتقل إليها. هذا الـ First

40
00:03:31,780 --> 00:03:34,780
Choice. الـ Stochastic Hill Climbing، الذي هو

41
00:03:34,780 --> 00:03:38,400
Select Random from Up Hill Moves. يعني تيجي لكل

42
00:03:38,400 --> 00:03:43,560
الـ Children، و تشوف أيش فيه أفضل منها، وتختار

43
00:03:44,280 --> 00:03:48,340
أفضل واحد. هذا الكلام من الأساس، أسلوبه في

44
00:03:48,340 --> 00:03:51,920
البحث أنه لا تختار الأفضل على الإطلاق. يعني عندي

45
00:03:51,920 --> 00:03:57,240
عشرة Children، لا أختار أفضل واحد فيهم، لا أختار…

46
00:03:57,240 --> 00:04:00,240
أشوف التي… التي أفضل منها. الـ Node تشوف التي

47
00:04:00,240 --> 00:04:03,580
أفضل منها. إذا هذه العشرة، فيه سبعة أو خمسة أو أربعة

48
00:04:03,580 --> 00:04:07,240
أو ثلاثة أفضل منها، تروح تختار at random واحد من

49
00:04:07,240 --> 00:04:11,140
هذه الأفضل. يعني ليس دائماً تختار أفضل الأفضل، صح؟

50
00:04:11,140 --> 00:04:16,900
هذا من البداية، لأن كل هذه عبارة عن Variations على

51
00:04:16,900 --> 00:04:26,480
أساس أن الـ Algorithm تستبعد احتمالية الوقوع في الـ

52
00:04:26,480 --> 00:04:35,060
Local Minima. بعد ذلك، حكينا في Simulated Annealing،

53
00:04:35,060 --> 00:04:38,180
ببساطة شديدة.

54
00:04:43,040 --> 00:04:49,440
الـ Algorithm تختار Random، وتفحص الـ Child. إذا الـ

55
00:04:49,440 --> 00:04:55,980
Child أفضل منها، على State واحد من الـ Child States

56
00:04:55,980 --> 00:05:00,260
أفضل الـ Evaluation تبعه، على طول تنتقل إليه بدون

57
00:05:00,260 --> 00:05:06,600
أي تفكير. إذا أسوأ، ممكن تأخذه أو ممكن لا تأخذه

58
00:05:06,600 --> 00:05:09,200
depending on

59
00:05:10,080 --> 00:05:14,320
الـ Probability.  الـ Probability هذه واقفة على أساس

60
00:05:14,320 --> 00:05:22,640
الـ Exponent of ΔE على T. الـ ΔE هي الفرق، تمام؟

61
00:05:22,640 --> 00:05:26,400
نحن افترضنا أنه أسوأ، وبالتالي فيه فرق في الجودة

62
00:05:26,400 --> 00:05:30,400
ما بين الـ Current وما بين هذا الـ Child. فهذا الفرق

63
00:05:30,400 --> 00:05:34,980
يقسم على T، T هذا عبارة عن Function of Time، عبارة

64
00:05:34,980 --> 00:05:37,020
عن الـ Temperature، أسميها في الـ Algorithm

65
00:05:37,360 --> 00:05:43,560
Temperature. تتناقص مع الوقت، تتناقص مع الوقت، تتناقص مع

66
00:05:43,560 --> 00:05:51,040
الوقت، تتناقص مع الوقت، تتناقص مع الوقت، تتناقص مع الوقت

67
00:05:51,040 --> 00:05:51,280
الوقت، تتناقص مع الوقت، تتناقص مع الوقت، تتناقص مع

68
00:05:51,280 --> 00:05:51,720
الوقت، تتناقص مع الوقت، تتناقص مع الوقت، تتناقص مع

69
00:05:51,720 --> 00:05:55,560
الوقت، تتناقص مع الوقت، تتناقص مع الوقت، تتناقص مع

70
00:05:55,560 --> 00:05:59,260
الوقت، تتناقص مع الوقت، تتناقص مع الوقت، تتناقص مع

71
00:05:59,260 --> 00:05:59,340
الوقت

72
00:06:06,170 --> 00:06:11,330
الـ Algorithm يختاره، صح؟ If Child is Worse، أسوأ،

73
00:06:11,330 --> 00:06:15,970
May Select It. الـ Algorithm May Select It، قد، Based

74
00:06:15,970 --> 00:06:19,390
on Probability. وهذه الـ Probability Based on الـ

75
00:06:19,390 --> 00:06:24,790
Ratio of الـ Error Over الذي هو الـ Temperature، والـ

76
00:06:24,790 --> 00:06:29,150
Temperature هذه Decreases as a Function of Time.

77
00:06:29,150 --> 00:06:33,750
ماشي، أنا كان عندي Illustration سريعاً.

78
00:06:37,020 --> 00:06:43,780
بس أديكم أنتم تجربوا فيه لوحدكم، الملف موجود على

79
00:06:43,780 --> 00:06:49,580
الـ Folder.

80
00:06:49,580 --> 00:06:54,800
تمام، فيه هنا على الـ Folder الرئيسي، تبع الـ Dropbox

81
00:06:54,800 --> 00:06:59,780
فيه ملف Excel. ملف الـ Excel هذا أديكم تجربوا فيه

82
00:06:59,780 --> 00:07:06,610
أنتم، أنتم. العمود الأولاني هذا T، التي قلنا تتناقص

83
00:07:06,610 --> 00:07:12,450
By Time. فأنا عملتها بثلاثين، بعدين تتناقص شوية شوية

84
00:07:12,450 --> 00:07:16,490
حتى تصل إلى الصفر. هذا على فرض أنهم عشرون

85
00:07:16,490 --> 00:07:20,290
Iteration فقط، لكن عملياً هم لم يبقوا أكثر بكثير من

86
00:07:20,290 --> 00:07:23,910
هذا العدد من Iterations، بس أنا جعلتهم هذا للتوضيح

87
00:07:23,910 --> 00:07:30,510
فقط. الآن هنا 0.2 هذه افترضت أنها الـ Error، تمام. الـ

88
00:07:30,510 --> 00:07:35,050
Error 0.2 يعني الفرق ما بين الـ Current State و Other

89
00:07:35,050 --> 00:07:41,070
State. 0.2، هنا 0.4، أكبر، هنا أكبر، هنا أكبر، هنا Error.

90
00:07:41,070 --> 00:07:48,410
هنا الخطوط هذه بتوريك، الخط الأحمر Delta E1 مكتوب

91
00:07:48,410 --> 00:07:54,730
عليه، صح؟ Delta E1 هو هذا العمود. E1 هو الـ Error. جيد. أيش

92
00:07:54,730 --> 00:08:01,410
0.2، 0.2. فإذا كان الـ Error، مفترض أن عندي أنا

93
00:08:02,950 --> 00:08:07,070
الـ Algorithm واقف على الـ State، وفحصت أن الـ Child

94
00:08:07,070 --> 00:08:13,690
وجدت أن الـ Error جيداً 0.2، أيش احتمالية أن

95
00:08:13,690 --> 00:08:19,090
تأخذه؟ أيش احتمالية أن تأخذه؟ لو كانت في

96
00:08:19,090 --> 00:08:22,010
الـ Iteration الأولى؟ أيش احتمالية أن تأخذه لو كانت

97
00:08:22,010 --> 00:08:25,290
في الـ Iteration الثالثة، الرابعة؟ الاحتمالية

98
00:08:25,290 --> 00:08:30,070
الاحتمالية… لا… أيش الذي يحصل بناء على

99
00:08:30,070 --> 00:08:33,980
الـ Chart هذا؟ الاحتمالية تزيد. الاحتمالية في الأول

100
00:08:33,980 --> 00:08:38,500
منخفضة، وبعدها ترتفع، منخفضة، وبعدها ترتفع، ترتفع. كلما

101
00:08:38,500 --> 00:08:43,440
ما استمرينا في الـ Iterations، كل ما تقدمنا في الـ

102
00:08:43,440 --> 00:08:48,920
Iterations، تصبح الـ Probability أعلى أن تأخذه. هذا

103
00:08:48,920 --> 00:08:53,760
ال… أنتم ممكن تغيروا هنا الـ Values هذه، تغير الـ

104
00:08:53,760 --> 00:08:58,460
Errors، تخلوها مثلاً 0.5، وتشوفوا أثر ذلك على الـ

105
00:08:58,460 --> 00:09:08,780
Curve. طبعاً كل عمود له هنا خط يقابله. طيب،

106
00:09:08,780 --> 00:09:13,300
نحن في هذه الحالة نكون أيش؟ نكون حكينا عن الـ

107
00:09:13,300 --> 00:09:17,800
Hill Climbing، والـ Simulated Annealing. في البند الذي هو

108
00:09:17,800 --> 00:09:24,960
أيضاً؟ الـ Local Beam، مظبوط. الـ Local Beam باختصار

109
00:09:24,960 --> 00:09:30,160
شديد، هي يعني شبيهة بالـ Stochastic، بمعنى أن نحن الـ

110
00:09:30,160 --> 00:09:34,920
Node أو الـ Algorithm وهي واقفة على الـ Node، وتروح

111
00:09:34,920 --> 00:09:40,160
تأخذ الـ K Best Successors. K هنا بمعنى خمسة، وأربعة،

112
00:09:40,160 --> 00:09:43,120
وأربعة، وهذا Constant تبدأ فيه الـ Algorithm، يستمر

113
00:09:43,120 --> 00:09:47,340
معها ثابت، خمسة أو أربعة أو سبعة أو ما إلى ذلك.

114
00:09:47,340 --> 00:09:51,700
تروح تأخذ أفضل سبعة، هذه الأفضل سبعة، أو أفضل

115
00:09:51,700 --> 00:09:55,640
خمسة أو أفضل ثلاثة. ليس ضرورياً يكونوا كلهم أفضل منها.

116
00:09:55,640 --> 00:10:03,910
Okay. المهم هو أفضل المتاح، أفضل عدد من، أفضل عدد K من

117
00:10:03,910 --> 00:10:06,730
المتاح. ماشي، الحل في هذا الحل أيش بتسوي بعدها؟

118
00:10:06,730 --> 00:10:17,330
بتأخذهم، وتختبرهم، وتستمر في تفحصهم كلهم. الآن كل

119
00:10:17,330 --> 00:10:20,270
واحد بتفحصه، كل واحد بتفحصه من هذه الأربعة، ممكن

120
00:10:20,270 --> 00:10:24,890
يكون له Successors، صح ولا لا؟ يبقى هذه الأربعة لو

121
00:10:24,890 --> 00:10:28,350
الـ Branching Factor ثلاثة، لو الـ Branching Factor

122
00:10:28,350 --> 00:10:31,450
ثلاثة، ونحن عندنا أربعة، يمكننا نتوقع أن الأربعة

123
00:10:31,450 --> 00:10:35,910
دول يولدوا اثنا عشر، أربعة في ثلاثة، اثنا عشر، مظبوط صح؟

124
00:10:35,910 --> 00:10:39,350
الأربعة كلهم يولدوا اثنا عشر. الآن من الاثنا عشر هذه الـ

125
00:10:39,350 --> 00:10:44,350
Children، زي الآن نحن أخذنا الأربعة Best، أفضل Best،

126
00:10:44,350 --> 00:10:48,870
K Best Successors، وفحصناهم، و عمل لهم الـ Goal الذي

127
00:10:48,870 --> 00:10:52,740
هم. نبص على من… هذا الـ Children تبعهم، لهم الـ 12. الـ

128
00:10:52,740 --> 00:10:57,140
12 هذه لا نبص عليهم كلهم،  نأخذ أحسن K منهم. K

129
00:10:57,140 --> 00:11:02,680
افترضنا أربعة، نأخذ أحسن أربعة من هذه الـ 12. كيف هذه

130
00:11:02,680 --> 00:11:04,580
يعرف أحسن أربعة؟ نعم، كيف هذه يعرف أحسن أربعة؟ نعم.

131
00:11:04,580 --> 00:11:07,880
نعم. الـ Evaluation هذا، قضية الـ Evaluation هذا. كل

132
00:11:07,880 --> 00:11:13,180
الكلام تبعنا نحن نحكي Under الذي هو الـ Informer

133
00:11:13,180 --> 00:11:19,920
كله Under… لأن فيه Evaluation للـ Nodes. تمام؟ وبهذا

134
00:11:19,920 --> 00:11:23,540
القليل أن الـ Algorithm تبقى ماشية كأنها ماشية على

135
00:11:23,540 --> 00:11:27,500
أربعة خطوط في واحد، كأنها بتفحص أربعة احتمالات في

136
00:11:27,500 --> 00:11:32,160
واحد، مظبوط؟ لا تأخذ Single Successor، و تفحصهم

137
00:11:32,160 --> 00:11:37,840
تأخذ أربعة من الـ Available، و تفحصهم. ربما واحد

138
00:11:37,840 --> 00:11:42,230
منهم يكون الـ Goal. إذا ولا واحد منهم Goal، تروح تأخذ

139
00:11:42,230 --> 00:11:48,490
كمان مجموعة، أربعة جدد، أفضل أربعة من ال… من الـ

140
00:11:48,490 --> 00:11:52,990
Children. وبعد ذلك تستمر في هذا ال… في هذا الـ

141
00:11:52,990 --> 00:11:57,550
Strategy، واضحة؟ فالآن نحن صار فيه عندنا بالأساس

142
00:11:57,550 --> 00:12:04,470
ال… ال… الـ Hill Climbing Algorithm، والـ

143
00:12:04,470 --> 00:12:10,400
Variants تبعها، وعندنا ال… الـ Simulated

144
00:12:10,400 --> 00:12:14,940
Annealing Algorithm، وعندنا الـ Local Beam، وكلهم

145
00:12:14,940 --> 00:12:20,220
متشابهين، قريبين من بعض، لأنهم يشاركون ببعض الخصائص

146
00:12:20,220 --> 00:12:24,160
المشتركة، زي الذي هو Random Selection. الـ Local

147
00:12:24,160 --> 00:12:28,460
Beam Algorithm تتشابه مع الـ Genetic Algorithm.

148
00:12:28,460 --> 00:12:31,080
الـ Genetic Algorithm موجودة في الـ Section هذا، بس

149
00:12:31,080 --> 00:12:34,920
أنا أخليها، لأنه نحن فصلناها… نحن فصلناها موضوع

150
00:12:34,920 --> 00:12:41,050
لحالها. قداماً، نحن عاملين هكذا نكون أخذنا الذي نريده

151
00:12:41,050 --> 00:12:44,470
من هذا الـ Section. أربعة، واحد من هذا الـ Chapter.

152
00:12:44,470 --> 00:12:49,870
بعد ذلك ننتقل الآن إلى الـ Chapter الذي بعده، خمسة،

153
00:12:49,870 --> 00:12:53,570
الذي هو Chapter خمسة، ونأخذ برضه منه Topic واحد،

154
00:12:53,570 --> 00:12:56,470
الذي هو الـ Adversarial Search.

155
00:13:22,820 --> 00:13:27,240
بالتفصيل أن نحن لازلنا تحت بند Problem Solving، يعني

156
00:13:27,240 --> 00:13:31,420
هنا Chapter 5 يحكي في الـ Adversarial Search.

157
00:13:34,400 --> 00:13:38,280
ويتفرع من Chapter خمسة هذا، الذي هو الذي حكى عن

158
00:13:38,280 --> 00:13:41,940
الـ Games، والـ Optimal Decision Games، وبعد ذلك الـ

159
00:13:41,940 --> 00:13:46,380
Alpha Beta Pruning. نحن سنأتي عند الـ Alpha Beta

160
00:13:46,380 --> 00:13:56,680
Pruning الآن. بس نأخذ الـ Slide من الملف غير عن

161
00:13:56,680 --> 00:14:01,100
الـ Edition الذي عندنا على الـ Folder. هنا الـ Game

162
00:14:01,100 --> 00:14:04,540
Playing جاي في Chapter ستة في السلايدات. يعني أنا في

163
00:14:04,540 --> 00:14:11,400
الكتاب هو في الخمسة. طيب الآن نحن

164
00:14:11,400 --> 00:14:18,840
سيكون

165
00:14:18,840 --> 00:14:25,460
تركيزنا في الـ Adversarial Search على الـ Minimax، الـ

166
00:14:25,460 --> 00:14:27,100
Minimax Decision، والـ Alpha Beta

167
00:14:51,640 --> 00:14:55,640
بس بالأول نفهم الأساسيات، الذي هو Adversarial

168
00:14:55,640 --> 00:15:00,000
Search. Adversarial جاي من Adversary. الـ Adversary

169
00:15:00,000 --> 00:15:04,180
الذي هو الشخص المعادي أو الخصم. يعني Adversarial

170
00:15:04,180 --> 00:15:09,660
Search، الذي هو الـ Search الذي يكون فيه Problems و

171
00:15:09,660 --> 00:15:14,380
مسائل التي يكون فيها اثنان خصمان، كل واحد يحاول

172
00:15:14,380 --> 00:15:20,640
يغلب الآخر، بأنه يعظم مكاسبه ويقلل مكاسب الطرف

173
00:15:20,640 --> 00:15:24,520
الآخر. هو يعظم خسارة الطرف الآخر. زي لعبة

174
00:15:24,520 --> 00:15:31,880
الشطرنج، زي لعبة الـ Tic-Tac-Toe، للـ X والـ O، تحاول

175
00:15:31,

223
00:19:20,280 --> 00:19:24,940
evaluation وناخد الـ best على أي أساس؟ إيش هي الـ

224
00:19:24,940 --> 00:19:29,040
evaluation function أو الـ fitness function أو الـ

225
00:19:29,040 --> 00:19:35,160
objective function اللي ممكن احنا نتبناها في حالة

226
00:19:35,160 --> 00:19:40,320
زي هذه الحالة، في هذه اللعبة، هذا

227
00:19:40,320 --> 00:19:46,860
الوضع، لو أنا حطيت الـ X هنا، هل أفضل من هذا؟ واللي

228
00:19:46,860 --> 00:19:50,640
أفضل، واللي هذا أفضل؟ مين الأفضل؟ إيش القاعدة اللي

229
00:19:50,640 --> 00:19:54,540
على أساسها بنقيم؟ من القواعد السابقة اللي تمثل

230
00:19:54,540 --> 00:19:57,880
دول؟ لا، هذه لعبة جديدة، بدها قواعدها الخاصة، ميني ماكس

231
00:19:57,880 --> 00:20:02,720
ما أقدرش أجيب قواعد الـ rules، هيورستيك تبع الـ .. أنا

232
00:20:02,720 --> 00:20:05,740
ما بقولهاش أشهر أخرى، تبقى ميني ماكس، جابنا لسه احنا

233
00:20:05,740 --> 00:20:07,900
ما نحكيش في ميني ماكس، بس احنا بنحكي الآن على

234
00:20:07,900 --> 00:20:10,920
الـ fitness function اللي نعطيها لميني ماكس اللي على

235
00:20:10,920 --> 00:20:15,490
أساسها تشتغل، إيش الـ fitness function اللي بدنا

236
00:20:15,490 --> 00:20:19,770
نستخدمها في تقييم في وضع إيش؟ أنه هذه والله اللي

237
00:20:19,770 --> 00:20:22,910
بتقربني، ولا هذه بتقربني أكتر، ولا هذه بتقربني

238
00:20:22,910 --> 00:20:26,610
أكتر؟ للإيش؟ للـ winning، عرف أنا كل واحدة لما أحطها

239
00:20:26,610 --> 00:20:30,990
في المصر، إيش هو؟ يعني إيش احتمالاته عشان ينجح؟ أيوة

240
00:20:30,990 --> 00:20:35,390
أيوة، إيش عدد، إيش ممكن أقصى، إيش ممكن يعمل؟ يعني وأنت

241
00:20:35,390 --> 00:20:41,130
الصادق، بتقدر تقول إيش عدد المناورات أو الاحتمالات

242
00:20:41,130 --> 00:20:44,710
اللي أنا لازالت مفتوحة أمامي اللي أفوز منها يعني

243
00:20:44,710 --> 00:20:49,090
مثلا أنا هنا بقدر أفوز في هذا الاتجاه، بقدر أفوز

244
00:20:49,090 --> 00:20:54,910
هيك، بقدر أفوز هيك، صح؟ احتمالات للفوز، لو أنا حطيت

245
00:20:54,910 --> 00:21:01,810
الـ X هنا، وهو ما انتبهش، وغمض عينه، ولا كده، وحط لي

246
00:21:01,810 --> 00:21:06,930
مثلا هنا، ولا هنا؟ أنا بقدر أحط هذه هيك، وفي اللي

247
00:21:06,930 --> 00:21:12,490
بعدها أحط هيك، فهذا الوضع، وهو عبارة عن مبتدأ أو بداية

248
00:21:12,490 --> 00:21:16,510
لاحتتمالي أن أنا أفوز، لاحتمالي أن أنا أفوز، إذا أبيت

249
00:21:16,510 --> 00:21:19,810
هذا الاتجاه، وبرضه إذا أبيت هذا الاتجاه، وبرضه

250
00:21:19,810 --> 00:21:24,770
فهذا الوضع فتح لي تلات احتمالات للفوز، هذا الوضع

251
00:21:24,770 --> 00:21:30,930
فتح لي كم احتمال؟ هاي واحد، هاي اتنين، بس، تمام، وكده

252
00:21:30,930 --> 00:21:34,950
بحط هنا تلاتة، وبحط هنا اتنين، على أساس يعني، إيش هذه

253
00:21:34,950 --> 00:21:39,250
الـ evaluation أو الـ fitness value تبع كل واحد من

254
00:21:39,250 --> 00:21:45,420
الـ students، طب هذا تلاتة، تلاتة، تلاتة، تلاتة، تلاتة،

255
00:21:45,420 --> 00:21:51,620
تلاتة، تلاتة، تلاتة، تلاتة، تلاتة، تلاتة، أربع، أربع، أربع،

256
00:21:51,620 --> 00:21:53,280
أربع، أربع، أربع، أربع، أربع، أربع، أربع، أربع، أربع، أربع،

257
00:21:53,280 --> 00:21:55,020
أربع، أربع، أربع، أربع، أربع، أربع، أربع، أربع، أربع، أربع،

258
00:21:55,020 --> 00:21:55,680
أربع، أربع، أربع، أربع، أربع، أربع، أربع، أربع، أربع، أربع،

259
00:21:55,680 --> 00:21:57,360
أربع، أربع، أربع، أربع، أربع، أربع، أربع، أربع، أربع، أربع،

260
00:21:57,360 --> 00:22:06,440
أربع، أربع، أ

261
00:22:10,250 --> 00:22:15,250
لو أنا هنا، والخصم تبعي، لو أنا افترض أن الخصم تبعي

262
00:22:15,250 --> 00:22:18,850
أنا بعد ما لعبت X، الخصم تبعي بحط الـ O هنا، صرت أنا

263
00:22:18,850 --> 00:22:24,390
في هذا الوضع، أنا Max، صرت في هذا الوضع، لأن كم؟ كم

264
00:22:24,390 --> 00:22:29,250
خيار متاح لي؟ طبعا متاح لي، لسه واحد، اتنين، تلاتة، أربع،

265
00:22:29,250 --> 00:22:34,590
خمس، ستة، سبعة، سبع احتمالات أني أ  العب، هدول بس

266
00:22:34,590 --> 00:22:39,650
تلاتة منهم، لكن هذا الخيار الآن، أنا بقدر أفوز بهذا

267
00:22:39,650 --> 00:22:44,410
الاحتمال، أو هذا الاحتمال فقط، أي حركة أخرى مافيها

268
00:22:44,410 --> 00:22:49,570
مجال لأفوز، بالعكس ممكن تكون ضرر، اللي يعطي مجال

269
00:22:49,570 --> 00:22:54,790
الخصم تبعي النفوذ، فاحنا في كل الأحوال، في كل الـ

270
00:22:54,790 --> 00:22:58,450
states، هي strategy أو قايمة واحدة، أو heuristic

271
00:22:58,450 --> 00:23:05,630
واحدة، اللي بنتبعها في تقييم الـ states اللي هم عدد

272
00:23:05,820 --> 00:23:11,020
الـ possibilities أو احتمالات الفوز من الوضع تبع

273
00:23:11,020 --> 00:23:15,160
هذا الـ state، طيب، بعدين، لسه ما حكيناش في الـ minimax

274
00:23:15,160 --> 00:23:23,260
procedure، الـ minimax procedure، تقص على أنه احنا ما

275
00:23:23,260 --> 00:23:26,220
زال صار في عندنا، ما زال عندنا الـ initial state، و

276
00:23:26,220 --> 00:23:29,460
عارفين كل الخيارات اللي بتطلع منها، وعارفين إيش

277
00:23:29,460 --> 00:23:32,260
الاحتمالات تبع كل هذا الخيار، كل واحد من هذه

278
00:23:32,260 --> 00:23:37,510
الخيارات، إيش ممكن الخصم يعمل؟ بقدر أنا أتعمق في الـ

279
00:23:37,510 --> 00:23:45,630
tree لأخره، لأخره، وأحط تقييم للـ leaf

280
00:23:45,630 --> 00:23:52,030
nodes، للـ end states، أحط تقييم للـ leaf states، يعني

281
00:23:52,030 --> 00:23:57,710
أيه؟ دي أخش depth first، وأقول هذه الـ state إيش

282
00:23:57,710 --> 00:24:05,120
المنطلق منها، خيار، خيارين، تلاتة، فمن أحسن واحد فيهم، وأسجل

283
00:24:05,120 --> 00:24:09,300
الخيار، كل واحد منهم إيش الـ value تبعه،

284
00:24:09,300 --> 00:24:13,560
وبعدين أنا أشوف هذه الـ state، في دور من، إذا في دور

285
00:24:13,560 --> 00:24:20,500
من، أنا أعلم أن من هيبحث عن الخيار الأقل، لأن الأقل

286
00:24:20,500 --> 00:24:27,600
هو أقل، إلي هو مكسب إله، الأقل هنا يعني هنا هذا أحسن

287
00:24:27,600 --> 00:24:33,760
إلي، لكن هذا أحسن لمن؟ للـ Min، صح؟ هذا يعني الرقم

288
00:24:33,760 --> 00:24:40,770
العالي، هو كويس لـ Max، والمقام المنخفض هو كويس لـ Min،

289
00:24:40,770 --> 00:24:45,370
فإذا كان هي قيم، ومن أنا أعلى منه، إذا افترض هذه

290
00:24:45,370 --> 00:24:50,710
تلاتة، وهذه واحد، أنا أعلى منه، منه هياخد واحد، هياخد

291
00:24:50,710 --> 00:24:55,150
الخيار هذا، هيمشي في هذا الاتجاه، لأنه سيء لي، صح؟ أو

292
00:24:55,150 --> 00:25:02,430
لا، أنا؟ يبقى، إذا هذا خيار، كمان كان فيه خيارين

293
00:25:02,430 --> 00:25:08,120
ثانيين، والتلاتة هدول لهم parent state، نفترض هذا

294
00:25:08,120 --> 00:25:15,020
واحد، وهذا تلاتة، وهذا سبعة، طيب، okay، هدول كلهم

295
00:25:15,020 --> 00:25:19,360
الخيارات المتاحة لـ Min، وMin حتما هياخد هذا، لأنه أسوأ

296
00:25:19,360 --> 00:25:26,320
لي، طيب، أنا هكون دلوقتي قبله، أي خيار هاخد؟ سبعة، صح؟

297
00:25:26,320 --> 00:25:32,120
فالعملية بتسمح أن احنا نقدر نيجي نفكر في الأمر

298
00:25:32,120 --> 00:25:36,480
كالتالي، نبسط بس القضية بتلاتة levels، التلاتة

299
00:25:36,480 --> 00:25:41,100
levels هدول، فتوضح أن هدول ليش الـ leaf nodes، leaf

300
00:25:41,100 --> 00:25:47,120
states، Max بيلعب أول خطوة، بعدين Min، بعدين بيكون دور

301
00:25:47,120 --> 00:25:51,060
Max، الآن في دور Max، هدول التلاتة، والثمانية، والثمانية،

302
00:25:51,060 --> 00:25:56,420
والاتنين، هدول عبارة عن ليش الـ heuristic values أو

303
00:25:56,420 --> 00:26:01,330
الـ evaluations تبع الـ states، إذا أنا أعلم أن هذا

304
00:26:01,330 --> 00:26:10,790
الـ node هو 12، وهذا 8، أنا أعلم أن Min حتما هيختار

305
00:26:10,790 --> 00:26:16,090
الأقل،

306
00:26:16,090 --> 00:26:20,050
وهنا

307
00:26:20,050 --> 00:26:23,270
نفس الشيء، هيختار الأقل، وهنا نفس الشيء، هيختار

308
00:26:23,270 --> 00:26:24,310
الأقل،

309
00:26:27,180 --> 00:26:31,800
لو أنا عملت حركة، action one، action two، action

310
00:26:31,800 --> 00:26:35,680
تلاتة، action one أعطاني هذه، و action two أعطاني

311
00:26:35,680 --> 00:26:41,840
هذه، و action three أعطاني هذه، أعمل أي action فيهم؟

312
00:26:41,840 --> 00:26:45,160
إذا أنا عندي تلاتة possible،  أنا واحد، واحد في

313
00:26:45,160 --> 00:26:49,120
هنا، لسه اللحظة فاضية، ومعايا تلاتة possible

314
00:26:49,120 --> 00:26:56,240
actions، وأنا أعلم كل action كده مدى ضرره عليا، الأقل

315
00:26:56,240 --> 00:27:00,560
ضرر، فأنا

316
00:27:00,560 --> 00:27:03,500
الآن بدي آخد الأقل ضرر، اللي هو الأعلى قيمة لي،

317
00:27:03,500 --> 00:27:10,920
تلاتة، تلاتة، هنا القيمة الأعلى لي، صح؟ فأنا حتما هاخد

318
00:27:10,920 --> 00:27:14,280
الـ action number one، مظبوط الكلام ولا لأ؟ هتمثل الـ

319
00:27:14,280 --> 00:27:17,940
minimum، نعم، هتمثل القيمة الأعلى في الـ minimum، صح؟

320
00:27:17,940 --> 00:27:23,030
طبعا، كيف؟ الـ values هذه هي القيمة تبع الـ state، أنا

321
00:27:23,030 --> 00:27:27,330
كـ Max ببحث عن القيم العليا، Min ببحث عن القيم

322
00:27:27,330 --> 00:27:32,610
المنخفضة، خلاص؟ فأنا الآن عندي الـ state الابتدائية،

323
00:27:32,610 --> 00:27:36,970
وأمامي possible one، two، three actions، وأنا أهم

324
00:27:36,970 --> 00:27:40,300
أن هذا الـ action هيدخلني على state الـ value تبعها

325
00:27:40,300 --> 00:27:43,040
تلاتة، وهذا هيدخلني على state الـ value تبعها اتنين،

326
00:27:43,040 --> 00:27:45,980
وهذا على state الـ value تبعها اتنين، يبقى أنا لازم

327
00:27:45,980 --> 00:27:50,020
اختار الـ action اللي هيدخلني على state، صح؟ فهذا

328
00:27:50,020 --> 00:27:54,380
ببساطة هي الـ minimax procedure أو الـ minimax

329
00:27:54,380 --> 00:28:00,440
algorithm، فببساطة شديدة، أن احنا أول step في هذا الـ

330
00:28:00,440 --> 00:28:05,960
procedure، إيش؟

331
00:28:05,960 --> 00:28:06,460
expand

332
00:28:11,480 --> 00:28:16,180
فأقدر أقول هيك، إن أنا بدي أفرد أو generate الفضاء

333
00:28:16,180 --> 00:28:22,000
الاحتمالات كله، وإلا كيف بدي أعمل evaluation للـ

334
00:28:22,000 --> 00:28:27,320
leaf nodes؟ كيف بتوصل لها؟ لازم أبجأ غصبا إلى نهاية

335
00:28:27,320 --> 00:28:33,100
اللي هو الـ search space، بعدين أفردت الفضاء

336
00:28:33,100 --> 00:28:37,040
الاحتمالات كله، أفرد، بعدين تفرع، تفرع، تعمل

337
00:28:37,040 --> 00:28:37,980
evaluation في الأول،

338
00:28:46,410 --> 00:28:52,490
leaf nodes، اللي يعني leaf states، عملنا evaluation،

339
00:28:52,490 --> 00:28:56,250
عملنا إيش؟ عملنا evaluation؟ حطينا الاقيمة دي، صح؟

340
00:28:56,250 --> 00:29:00,890
حطيناها بناء على إيش؟ مانحطها evaluation function أو

341
00:29:00,890 --> 00:29:10,450
heuristic rule، صح؟ تلاتة هتقطع، نعم؟ بدنا نروح، نحل

342
00:29:10,880 --> 00:29:19,520
نرحل الـ values إلى الـ parent nodes، الـ parent تبعه،

343
00:29:19,520 --> 00:29:23,120
في دور مين؟ في دور Min؟ إذا في دور Min، يبقى بيرحل الـ

344
00:29:23,120 --> 00:29:24,000
minimum value،

345
00:29:44,340 --> 00:29:49,820
propagate، يعني نرحلها، بعدين

346
00:29:49,820 --> 00:29:56,400
خلاص، ما ضلش شيء، خلاص، الآن الكمبيوتر بيلعب هنا، مغمض،

347
00:29:56,400 --> 00:30:03,580
ليش؟ لأن هذه التلاتة بتقول له خد الـ node رقم، لأ، لأ، رقم

348
00:30:03,580 --> 00:30:11,100
تلاتة، الـ limit، التلاتة، يعني كل node لها value، صح؟

349
00:30:11,100 --> 00:30:16,530
صح؟ والمعروف من الـ action اللي بيوصل إليه الـ

350
00:30:16,530 --> 00:30:21,670
system الآن، وهو مغمض، بدي آخد الـ action المرتبط

351
00:30:21,670 --> 00:30:26,610
بالـ value، خلاص، إنت صار عنده من البداية، صار عنده من

352
00:30:26,610 --> 00:30:32,650
البداية أن أحسن state، وأنت واقف هنا، أحسن state هي

353
00:30:32,650 --> 00:30:37,050
الـ state اللي الـ value تبعها تلاتة، طيب، ماشي، الحل

354
00:30:37,050 --> 00:30:39,150
وين الـ action؟ الـ action أي واحد هو اللي بيوديني

355
00:30:39,150 --> 00:30:45,890
عليه، خلاص، وبعد هيك، بعد ما يلعب هذا، بعد ما يصير في

356
00:30:45,890 --> 00:30:52,790
state تلاتة، تلقائيا احنا فاهمين أن الخصم يلعب بنفس

357
00:30:52,790 --> 00:30:59,390
العقلية، فبيروح ياخد هذه، مش لأنها تلاتة أفضل، لأ،

358
00:30:59,390 --> 00:31:03,470
لأنها تلاتة أقل، هيدور هنا الآن، هذه إيش الـ

359
00:31:03,470 --> 00:31:10,750
children، تفرع منها، فأنا باخد الـ child اللي بس هو ..

360
00:31:10,750 --> 00:31:14,950
هو عمليا، لو ولا واحد فيهم غلط، وواحد منهم ضال يختار

361
00:31:14,950 --> 00:31:21,330
الـ minimax، وضال يختار الـ minimax، النهاية الحتمية

362
00:31:21,330 --> 00:31:25,870
أن اللعب اتسكر، وما حدا فوز، أي بالظبط، أن أنت بتركز

363
00:31:25,870 --> 00:31:31,070
على أن هناك يطلع أن الخصم تبعك يخرج عن تفكير الـ

364
00:31:31,070 --> 00:31:35,190
minimax، إذا نفس الـ system لعب،  اتحاله أقل نتيجة

365
00:31:35,190 --> 00:31:41,960
ممكن ياخدها، تعادلها، بنتبهنا أنه ممكن لو أخد الأفضل،

366
00:31:41,960 --> 00:31:45,040
لو أنا أخدت الأربعة اللي في النص، هذه مستحيل يبقى

367
00:31:45,040 --> 00:31:49,700
خسارة فيه، زي في الـ .. في الـ XO، يعني مثلا لو أنا

368
00:31:49,700 --> 00:31:52,980
أخذت الأربعة اللي في النص، أنا مستحيل أخسر فيها،

369
00:31:52,980 --> 00:31:55,760
نيارية، الأربعة في النص، ماشي، قصدك الأربعة في النص؟

370
00:31:55,760 --> 00:31:59,560
لو أنا أخدت الأربعة، الـ value أربعة، كانت في الـ XO،

371
00:31:59,560 --> 00:32:03,540
مستحيل خسارة فيها، يعني أنت ممكن مش two goals ورا

372
00:32:03,540 --> 00:32:07,540
بعض، لأ، فاهم، لأ، أنا فاهم، يطلع عندي أربعة، الـ value

373
00:32:07,540 --> 00:32:12,700
أربعة، يعني في الـ X، ولو نرجع احنا، لو احنا، لو احنا،

374
00:32:12,700 --> 00:32:12,860
لو احنا، لو احنا، لو احنا، لو احنا، لو احنا، لو احنا، لو

375
00:32:12,860 --> 00:32:12,900
احنا، لو احنا، لو احنا، لو احنا، لو احنا، لو احنا، لو

376
00:32:12,900 --> 00:32:12,980
احنا، لو احنا، لو احنا، لو احنا، لو احنا، لو احنا، لو

377
00:32:12,980 --> 00:32:13,460
احنا، لو احنا، لو احنا، لو احنا، لو احنا، لو احنا، لو

378
00:32:13,460 --> 00:32:13,480
احنا، لو احنا، لو احنا، لو احنا، لو احنا، لو احنا، لو

379
00:32:13,480 --> 00:32:17,060
احنا، لو احنا، لو احنا، لو احنا، لو احنا، لو احنا، لو

380
00:32:17,060 --> 00:32:22,640
احنا، لو احنا، لو احنا، لو احنا،

381
00:32:22,640 --> 00:32:26,600
لو

382
00:32:26,600 --> 00:32:30,060
احنا

383
00:32:31,370 --> 00:32:37,710
الاستراتيجية، هي تحط هنا ولا تحط هنا، وجذبه على two win

384
00:32:37,710 --> 00:32:41,490
possibility، إذا جيت الـ X اللي في النص، مع أي X على

385
00:32:41,490 --> 00:32:45,810
الزاوية، تمام، لما يحط X في أي مكان، بيصير عنده احتمال

386
00:32:45,810 --> 00:32:50,890
ينفوز، يعني احتمال ينفوز مؤكد، بيصير، إذا حط X هنا، في

38

445
00:37:46,120 --> 00:37:52,690
إنه في دور منيّع، هياخد الـ minimum من هدول الـ

446
00:37:52,690 --> 00:37:58,850
children، فحتماً هياخد التلاتة، صح؟ طيب، الآن خلصنا من

447
00:37:58,850 --> 00:38:03,410
هذا الطريق، بما نشوف إذا في child ثاني، و هل الـ

448
00:38:03,410 --> 00:38:10,050
child الثاني بتفرع منه الـ children ولا لأ. الآن أنا

449
00:38:10,050 --> 00:38:17,770
لَجِئتُ أن الـ child هذا بتفرع منه ثلاثة. أول راح أُحدد

450
00:38:17,770 --> 00:38:21,350
منهم، مفحصته، وجدت الـ heuristic value أو الـ fitness

451
00:38:21,350 --> 00:38:26,770
function value تبقى 2 (اتنين). هذه ماشي، خلينا نحطها

452
00:38:26,770 --> 00:38:31,190
هنا مؤقتاً بس. فاكر معايا إنت الاتنين هذه، وهي مؤقتة.

453
00:38:31,190 --> 00:38:36,310
إحنا لسه بدنا نشوف قدام الـ children الآخرين، نطلع

454
00:38:36,310 --> 00:38:40,870
عليهم عشان نعملهم evaluation. طيب، إذا كان الـ value

455
00:38:40,870 --> 00:38:46,940
سبعتهم أكبر من 2، بِلزِم، أو بلزم أن، بالضبط أن أنا

456
00:38:46,940 --> 00:38:55,680
أُطَلِّع لهم الـ min هذا، الـ max.

457
00:38:55,680 --> 00:39:00,020
لما شاف التلاتة هذه، لما شاف الـ node هذه، الـ value

458
00:39:00,020 --> 00:39:05,560
تبعها تلاتة، هو محتاج يستمر في البحث، آملاً على أمل

459
00:39:05,560 --> 00:39:11,300
أن يجد شيئاً أفضل من التلاتة، صح؟ صح؟ طيب، الآن هو دخل

460
00:39:11,300 --> 00:39:15,220
على هذا، ولِجِلْ الـ child تبعه، اتنين. نخش على هذا الـ

461
00:39:15,220 --> 00:39:19,380
chart ولا على هذا الـ chart؟ تبقى 2. طيب أكمل عشان

462
00:39:19,380 --> 00:39:24,900
أبحث عن شيء أقل من الاتنين. ما هو أنا في دور من

463
00:39:24,900 --> 00:39:29,220
الاتنين هذه، مش هتتبدّل إلا إذا في شيء أقل منها. طب، و

464
00:39:29,220 --> 00:39:33,760
ليش أصلاً أخش أدوّر على شيء أقل من الاتنين، إذا كان

465
00:39:33,760 --> 00:39:37,720
الـ parent بتاعه ببحث عن شيء أكبر من التلاتة؟ شو

466
00:39:37,720 --> 00:39:42,400
معناه هذا؟ معناه هذا كان أن أنا بقدر أوقف البحث،

467
00:39:42,950 --> 00:39:47,030
أوقف عملية استكشاف الـ children، ومجرّد ما إني أنا

468
00:39:47,030 --> 00:39:51,430
لجيت الـ child هذا، وعرفت أن الـ value تبعه اتنين، الـ

469
00:39:51,430 --> 00:39:54,930
heuristic value تبعه اتنين، والاتنين هذه مبدئياً

470
00:39:54,930 --> 00:39:58,210
بدأت تترشّح للـ parent اللي هو في دور الـ min، و

471
00:39:58,210 --> 00:40:04,210
بنستمر في البحث، ونشوف إذا في children أخرى، وأخرى، و

472
00:40:04,210 --> 00:40:08,650
هذا الـ children، إذا واحد منهم أقل من الاتنين، بدنا

473
00:40:08,650 --> 00:40:15,170
نبدّل الاتنين بهذا الـ value. طب، و ليش أخش في العملية

474
00:40:15,170 --> 00:40:20,370
هذه، إذا كان أنا أعلم أن الـ parent تبعي، الـ parent

475
00:40:20,370 --> 00:40:25,490
اللي هو في دور الـ max، بيدوّر على state، الـ value

476
00:40:25,490 --> 00:40:30,730
تبعها أكبر من تلاتة، وأنا ببدأ أخش أعمل search، أدوّر

477
00:40:30,730 --> 00:40:34,760
على state قيمتها تبقى على قدم اتنين، ما لوش لازم هذا

478
00:40:34,760 --> 00:40:38,720
الكلام. يبقى بوقف الوقف هذا، أو توقيف الـ search اسمه

479
00:40:38,720 --> 00:40:42,660
Pruning. Pruning يعني إحنا كأنّا بنجرّد في شجرة، شجرة

480
00:40:42,660 --> 00:40:48,240
بنجَسِّخ في الفروع اللي مش لازم، تمام؟ هنا نفس الشيء.

481
00:40:48,240 --> 00:40:50,560
عن هذا الكلام، بنفصل في المحاضرة الجاية إن شاء الله.

482
00:40:50,560 --> 00:41:01,630
بس إنت بدّك تستبعد أن عملية الـ search ممكن تختزل

483
00:41:01,630 --> 00:41:08,130
بشكل كبير من خلال الـ pruning. طيب، يعطيكم العافية.