1 00:00:20,940 --> 00:00:24,340 بسم الله الرحمن الرحيم المحاضرة هاد ان شاء الله 2 00:00:24,340 --> 00:00:29,400 بنكمل اخر كلمتين وقفنا عندهم 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 اللي هو hill search المحاضرة الماضية كنا 5 00:00:41,400 --> 00:00:44,800 حكينا عن ال hill climbing كان هذا المحور الأساسي 6 00:00:44,800 --> 00:00:50,080 للمحاضرة الماضية ال hill climbingو ال simulated 7 00:00:50,080 --> 00:01:00,380 ending كان في معانا slide تانية نطلع 8 00:01:00,380 --> 00:01:09,100 عليها السريع و نراجع فيها من خلالها بدينا 9 00:01:09,100 --> 00:01:12,060 نحكي إن كان الموضوع الأساسي اللي هو beyond the 10 00:01:12,060 --> 00:01:15,160 classical searchحكينا اللي هو ال local search 11 00:01:15,160 --> 00:01:17,460 algorithms و ال hill climbing و ال simulated 12 00:01:17,460 --> 00:01:21,160 annealing و وقفنا عند ال local beam search ما 13 00:01:21,160 --> 00:01:24,420 حكيناش فيه لكن دي أخر مخطط اللي حكيناه بال hill 14 00:01:24,420 --> 00:01:28,220 climbing اللي هو ال basics تبع ال algorithm نفسها 15 00:01:28,220 --> 00:01:32,480 ال hill climbing algorithm و أسلوبها اللي في البحث 16 00:01:32,480 --> 00:01:37,100 عن ال goal أو ال solution أو ال goal أو ال state 17 00:01:37,350 --> 00:01:40,450 وإن مشكلتها الأساسية اللي حكيناها اللي هي وقوعها 18 00:01:40,450 --> 00:01:45,450 فيما يسمى بال local minima أو ال local maxima اللي 19 00:01:45,450 --> 00:01:51,450 هي إنها توجد نفسها في وضع هي على state أفضل من كل 20 00:01:51,450 --> 00:01:54,350 اللي حواليها أو أفضل من كل اللي ممكن يتفرع منها 21 00:01:54,350 --> 00:01:57,790 ولكن هذا ال local state أو هذا ال state ماهياش 22 00:01:57,790 --> 00:02:02,530 ماهياش ال issue ماهياش ال solution ماهياش ال 23 00:02:02,530 --> 00:02:07,400 global maxima أو ال minima اللي هناحكينا عن مخارج 24 00:02:07,400 --> 00:02:12,560 او حلول او alternatives او modifications لل hill 25 00:02:12,560 --> 00:02:16,920 climbing اللى ممكن تخرجها من هذه ال minimum ايش 26 00:02:16,920 --> 00:02:23,200 قلنا تلت حلول خلينا نطبع عليهم على السريع اللى هو 27 00:02:23,200 --> 00:02:26,760 ال variants كلنا سميناهم variants of hill climbing 28 00:02:26,760 --> 00:02:30,320 ال stochastic hill climbing ال first choice hill 29 00:02:30,320 --> 00:02:33,980 climbing و ال random restart hill climbing نبدأ من 30 00:02:33,980 --> 00:02:41,500 الآخرRestart ببساطة أنه لما ال algorithm بتجف 31 00:02:41,500 --> 00:02:47,020 بمعنى إيش بتجه .. بتلجح على في State وكل المحطة 32 00:02:47,020 --> 00:02:50,440 بها أسوأ منها معناه ذلك و هذا ال state ماهياش 33 00:02:50,440 --> 00:02:55,480 الجهر معناه ذلك هي .. فبدها تعمل restart with a 34 00:02:55,480 --> 00:03:00,160 new random initial state مظبوطة الكلام؟ صحيح ال 35 00:03:00,160 --> 00:03:06,280 first choice كانت احنا الفكرة اللي هي أنهبتختار 36 00:03:06,280 --> 00:03:13,700 states من اللي حوالها at random وبتفحص ال value 37 00:03:13,700 --> 00:03:17,300 تبعها مش تفحصها هي جوروية لأ بتفحص ال value if ال 38 00:03:17,300 --> 00:03:25,100 value أحسن بتنطقل إليها مش أحسن بتختار واحدة أخرى 39 00:03:25,100 --> 00:03:31,780 أول واحدة أفضل منها بتنطقل إليها هذا ال first 40 00:03:31,780 --> 00:03:34,780 choiceالـ Stochastic Height Climbing اللي هو 41 00:03:34,780 --> 00:03:38,400 Select Random from Up Height Moves يعني تيجي لكل 42 00:03:38,400 --> 00:03:43,560 ال children و شوف إيش فيه كل الأفضل منها و بتختار 43 00:03:44,280 --> 00:03:48,340 أفضل واحد هذا الكلام من الأساس من الأساس أسلوبة في 44 00:03:48,340 --> 00:03:51,920 البحث انه مش بتختار الأفضل على الإطلاق يعني عندي 45 00:03:51,920 --> 00:03:57,240 عشرة children مش بختار أفضل واحد فيهم لا بنختار .. 46 00:03:57,240 --> 00:04:00,240 بنشوف اللي .. اللي أفضل منها ال node بتشوف اللي 47 00:04:00,240 --> 00:04:03,580 أفضل منها إذا ده العشرة فيه سبعة أو خمسة أو أربعة 48 00:04:03,580 --> 00:04:07,240 أو تلاتة أفضل منها تروح تختار at random واحد من 49 00:04:07,240 --> 00:04:11,140 هدول الأفضل يعني مش دايما بتختار أفضل الأفضل صح 50 00:04:11,140 --> 00:04:16,900 هذا من البداية علشانكل هذه عبارة عن variations على 51 00:04:16,900 --> 00:04:26,480 أساس ان ال algorithm تستبعد احتمالية الوقوع في ال 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 الأدجوريثم تختار تراندم و تفحص ال child إذا ال 55 00:04:49,440 --> 00:04:55,980 child أفضل منها على state واحد من ال child states 56 00:04:55,980 --> 00:05:00,260 أفضل ال evaluation تبعه على طول تنتقل إليها بدون 57 00:05:00,260 --> 00:05:06,600 أي تفكير إذا أسوأ ممكن تاخده أو ممكن ما تاخدوش 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 الأباب تمام؟ 61 00:05:22,640 --> 00:05:26,400 احنا افترضنا ان هي أسوأ وبالتالي في فرق في الجودة 62 00:05:26,400 --> 00:05:30,400 ما بين ال current و ما بين هذا ال 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 ال temperature بسميها في ال algorithm 65 00:05:37,360 --> 00:05:43,560 Temperature تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع 66 00:05:43,560 --> 00:05:51,040 الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد 67 00:05:51,040 --> 00:05:51,280 الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد 68 00:05:51,280 --> 00:05:51,720 تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع 69 00:05:51,720 --> 00:05:55,560 الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد 70 00:05:55,560 --> 00:05:59,260 الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد تقرد مع الوجد 71 00:05:59,260 --> 00:05:59,340 تقرد 72 00:06:06,170 --> 00:06:11,330 الـ algorithm بتختاره صح؟ if child is worse أسوأ 73 00:06:11,330 --> 00:06:15,970 may select it ال algorithm may select it قد based 74 00:06:15,970 --> 00:06:19,390 on probability وهذه ال probability based on ال 75 00:06:19,390 --> 00:06:24,790 ratio of ال error over اللي هو ال temperature و ال 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 في عندي illustration على السريع 78 00:06:37,020 --> 00:06:43,780 بس بديكوا انتوا تجربوا فيها لوحدكم الملف موجود على 79 00:06:43,780 --> 00:06:49,580 ال folder 80 00:06:49,580 --> 00:06:54,800 تمام فيه هنا على ال folder الرئيسي تمال dropbox 81 00:06:54,800 --> 00:06:59,780 فيه ملف Excel ملف ال Excel هذا بديكوا تجرب فيه 82 00:06:59,780 --> 00:07:06,610 انتوا انتوا العمود الأولاني هذا Tالتي قلنا بتتناقص 83 00:07:06,610 --> 00:07:12,450 by time فانا عملها بتلاتين بعدين بتتناقص شوية شوية 84 00:07:12,450 --> 00:07:16,490 لحدين لتصل ال zero هذا على فرض ان هم عشرين 85 00:07:16,490 --> 00:07:20,290 iterations فقط لكن عمليا هم لم يبقوا اكتر بكتير من 86 00:07:20,290 --> 00:07:23,910 هيك العدد ال iterations بس انا جلالتهم ده التوضيح 87 00:07:23,910 --> 00:07:30,510 فقط الان هنا 0.2 هذه افترضت انها ال error تمام ال 88 00:07:30,510 --> 00:07:35,050 error 0.2 يعني الفرق ما بين ال current stateother 89 00:07:35,050 --> 00:07:41,070 state 0.2 هنا 0.4 اكبر هنا اكبر هنا اكبر 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 ال error جديش 92 00:07:54,730 --> 00:08:01,410 0.2 0.2 فإذا كان ال error مفترض ان في عندي انا 93 00:08:02,950 --> 00:08:07,070 الألجوريث موقف على الـ state وفحصت ان الـ child 94 00:08:07,070 --> 00:08:13,690 دولجت انه الـ error جديش الـ 0.2 إيش احتمالية انها 95 00:08:13,690 --> 00:08:19,090 تخدها إيش احتمالية انها تخدها لو كانت في ال 96 00:08:19,090 --> 00:08:22,010 iteration الأولى إيش احتمالية انها تخدها لو كانت 97 00:08:22,010 --> 00:08:25,290 في ال iteration التالتة الرابعة الاحتمالية 98 00:08:25,290 --> 00:08:30,070 الاحتمالية بصي .. لا بصي .. ايش اللي بصير بناء على 99 00:08:30,070 --> 00:08:33,980 ال chart هذاالاحتمالية تزيد احتمالية في الأول 100 00:08:33,980 --> 00:08:38,500 منخفضة وبعدها ترتفع منخفضة وبعدها ترتفع ترتفع كل 101 00:08:38,500 --> 00:08:43,440 ما استمرنا في ال iterations كل ما تقدمنا في ال 102 00:08:43,440 --> 00:08:48,920 iterations بصي ال probability أعلى انها تاخدها هذا 103 00:08:48,920 --> 00:08:53,760 ال .. انت ممكن تغير هنا ال values هذه تغير ال 104 00:08:53,760 --> 00:08:58,460 errors تخليها مثلا point five وتشوف أثر ذلك على ال 105 00:08:58,460 --> 00:09:08,780 curveطبعا كل عمود له هنا خط يقابله طيب 106 00:09:08,780 --> 00:09:13,300 احنا في هذا الحالة بنكون ايش؟ بنكون حاكينا عن ال 107 00:09:13,300 --> 00:09:17,800 head warming وال simulated انيليا في الفضل اللي هو 108 00:09:17,800 --> 00:09:24,960 ايش؟ ال local beam مظبوط ال local beam باختصار 109 00:09:24,960 --> 00:09:30,160 شديد هي يعني شبيهة بال Stochasticبمعنى ان نحن ال 110 00:09:30,160 --> 00:09:34,920 node او ال algorithm وهي واقفة على ال node وبتروح 111 00:09:34,920 --> 00:09:40,160 تاخد ال K best successors K هنا بمعنى و الخمسة و 112 00:09:40,160 --> 00:09:43,120 الأربعة وهذا constant بتبدأ فيه ال algorithm بستمر 113 00:09:43,120 --> 00:09:47,340 معاها ثابت و الخمسة او أربعة او سبعة او ما إلى ذلك 114 00:09:47,340 --> 00:09:51,700 بتروح تاخد أفضل سبعة الأفضل سبعة هدولة او أفضل 115 00:09:51,700 --> 00:09:55,640 خمسة او أفضل تلاتة مش مضرورة يكونوا كلهم أفضل منها 116 00:09:55,640 --> 00:10:03,910 okayالمهم هو افضل المتاح افضل عدد من افضل عدد K من 117 00:10:03,910 --> 00:10:06,730 المتاح ماشي الحل في هذا الحل ايش بتسوي بعدها 118 00:10:06,730 --> 00:10:17,330 بتاخدهم و بتختبرهم و بتستمر في تفحصهم كلهم الان كل 119 00:10:17,330 --> 00:10:20,270 واحد بتفحصه كل واحد بتفحصه من هدول الأربعة ممكن 120 00:10:20,270 --> 00:10:24,890 يكون له successors صح ولا لأ يبقى الأربعة هدولة لو 121 00:10:24,890 --> 00:10:28,350 ال branching factor تلاتةلو ال branching factor 122 00:10:28,350 --> 00:10:31,450 تلاتة و احنا عندنا اربعة يمكننا نتوقع ان الاربعة 123 00:10:31,450 --> 00:10:35,910 دول يولدوا اتناش اربعة في تلاتة اتناش مظبط صح 124 00:10:35,910 --> 00:10:39,350 الاربعة كلهم يولدوا اتناش الان من الاتناش هدول ال 125 00:10:39,350 --> 00:10:44,350 children زي الآن احنا اخدنا الاربعة best افضل best 126 00:10:44,350 --> 00:10:48,870 key best successes و فحصناهم و اعملهم ال goal اللي 127 00:10:48,870 --> 00:10:52,740 هم نبص على مينهذا ال children تبعهم لهم ال 12 ال 128 00:10:52,740 --> 00:10:57,140 12 هدولة مابنبصش عليهم كلها مابناخد أحسن K منهم K 129 00:10:57,140 --> 00:11:02,680 اتفاجنا أربعة ناخد أحسن أربعة من هذي ال 12 كيف دي 130 00:11:02,680 --> 00:11:04,580 يعرف أحسن أربعة؟ نعم كيف دي يعرف أحسن أربعة؟ نعم 131 00:11:04,580 --> 00:11:07,880 نعم ال evaluation هذا قضية ال evaluation هذا كل 132 00:11:07,880 --> 00:11:13,180 الكلام تبعنا احنا بنحكي under اللي هو ال informer 133 00:11:13,180 --> 00:11:19,920 كله under .. لأن في evaluation للناستمام؟ وبهذا 134 00:11:19,920 --> 00:11:23,540 القليل انه ال algorithm تبقى ماشية كأنها ماشية على 135 00:11:23,540 --> 00:11:27,500 أربع خطوط في أن واحد كأنها بتفحص أربع احتمالات في 136 00:11:27,500 --> 00:11:32,160 أن واحد مظبوط؟ مش بتاخد single successor و بتفحصهم 137 00:11:32,160 --> 00:11:37,840 بتكبش أربع من ال available و بتفحصهم ربما واحد 138 00:11:37,840 --> 00:11:42,230 منهم يكون ال goalإذا و لا واحد منهم جول تروح تاخد 139 00:11:42,230 --> 00:11:48,490 كمان capture أربعة اجداد أفضل أربعة من ال .. من ال 140 00:11:48,490 --> 00:11:52,990 children وبعد هيك وتستمر في هذا ال .. في هذا ال 141 00:11:52,990 --> 00:11:57,550 strategy، واضحة؟ فالأن احنا صار فيه عندنا بالأساس 142 00:11:57,550 --> 00:12:04,470 ال .. ال .. ال hill climbing algorithm و ال 143 00:12:04,470 --> 00:12:10,400 variants تبعونها و عندنا 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 لأنه بيشاركوا ببعض الخصائص 146 00:12:20,220 --> 00:12:24,160 المشتركة زي اللي هو Random Selection الـ Local 147 00:12:24,160 --> 00:12:28,460 Beam Algorithm بتتشابه مع الـ Genetic Algorithm 148 00:12:28,460 --> 00:12:31,080 الـ Genetic Algorithm موجودة في ال section هذا بس 149 00:12:31,080 --> 00:12:34,920 أنا أخليها لأنه احنا فرزها .. احنا فرزها موضوع 150 00:12:34,920 --> 00:12:41,050 لحالها قدامأحنا عاملين هيك بنكون أخدنا اللي بدنا 151 00:12:41,050 --> 00:12:44,470 يام من هذا ال section اربعة واحد من هذا ال chapter 152 00:12:44,470 --> 00:12:49,870 بعد هيك بننتقل الآن على ال chapter اللي بعد خمسة 153 00:12:49,870 --> 00:12:53,570 اللي هو chapter خمسة و ناخد برضه منه topic واحد 154 00:12:53,570 --> 00:12:56,470 اللي هو ال adversarial search 155 00:13:22,820 --> 00:13:27,240 بتفجير ان احنا لسه تحت بندلغ Problem Solving يعني 156 00:13:27,240 --> 00:13:31,420 هنا Chapter 5 بيحكي في ال Adverb Serial Search 157 00:13:34,400 --> 00:13:38,280 وبتفرع من ال chapter خمسة هذا اللي هو اللي حكى عن 158 00:13:38,280 --> 00:13:41,940 ال games و ال optimal decision games و بعد هيك ال 159 00:13:41,940 --> 00:13:46,380 alpha beta pruning احنا هنجى فى عند ال alpha beta 160 00:13:46,380 --> 00:13:56,680 pruning الان بس بدنا ناخد ال slide من الملف غير عن 161 00:13:56,680 --> 00:14:01,100 ال edition اللى عندنا على ال folderفهنا ال game 162 00:14:01,100 --> 00:14:04,540 playing جاي في شطر ستة في السلاي دات يعني أنا في 163 00:14:04,540 --> 00:14:11,400 الكتاب هو في الخمسة طيب الآن احنا 164 00:14:11,400 --> 00:14:18,840 هيكون 165 00:14:18,840 --> 00:14:25,460 تركيزنا ال adversarial search على ال mini max ال 166 00:14:25,460 --> 00:14:27,100 mini max decision و ال alpha data 167 00:14:51,640 --> 00:14:55,640 بس بالأول نفهم الأولاء الأساسي اللي هو adversarial 168 00:14:55,640 --> 00:15:00,000 search adversarial جاي من adversary ال adversary 169 00:15:00,000 --> 00:15:04,180 اللي هو الشخص المعادي أو الخصم يعني adversarial 170 00:15:04,180 --> 00:15:09,660 search اللي هو ال search اللي بيكون فيه problems و 171 00:15:09,660 --> 00:15:14,380 مسائل اللي بيكون فيها اتنين خصوم كل واحد بيحاول 172 00:15:14,380 --> 00:15:20,640 يغلب الآخر بإنه يعظم مكاسبه و يقلل مكاسب الطرف 173 00:15:20,640 --> 00:15:24,520 الآخرهو يعظم الخاسر الطرف الآخر زي لعبة 174 00:15:24,520 --> 00:15:31,880 الشاطراليجي زي لعبة ال tic-tac-toe لل X والO تحاول 175 00:15:31,880 --> 00:15:35,980 أنت أنت 176 00:15:35,980 --> 00:15:39,720 تبدأ مثلا بال O وخصوصا بيحط لك ال X عشان يسكّل 177 00:15:39,720 --> 00:15:44,740 عليك أنت بتحط هنا و يسكّل عليك فهي اللعبة أن أنت 178 00:15:44,740 --> 00:15:50,850 يشعرالهدف في أعوان اللعبة أن انت هي لعبة طرفين 179 00:15:50,850 --> 00:15:56,170 بتخاصموا أو بتنافسوا فيها وكل واحد بده يعظم مكاسبه 180 00:15:56,170 --> 00:16:01,210 و يقل المكاسب للآخر ففي هذا النوع من ال problems 181 00:16:01,210 --> 00:16:04,650 أو في هذا النوع من ال games عملية ال search بتختلف 182 00:16:04,650 --> 00:16:10,370 شويه صغيرة بصير أنا معنى بأنهأجد ال goal .. أجد ال 183 00:16:10,370 --> 00:16:16,030 goal state اللي بت .. اللي فيها أعلى value إلي و 184 00:16:16,030 --> 00:16:19,770 أقل value ليش هو الخصم تبعك، انت افترض انه انت 185 00:16:19,770 --> 00:16:22,570 بتلعب مع ال computer، ال computer هو الخصم، مش هو 186 00:16:22,570 --> 00:16:27,760 ضرورة اتنين بين أدمين اللي بيلعبوها يعنيفالان انت 187 00:16:27,760 --> 00:16:30,800 بدك تفترض انت ال computer بمعنى ان انت بدك تحط 188 00:16:30,800 --> 00:16:37,520 playing technique او playing strategy اللي تلعب مع 189 00:16:37,520 --> 00:16:43,440 بنا آدم و تغلب البنا آدم فمثال على هذا او واحدة من 190 00:16:43,440 --> 00:16:46,900 ال algorithms او ال techniques اللي ممكن تستخدم في 191 00:16:46,900 --> 00:16:50,390 مثل هذا النوع من ال problem اللي هي ال minimaxالـ 192 00:16:50,390 --> 00:16:53,090 Minimax أحيانا بيسميها procedure أحيانا بيسميها 193 00:16:53,090 --> 00:16:57,470 decision وأحيانا مجازا بيسميها algorithm معينة هي 194 00:16:57,470 --> 00:17:02,430 بس مجرد strategy مش algorithm بالمعنى التفصيلي 195 00:17:02,430 --> 00:17:07,290 يعني ال minimax ببساطة شديدة احنا خلينا نطلع على 196 00:17:07,290 --> 00:17:12,110 example عليها اللي هو 197 00:17:12,110 --> 00:17:16,230 ال 198 00:17:16,230 --> 00:17:17,070 tic-tac-toe 199 00:17:20,070 --> 00:17:23,470 عندك انت في لعبة ال tic-tac-to في الأول بتنبدأ 200 00:17:23,470 --> 00:17:31,390 اللحظة فاضية صح فانت عندك كلاب أول كل تمام مربعات 201 00:17:31,390 --> 00:17:34,790 خيارات إليك تحط فيها القطعة تبعتك انت راح تفترض 202 00:17:34,790 --> 00:17:40,230 انك تبدأ بال X انت تبدأ بال X فعاملك تمام خيارات 1 203 00:17:40,230 --> 00:17:46,390 ,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,13,13,13,13,13,13,13 204 00:17:46,390 --> 00:17:47,490 ,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13 205 00:17:47,490 --> 00:17:51,190 ,13,13,13,13,13,13,13,13,13,13الان اللاعب اللى بده 206 00:17:51,190 --> 00:17:54,330 يكسب اللعبة اللى بنسميه max والطرف التانى اللى 207 00:17:54,330 --> 00:18:02,330 بنسميه min max معها ال x و ال min معها ال o فهذه 208 00:18:02,330 --> 00:18:08,250 خيارات التسعة اللى فى البداية الان الان 209 00:18:08,250 --> 00:18:13,570 ال min بده ياخد كل واحد من خيارات هذوله و يشوف ايش 210 00:18:13,570 --> 00:18:18,940 اللى ممكن متاح اللهم و يشوف ايش الأفضل لهفهذا 211 00:18:18,940 --> 00:18:23,860 الخيار في منه ان هو يحط ال O على طول هنا او يحط ال 212 00:18:23,860 --> 00:18:32,720 O هنا او يحط ال O هنا كل واحد من هذه الخيارات بده 213 00:18:32,720 --> 00:18:39,600 يقيم عمله تقييم على اساس ان ال algorithm تختار ال 214 00:18:39,600 --> 00:18:47,900 state الأفضل اللى بده توصل في الآخر إلى فوز ل Xأما 215 00:18:47,900 --> 00:18:53,500 هك أو بأي شكل آخر من الأشكال ممكن يصل إلى النهاية 216 00:18:53,500 --> 00:18:57,460 و ممكن ما يصلش هى ممكن يصل انه تبقى 9 خيارات فهي 217 00:18:57,460 --> 00:19:00,420 تطلع منهم اتنين و يبقى 7 خيارات مش اتنين لإن فى او 218 00:19:00,420 --> 00:19:03,780 بتلحق كده ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا 219 00:19:03,780 --> 00:19:04,460 ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا 220 00:19:04,460 --> 00:19:05,340 ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا 221 00:19:05,340 --> 00:19:07,640 ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا ا 222 00:19:17,120 --> 00:19:20,280 يعني max انا عنده 9 خيارات و بدنا نيجي نعملهم 223 00:19:20,280 --> 00:19:24,940 evaluation و ناخد ال best على أي أساس ايش هي ال 224 00:19:24,940 --> 00:19:29,040 evaluation function او ال fitness function او ال 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 هذا اللعبة هذا 227 00:19:40,320 --> 00:19:46,860 الوضع لو انا حطيت ال X هنا هل أفضل من هذاواللي 228 00:19:46,860 --> 00:19:50,640 أفضل واللي هذا أفضل مين الأفضل ايش القاعدة اللي 229 00:19:50,640 --> 00:19:54,540 على أساسها بنا نقيم من القواعد السابقة اللي تمتلها 230 00:19:54,540 --> 00:19:57,880 دول لا هذه لعبة جديدة بدها قاعدها الخاصة ميني ماكس 231 00:19:57,880 --> 00:20:02,720 ماقدرش أجيب قواعد ال rules يوريستيك تبع ال .. انا 232 00:20:02,720 --> 00:20:05,740 مابقولها أشهر أخرى تبقى ميني ماكس جابنا لسه احنا 233 00:20:05,740 --> 00:20:07,900 ماحكياش في ميني ماكس بس احنا بناحكي الآن على 234 00:20:07,900 --> 00:20:10,920 fitness function اللي نعطيها لميني ماكس اللي على 235 00:20:10,920 --> 00:20:15,490 أساسها تشتغل ايش ال fitness functionاللي 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 بتتقربني ولا هذي بتتقربنى أكتر ولا هذي بتتقربنى 238 00:20:22,910 --> 00:20:26,610 أكتر للإيش لل 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 وانت 241 00:20:35,390 --> 00:20:41,130 الصادق بتقدر تقول إيش عدد المنافر أو الاحتمالات 242 00:20:41,130 --> 00:20:44,710 اللي أنا لازالت مفتوحة أمامي اللي أفوز منهايعني 243 00:20:44,710 --> 00:20:49,090 مثلا انا هنا بقدر افوز في هذا الاتجاه بقدر افوز 244 00:20:49,090 --> 00:20:54,910 هيك بقدر افوز هيك صح؟ احتماليات للفوز لو انا حطيت 245 00:20:54,910 --> 00:21:01,810 ال X هنا و هو ماانتبهش و غمض اينه ولا كده و حطلي 246 00:21:01,810 --> 00:21:06,930 مثلا هنا ولا هنا انا بقدر احط هذه هيك و في اللي 247 00:21:06,930 --> 00:21:12,490 بعدها احط هيك فهذا الوضعهو عبارة عن مبتدأ أو بداية 248 00:21:12,490 --> 00:21:16,510 لإحتمالي ان انا افوز لإحتمالي ان انا افوز إذا أبيت 249 00:21:16,510 --> 00:21:19,810 هذا الاتجاه و برضه إذا أبيت هذا الاتجاه و برضه 250 00:21:19,810 --> 00:21:24,770 فهذا الوضع فتحلي تلات احتمالات للفوز هذا الوضع 251 00:21:24,770 --> 00:21:30,930 فتحلي أكم احتمال هاي واحد هاي اتنين بس تمام و كده 252 00:21:30,930 --> 00:21:34,950 بحط هنا تلاتة و بحط هنا اتنين على اساس يعنيش هذه 253 00:21:34,950 --> 00:21:39,250 ال evaluation او ال fitness value تبع كل واحد من 254 00:21:39,250 --> 00:21:45,420 ال studentsطب هذا ثلاثة ثلاثة ثلاثة ثلاثة ثلاثة 255 00:21:45,420 --> 00:21:51,620 ثلاثة ثلاثة ثلاثة ثلاثة ثلاثة ثلاثة 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 انا هنا و الخصم تبعي لو انا افترض ان الخصم تبعي 262 00:22:15,250 --> 00:22:18,850 انا بعد ما لعبت X الخصم تبعي بحط ال O هنا صرت انا 263 00:22:18,850 --> 00:22:24,390 في هذا الوضع انا Max صرت في هذا الوضع لان اكم اكم 264 00:22:24,390 --> 00:22:29,250 خيار متحقني طبعا متحقني لسه واحد اتنين تلاتة اربع 265 00:22:29,250 --> 00:22:34,590 خمس ستة سبعة سبع احتمالات اني اش العب هدول بس 266 00:22:34,590 --> 00:22:39,650 تلاتة منهملكن هذا الخيار الآن انا بقدر افوز بهذا 267 00:22:39,650 --> 00:22:44,410 الاحتمال او هذا الاحتمال فقط اي حركة اخرى مافيها 268 00:22:44,410 --> 00:22:49,570 مجال لأفوز فالعكس ممكن تكون ضرر اللي يعطي مجال 269 00:22:49,570 --> 00:22:54,790 القصم تبع النفوذ فاحنا في كل الأحوال في كل ال 270 00:22:54,790 --> 00:22:58,450 states هي strategy او قالية واحدة او heuristic 271 00:22:58,450 --> 00:23:05,630 واحدة اللي بنتبعها في تقييم ال states اللي هم عدد 272 00:23:05,820 --> 00:23:11,020 ال possibilities أو احتمالات الفوز من الوضع تبع 273 00:23:11,020 --> 00:23:15,160 هذا ال state طيب بعدين لسه ما حكيناش في ال minimax 274 00:23:15,160 --> 00:23:23,260 procedure ال minimax procedure تقص على انه احنا ما 275 00:23:23,260 --> 00:23:26,220 زال صار في عندنا ما زال عندنا ال initial state و 276 00:23:26,220 --> 00:23:29,460 عارفين كل الخيارات اللي بتطلع منها و عارفين ايش 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 ايش ممكن التخصم يعملبقدر انا اتعمق في ال 279 00:23:37,510 --> 00:23:45,630 tree لاخرة لاخرة و احط تقييم لل leaf 280 00:23:45,630 --> 00:23:52,030 nodes لل end states احط تقييم لل leaf states يعني 281 00:23:52,030 --> 00:23:57,710 ايه دي اخش depth first و اقول هذه ال state ايش 282 00:23:57,710 --> 00:24:05,120 الانضال منها خيار خيارين تلاتة فمن احسن واحد فيهمو 283 00:24:05,120 --> 00:24:09,300 أسجل الخيارة كل واحد منهم إيش ال valley تبعه 284 00:24:09,300 --> 00:24:13,560 وبعدين أنا أشوف هذه ال state في دور من إذا في دور 285 00:24:13,560 --> 00:24:20,500 من أنا أعلم إن 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 مصبوط صح هذا يعني الرقم 288 00:24:33,760 --> 00:24:40,770 العاليهو كويس ل max و المقام المنخفض هو كويس ل min 289 00:24:40,770 --> 00:24:45,370 فإذا كان هى فضوع من انا اعلى منه اذا افترض هذه 290 00:24:45,370 --> 00:24:50,710 تلتة و هذه واحد انا اعلى منه منه هياخد واحد هياخد 291 00:24:50,710 --> 00:24:55,150 الخيار هذا هيمشي في هذا الاتجاه لأنه سيء لي صح او 292 00:24:55,150 --> 00:25:02,430 لا انا؟ يبكى اذا هذا خيار كمان كان فيه خيارين 293 00:25:02,430 --> 00:25:08,120 تانينوالتلاتة هدولة لهم parent state نفترض هذا 294 00:25:08,120 --> 00:25:15,020 واحد وهذا تلاتة وهذا سبعة طيب okay هدولة كلهم 295 00:25:15,020 --> 00:25:19,360 الخيارات المتاحة لمن ومن حتما هياخد هذا لأنه أسوأ 296 00:25:19,360 --> 00:25:26,320 لي طيب انا هكون دلوقت قبله اي خيار هاخد سبعة صح 297 00:25:26,320 --> 00:25:32,120 فالعملية بتسمح ان احنابنقدر 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 هدولة فتوضح أن هدولة ليش ال leaf nodes leaf 300 00:25:41,100 --> 00:25:47,120 states Max بيلعب أول خطوة بعدين من بعدين بيكون دور 301 00:25:47,120 --> 00:25:51,060 Max الآن في دور Max هدى التلاتة والاثمان والاثمان 302 00:25:51,060 --> 00:25:56,420 والاثنين هدولة عبارة عن ليش ال heuristic values او 303 00:25:56,420 --> 00:26:01,330 ال evaluations تباركة ال statesاذا انا اعلم ان هذا 304 00:26:01,330 --> 00:26:10,790 ال node هو 12 وهذا 8 انا اعلم ان من 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 و هنا نفس الشيء هيختار 308 00:26:23,270 --> 00:26:24,310 الأقل 309 00:26:27,180 --> 00:26:31,800 لو انا عملت حركة action one action two action 310 00:26:31,800 --> 00:26:35,680 تلاتة action one اعطاني هذه و action two اعطاني 311 00:26:35,680 --> 00:26:41,840 هذه و action three اعطاني هذه اعمل اي action فيهم 312 00:26:41,840 --> 00:26:45,160 اذا انا عندي تلاتة possible if انا واحد واحد في 313 00:26:45,160 --> 00:26:49,120 هنا لسه اللحظة فاضية و معايا تلاتة possible 314 00:26:49,120 --> 00:26:56,240 actions و انا اعلم كل action كده مدى ضرر علياالأقل 315 00:26:56,240 --> 00:27:00,560 ضرران فانا 316 00:27:00,560 --> 00:27:03,500 الأن بدي أاخد الأقل ضرران اللي هو الأعلى قيمة لي 317 00:27:03,500 --> 00:27:10,920 تلاتة تلاتة هنا القيمة الأعلى لي صح فانا حتما هاخد 318 00:27:10,920 --> 00:27:14,280 ال action number one مظبوط الكلام ولا لأ هتمثل ال 319 00:27:14,280 --> 00:27:17,940 minimum نعم هتمثل القيمة الأعلى في ال minimum صح 320 00:27:17,940 --> 00:27:23,030 طبعا كيف ال values هذه هي القيمة تبعت ال stateأنا 321 00:27:23,030 --> 00:27:27,330 ك max ببحث عن القيم العليا، من يبحث عن القيم 322 00:27:27,330 --> 00:27:32,610 المنخفضة، خلاص؟ فانا الآن عندي ال state ابتدائية، 323 00:27:32,610 --> 00:27:36,970 و أمامي possible one, two, three actions، وأنا أهم 324 00:27:36,970 --> 00:27:40,300 أن هذا ال actionهيدخلني على state ال value تبعها 325 00:27:40,300 --> 00:27:43,040 تلاتة وهذا هيدخلني على state ال value تبعها اتنين 326 00:27:43,040 --> 00:27:45,980 وهذا على state ال value تبعها اتنين يبقى انا لازم 327 00:27:45,980 --> 00:27:50,020 اختار ال action اللي هيدخلني على state صح فهذا 328 00:27:50,020 --> 00:27:54,380 ببساطة هي ال minimax procedure او ال minimax 329 00:27:54,380 --> 00:28:00,440 algorithm فببساطة شدي ان احنا اول step في هذا ال 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 فقدر 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 لل 334 00:28:22,000 --> 00:28:27,320 leaf nodes كيف بتوصل لها لازم أبجأ غصط إلى نهاية 335 00:28:27,320 --> 00:28:33,100 اللي هو ال search space بعدين افردت الفضاء 336 00:28:33,100 --> 00:28:37,040 الاحتمالات كله افرد بعدين تفترح تفترح 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 أيش عملنا evaluation؟ حاطينا الأقامة دي صح؟ 340 00:28:56,250 --> 00:29:00,890 حاطيناها بناء علاش مانحطها evaluation function او 341 00:29:00,890 --> 00:29:10,450 heuristic rule صح؟ ثلاثة هتقطع نعم؟ بدنا نروح حل 342 00:29:10,880 --> 00:29:19,520 نرحل ال values الى ال parent nodes ال parent تبعه 343 00:29:19,520 --> 00:29:23,120 في دور مين؟ في دور من؟ اذا في دور من يبقى بيرحل ال 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 مضلش الشيء خلاص الان الكمبيوتر بيلعب هون غامض 347 00:29:56,400 --> 00:30:03,580 ليش؟ لأن هذه التلاتة بتقوله خد ال node لأ لأ رقم 348 00:30:03,580 --> 00:30:11,100 تلاتة ال limit التلاتة يعني كل node لها value صح؟ 349 00:30:11,100 --> 00:30:16,530 صح؟ و المعروف من ال actionاللي بيوصل إليها ال 350 00:30:16,530 --> 00:30:21,670 system الآن و هو مغمض بدي أخد ال action المرتبط 351 00:30:21,670 --> 00:30:26,610 بال value خلاص انت صار عنده من البداية صار عنده من 352 00:30:26,610 --> 00:30:32,650 البداية أن أحسن state و أنت واقف هنا أحسن state هي 353 00:30:32,650 --> 00:30:37,050 ال state اللي ال value تبعها تلاتة طيب ماشي الحل 354 00:30:37,050 --> 00:30:39,150 وين ال action؟ ال action اي واحد هو اللي بيودين 355 00:30:39,150 --> 00:30:45,890 عليه خلاص و بعد هيك بعد ما يلعب هذابعد ما يصير في 356 00:30:45,890 --> 00:30:52,790 stay تلاتة تلقائيا احنا فاهمين ان الخصم يلعب بنفس 357 00:30:52,790 --> 00:30:59,390 العقلية فهيروح ياخد هادي مش لأنها تلاتة افضل لأ 358 00:30:59,390 --> 00:31:03,470 لأنها تلاتة اقل هيدكدي هنا الان هادي ايش ال 359 00:31:03,470 --> 00:31:10,750 children تفرع منها فانا باخد ال child الليبس هو .. 360 00:31:10,750 --> 00:31:14,950 هو عمليا لو ولا واحد فيهم غلط و واحد منه ضال يختار 361 00:31:14,950 --> 00:31:21,330 ال minima و ضال يختار ال minimax النهاية الحتمية 362 00:31:21,330 --> 00:31:25,870 ان اللعب اتسكر و ما حدا فوز اي بالظبط ان انت بتركز 363 00:31:25,870 --> 00:31:31,070 على ان هناك يطلع ان الخصم تبعك يخرج عن تفكير ال 364 00:31:31,070 --> 00:31:35,190 minimax اذا نفس ال system لعب اتحاله اقل نتيجة 365 00:31:35,190 --> 00:31:41,960 ممكن ياخدها تعادأنا بنتبهت 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 ال .. في ال XO يعني مثلا لو أنا 368 00:31:49,700 --> 00:31:52,980 أخدت 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 ال value أربعة كانت في ال XO 371 00:31:59,560 --> 00:32:03,540 مستحيل خسارة فيهايعني انت ممكن مش two goals ورا 372 00:32:03,540 --> 00:32:07,540 بعض لأ فاهم لأ انا فاهم يطلع عندي اربع ال value 373 00:32:07,540 --> 00:32:12,700 اربع يعني في ال X و لو 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 سلابك هي تحط هنا و لا تحط هنا و جذبه على two win 384 00:32:37,710 --> 00:32:41,490 possibility إذا جيت ال 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 بصير عنده احتمال 386 00:32:45,810 --> 00:32:50,890 ينفوذ يعني احتمال ينفوذ مؤكد بيصير إذا حط X هنا في 387 00:32:50,890 --> 00:32:56,350 الزاوية في الزاوية صحيح تمام بصير في عنده إيش هذا 388 00:32:56,350 --> 00:33:01,300 أي واحد احتماله و حط X في أي مكانحط X في أي مكان 389 00:33:01,300 --> 00:33:04,960 تاني في أي مكان تاني 390 00:33:09,480 --> 00:33:13,340 عمليا لو حد بدأت .. لو حد بدأت بيحط هنا و بعدين 391 00:33:13,340 --> 00:33:16,760 بيحط في اي مكان تاني اه صحيح زي كده اه و سنعمله 392 00:33:16,760 --> 00:33:20,400 هذا و سنعمله هذا بس في حاجة هو عمليا .. هو الخصم 393 00:33:20,400 --> 00:33:23,600 تبعك مش حاسيبك طبعا هو الخصم تبعك و انت حاططها في 394 00:33:23,600 --> 00:33:26,600 النص و هيروح يسكر عليك الزوايا او بحاجة هيعملها 395 00:33:26,600 --> 00:33:31,200 يسكر الزوايا بالظبط ده هيك نفسي ثالث صحيح؟ اه 396 00:33:31,200 --> 00:33:33,820 بتاخدش اتنين roles و اربعة صحيح بس انا بقول يعني 397 00:33:33,820 --> 00:33:38,460 هو بالنسبة لسيس .. الموضوع .. الموضوع ال minimaxزي 398 00:33:38,460 --> 00:33:42,700 ما قلنا في الأول أن الطرفين 399 00:33:42,700 --> 00:33:47,520 لازم هيتعادلوا إلا إذا واحد ارتكب خطأ خارج عن نص 400 00:33:47,520 --> 00:33:52,060 ال minimax procedure طبعا احنا بنفترض أن هذا وارد 401 00:33:52,060 --> 00:33:55,820 لأن واحد منهم هيكون computer و التاني human human 402 00:33:55,820 --> 00:34:00,780 الخطأ هيجي من ال human او ضعيف ييجي من ال system 403 00:34:04,960 --> 00:34:08,440 زي ما كانت الـ idea to choose the move to position 404 00:34:08,440 --> 00:34:12,200 with the highest minimax value best available 405 00:34:12,200 --> 00:34:19,660 payoff against the best play طيب، 406 00:34:19,660 --> 00:34:24,980 أيش بدنا نطلع الأن؟ نطلع على أن ال properties 407 00:34:24,980 --> 00:34:27,800 تبعتها، حتى واحدة اللي كنا بنحكي فيه، إيه علاقة 408 00:34:27,800 --> 00:34:31,560 بال properties؟ المعنى أن مثلا ال completeness، هل 409 00:34:31,560 --> 00:34:34,740 هي complete؟ هل هي بتجد حل دائما؟ 410 00:34:37,610 --> 00:34:43,510 هل تجد حل دائما؟ طبعا تجد بشرط ان ال search space 411 00:34:43,510 --> 00:34:48,690 ي define it مايبقاش ال هذا لنهيه و الأصل مامش هقدر 412 00:34:48,690 --> 00:34:55,210 اشتغل شرط مصمم لازم اصل ال leaf nodes طبعا انا 413 00:34:55,210 --> 00:34:59,730 ممكن اذا infinite اجسم الشغل by iterative 414 00:34:59,730 --> 00:35:06,340 deepeningiterative deepening بس هذا عشان اقدر 415 00:35:06,340 --> 00:35:12,820 اشتغل يعني اجي ال tree تتمدد 416 00:35:12,820 --> 00:35:17,220 فانا مش هقدر اقوس deep first او deep first 417 00:35:17,220 --> 00:35:21,460 فبالتالي اجي اقول بدي اشتغل على L بالسبب ستة واطبع 418 00:35:21,460 --> 00:35:25,420 على هدول ال notes علي ان هم ايش هم leaf notes مع 419 00:35:25,420 --> 00:35:29,240 انه انا اعلم انه لسه في بتفرع منهم children بس انا 420 00:35:29,240 --> 00:35:33,840 عشان اقدر اشتغل اعمل هدول ايشleaf nodes و اقيمهم 421 00:35:33,840 --> 00:35:36,980 اعتبرهم يعني leaf nodes و اقيمهم و اشتغل على هذا 422 00:35:36,980 --> 00:35:44,340 الأساس طبعا وصلت لمقطة اللي لابا لسه مستمرة المقطة 423 00:35:44,340 --> 00:35:49,460 اللي لابا فيها بشوف ايش ال tree اللي بتتفرع منها و 424 00:35:49,460 --> 00:35:55,580 باخد برضه و باخد depth limited ماشي بس هذا عبارة 425 00:35:55,580 --> 00:36:00,340 عن مخرج من عملية ال infinite depth 426 00:36:02,430 --> 00:36:05,710 طبعا صح مخرج ولكن لا يضمن لي ان انا اجد solution 427 00:36:05,710 --> 00:36:11,890 او اجد يعني ال best move لان اللي انا حسبته بناء 428 00:36:11,890 --> 00:36:17,250 على هذا المستوى قد يكون خاطئ وممكن يهزمني القصم 429 00:36:17,250 --> 00:36:22,950 لان انا اشتغلت على جزء من الصورة طيب ال optimality 430 00:36:23,240 --> 00:36:27,140 نعم بيكون optimal طبعا برضه كمان ياشهر في ظل اللي 431 00:36:27,140 --> 00:36:31,040 هو ان تبقى limited و برضه بيكون optimal على أساس 432 00:36:31,040 --> 00:36:38,240 ان القسم تبعك بيحاول يسعى الى لا تمام ال time 433 00:36:38,240 --> 00:36:45,340 complexity P to the M و ال space complexity P O of 434 00:36:45,340 --> 00:36:46,180 P M 435 00:36:49,100 --> 00:36:54,260 مضطرين نوقف هنا بس في ضايل شغلة بسيطة بنحاول نحكي 436 00:36:54,260 --> 00:36:58,800 فيها الآن وإذا كافل معانا الوقت إذا ما كفاش وقت 437 00:36:58,800 --> 00:37:04,440 بنكملها المرة الجاية وهي أنه في هذا النوع من ال 438 00:37:04,440 --> 00:37:12,180 search ال minimax procedure ممكن أنا محتاجش أعمل 439 00:37:12,180 --> 00:37:20,380 evaluation لكل ال tree evaluationبمعنى ايش انه انا 440 00:37:20,380 --> 00:37:29,000 الان في دور ال max وفردت ال children لسه مش عارف 441 00:37:29,000 --> 00:37:33,500 اكمل child بس طلعت لجيت في عندي child و ال child 442 00:37:33,500 --> 00:37:36,960 هذا بده اخش اشوف ايش بتفرع منه فخشيت و اتفرع و 443 00:37:36,960 --> 00:37:41,020 لجيت انه في تلتة children الان انا هنا في هذا ال 444 00:37:41,020 --> 00:37:46,120 level في دور ال max قبل هي كده في دور مني انا اعلم 445 00:37:46,120 --> 00:37:52,690 انه في دور منيأه من هياخد ال minimum من هدول ال 446 00:37:52,690 --> 00:37:58,850 children فحتما هياخد التلاتة صح طيب الآن خلصنا من 447 00:37:58,850 --> 00:38:03,410 هذا الطريق بما نشوف إذا في child تاني و هل ال 448 00:38:03,410 --> 00:38:10,050 child تاني بتفرع منه ال children ولا لأ الآن أنا 449 00:38:10,050 --> 00:38:17,770 لجيت أن ال child هذا بتفرع منه تلاتةأول راح احد 450 00:38:17,770 --> 00:38:21,350 منهم مفهزته وجدت الـ heuristic value او ال 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 مؤقتا بس فاكر معايا انت الاتنين هذه و هي مؤقتة 453 00:38:31,190 --> 00:38:36,310 احنا لسه بدنا نشوف جدام ال children الأخرين نطلع 454 00:38:36,310 --> 00:38:40,870 عليهم عشان نعملهم evaluation طيب اذا كان ال value 455 00:38:40,870 --> 00:38:46,940 سبعتهم اكبر من 2 بلزمه او بلزم ان انابالظبط ان انا 456 00:38:46,940 --> 00:38:55,680 اطلع لهم الـ min هذا ال max 457 00:38:55,680 --> 00:39:00,020 لما شاف التلاتة هذه لما شاف النود هذه ال value 458 00:39:00,020 --> 00:39:05,560 تبعها تلاتة هو محتاج يستمر في البحث املا على امل 459 00:39:05,560 --> 00:39:11,300 ان يجد شيء افضل من التلاتة صح؟ صح؟ طيب الان هو خرش 460 00:39:11,300 --> 00:39:15,220 على هذا و لجل ال child تبعه اتنينخش على هذا الـ 461 00:39:15,220 --> 00:39:19,380 chart و لا على هذا الـ chart تبقى 2 طيب أكمل عشان 462 00:39:19,380 --> 00:39:24,900 أبحث عن إشي أقل من الإتنين ما هو أنا في دور من 463 00:39:24,900 --> 00:39:29,220 الإتنين هذي مش هتتبدل إلا إذا في إشي أقل منها طب و 464 00:39:29,220 --> 00:39:33,760 ليش أصلا أخش أدور على إشي أقل من الإتنين إذا كان 465 00:39:33,760 --> 00:39:37,720 ال maths جاعة ببحث عن إشي أكبر من التلاتة؟ شو 466 00:39:37,720 --> 00:39:42,400 معناه هذا؟ معناه هذا كان إن أنا بقدر أوقف البحث 467 00:39:42,950 --> 00:39:47,030 أوقف عملية استكشاف ال children و مجرد ما اني انا 468 00:39:47,030 --> 00:39:51,430 لجيت ال child هذا و عرفت ان ال value تبع اتنين ال 469 00:39:51,430 --> 00:39:54,930 linguistic value تبع اتنين و الاتنين هذه مبدئيا 470 00:39:54,930 --> 00:39:58,210 بدأت تترحل ال parent اللي هو في دور ال man و 471 00:39:58,210 --> 00:40:04,210 بنستمر في البحث وشوف اذا في children اخرى اخرى و 472 00:40:04,210 --> 00:40:08,650 هذا ال children اذا واحد منهم اقل من الاتنين بدنا 473 00:40:08,650 --> 00:40:15,170 نبدل الاتنينبهذا ال value طب و ليش اخش في العملية 474 00:40:15,170 --> 00:40:20,370 هذه اذا كان انا اعلم ان ال parent تبعي ال parent 475 00:40:20,370 --> 00:40:25,490 اللي هو في دور ال max بيدور على state ال value 476 00:40:25,490 --> 00:40:30,730 تبعها اكبر من تلاتة و انا بدأ اخش اعمل search ادور 477 00:40:30,730 --> 00:40:34,760 علىState الفئة تبقى على قدم اتنين مالوش لازم هذا 478 00:40:34,760 --> 00:40:38,720 الكلام يبقى بقف الوقف هادي او توقيف ال search اسمه 479 00:40:38,720 --> 00:40:42,660 Pruning Pruning يعني احنا كأننا بنجلم في شجرة شجرة 480 00:40:42,660 --> 00:40:48,240 بنجسكس في الأفروع اللي مش لازم تمام هنا نفس الشيء 481 00:40:48,240 --> 00:40:50,560 عن هذا الكلام بنفصل في المحاضرة الجاية ان شاء الله 482 00:40:50,560 --> 00:41:01,630 بس انت بدك تستبعد انه عملية ال searchممكن تختزل 483 00:41:01,630 --> 00:41:08,130 بشكل كبير من خلال ال proning طيب يعطيكم العافية