Re: "Научиться ползать"

From

Nick Kovaliov ()

To

Nickita A Startcev

Date

2002-12-19T08:36:34Z

Area

RU.ALGORITHMS

From: "Nick Kovaliov" <Nick@urm.ru>

    NS> Мне нужно отобрать из списка тех,
    NS> кто может нормально передвигаться,
    NS> оценить скорость (скорости) и аппетиты.

    NS> Тварь со скромным аппетитом и
    NS> с быстрым бегом сама окажется
    NS> более приспособленной и 'автоматом'
    NS> выживет и размножится в 'виварии'.

Так значит всё ж таки оценку ты можешь составить ?

Одно обучение при жизни твари,
второе обучение при её смерти,
и создании другой (более, или менее слабой) ...
То есть типа генетического пр-ния ...

Но и тут можно всё же свести задачу
к оптимизации функций.

Пусть функция, которую ты интерполируешь
(и потом оптимизируешь) будет зависеть от
нескольких временных отсчётов
информаций от окружающего мира и
действий в ответ на эту информацию.

То есть, оптимизировать ты будешь функцию,
отображающую пару (I, A) в некоторую оценку, где

I - некоторая последовательность "кадров" от
    окружающего мира (для простоты - фиксированной длины).
    (может быть, последовательность пар (информация, действие))
A - реакция на эту последовательность.

Причём менять в процессе оптимизации
ты можешь только реакцию,
последовательность же поступает извне.

Иными словами, обучающаяся машина помнит,
что происходило в некоторые прошлые моменты от текущего,
и может выбрать некоторое действие в ответ,
зная, что в каких-то ещё ситуациях в ответ на
некоторую инфорацию, и совершив действие,
получилась конкретная оценка.

Например, смерть будет иметь оценку очень нехорошую.

Ты сам лучше знаешь, что ещё можно
принять в качестве информации ...

Чем больше этой информации, тем больше шанс хорошо научиться.
При полностью определённой информации
автомат в процессе обучения будет стремиться
к идеально правильному поведению.

До встречи, всего наилучшего !


--- ifmail v.2.15dev5
 * Origin: Demos online service (2:5020/400)