Мир аниматов. Первые дни творения (стр. 4 )

Сейчас ведется работа по обучению этих нейросетей с целью проверить их эффективность в сравнении с нечёткой логикой.

Генетические алгоритмы

Мы уже говорили, что для развития интеллекта важен, а то и просто необходим естественный отбор. Свои методы естественного отбора природа реализовала при помощи генов, ученые нашли не лишним поучиться у матушки. Так и родились генетические алгоритмы. В общем и целом, это прекрасный метод упорядочения и оптимизации знаний. Анатолий Протопопов пишет о сущности биологического старения «Во всех известных нам случаях живые существа синтезируют белки по биохимическим программам, записанным на длинных цепочках нуклеиновых кислот. Ген – участок такой цепочки, управляющий, упрощённо говоря, синтезом одного белка. От того, какие белки, и насколько активно будут синтезироваться в организме, решающим образом зависят вид и функционирование этого организма; поэтому биологи уделяют генам такое пристальное внимание… ...В "процессе эксплуатации" генетический материал постепенно искажается, в нём накапливаются ошибки, в результате организм столь же постепенно снижает жизнеспособность и, в конце концов, умирает».

При этих словах вспоминаются термины «переобучение»[16], «регрессивные знания» [17]и т. п.

Действительно в весах нейронов и базах правил часто случаются оказии, что несколько роднит их с ДНК. Эти оказии и являются признаком старения анимата и требуют сменности поколений, для того чтобы не начинать с чистого листа информацию переформируют при помощи ГА (генетические алгоритмы). Да и возможность наследования потомком знаний от двух особей весьма перспективна.

Подобный подход представляет собой весьма важную область, но применять его надо как дополнение к уже имеющимся системам, посему на данном этапе мы не уделяем ему большого внимания.

Стоит лишь отметить, что изложенный в классической литературе подход к реализации наследования признаков не делает упора на разность полов при скрещивании. Допущение на первый взгляд весьма незначительное может весьма серьёзно отрицательно влиять на результат. Подобный вид скрещивания соответствует размножению особей гермафродитов. Вот что о последних пишет Протопопов: «Из тех, дошедших до нас организмов (улиток, червей и т. п.), большинство – гермафродиты, т. е. однополые явно появились раньше. Их господство заканчивается в силурийский период (около 400 млн. лет назад), а вместе с ними заканчивается господство однополого размножения. С тех пор господствует раздельнополое – оно явно даёт видам какие‑то важные преимущества. Какие?» После же подробно рассказывает об этих преимуществах.

И правда, люди не гермафродиты, что примечательно. Авторы же трудов о генетических алгоритмах, по всей видимости, мечтают довести до уровня разумного существа именно гермафродита и удивляются, что застряли на улитке (Мы признаём излишнюю иронию в данном высказывании, но не отказываемся от него, быть может, именно это допущение, принятое на веру остальными тормозит науку)

Из этого следует, что в дальнейшем при работе над ГА мы будем активно использовать разность полов и попытаемся добиться преимуществ описанных в Трактате Протопопова.

Формирование собственной концепции разработки примитивного обучающегося ИИ.

Проанализировав существующие подходы, мы делаем вывод об их несовершенстве. В общем и целом получается, что Нечёткая логика моделирует базовую логику человека, нейронная сеть обеспечивает интуицию и рефлексы, а генетические алгоритмы позволяют грамотно оптимизировать полученные результаты в потомках.

В человеке же, по всей видимости, есть и то и другое и третье, а может и что-то четвёртое. Из этого мы делаем вывод о необходимости синтеза и улучшения подходов.

О мыслях по развитию генетических алгоритмов мы поговорили, поговорим о планах развития нечёткой логики.

На наш взгляд основная ценность НЛ и заслуга её разработчика Заде – это лингвистическая переменная. По большому счёту, для нас как людей что хотели моделировать интеллект через речь главный её смысл в том, что она позволяет достаточно полно строго математически описать часть речи прилагательное. Действительно, понятия: низкий, высокий, средний - теперь удачно трактуются в язык формул, и это приводит к определённым дивидендам. Логично следующее из этого желание столь же строго описать существительные, глаголы, наречия.… Тогда мы сможем представить математически всю речь.

Список используемой литературы:

1.  Алекс Дж. Шампандар, «Искусственный интеллект в компьютерных играх. Как обучить виртуальные персонажи реагировать на внешние воздействия», Москва, Санкт-Петербург, Киев, 2007;

2.  Стивен Скиена, «Алгоритмы, руководство по разработке», Санкт-Петербург, 2011

3.  «Введение в искусственный интеллект: конспект лекций», Физмалит, М., 2007;

4.  Татьяна Павловская, «С/С++ Программирование на языке высокого уровня»,

5.  Б. Страуструп, «Язык программирования Си++», "Радио и связь", М., 1991.

[1] Ре́ндеринг — термин в компьютерной графике, обозначающий процесс получения изображения по модели с помощью компьютерной программы.

[2] Воплощение - это совершенно новый подход к моделированию игровых персонажей. Воплощенным агентом (embodied agent) называется автономное существо, на которое могут воздействовать ограничения его среды обитания.

Анимат (animat) - это исключительно синтетическое создание, "живущее" в виртуальной среде. Аниматы могут адаптироваться к окружающей среде с помощью различных алгоритмов обучения.

[3] Априо́ри (лат. a priori — буквально «от предшествующего») — знание, полученное до опыта и независимо от него (знание априори, априорное знание). Этот философский термин получил важное значение в теории познания и логике благодаря Канту. Идея знания априори связана с представлением о внутреннем источнике активности мышления. Учение, признающее знание априори, называется априоризмом. Противоположностью априори является апостериори (лат. a posteriori — от последующего) — знание, полученное из опыта (опытное знание). В современной философии априори (как и апостериори) считается видом дескриптивного знания.

[3] Дискретность, прерывность; противопоставляется непрерывности. Например, дискретное изменение какой-либо величины во времени — это изменение, происходящее через определённые промежутки времени (скачками); система целых чисел (в противоположность системе действительных чисел) является дискретной. В физике и химии Дискретность означает зернистость строения материи, её атомистичность.

[3] Непрерывность, напротив дискретности, выражает единство, взаимосвязь и взаимообусловленность элементов, составляющих ту или иную систему. Непрерывность основывается на неделимости объекта как качественно определённого целого. термин получил важное значение в теории познания и логике благодаря Канту. Идея знания априори связана с представлением о внутреннем источнике активности мышления. Учение, признающее знание априори, называется априоризмом. Противоположностью априори является апостериори (лат. a posteriori — от последующего) — знание, полученное из опыта (опытное знание). В современной философии априори (как и апостериори) считается видом дескриптивного знания.

[4] Дискретность, прерывность; противопоставляется непрерывности. Например, дискретное изменение какой-либо величины во времени — это изменение, происходящее через определённые промежутки времени (скачками); система целых чисел (в противоположность системе действительных чисел) является дискретной. В физике и химии Дискретность означает зернистость строения материи, её атомистичность.

[5] Непрерывность, напротив дискретности, выражает единство, взаимосвязь и взаимообусловленность элементов, составляющих ту или иную систему. Непрерывность основывается на неделимости объекта как качественно определённого целого.

[6] Спрайт— графический объект в компьютерной графике.

[7]XNA Framework — обширный набор библиотек классов, специфичных для разработки игр, поддерживающий максимальное повторное использование кода на всех целевых платформах.

[8] Способ оптимизации. При его использовании мы заранее производим обработку данных, убираем ненужные элементы. И тем самым упрощаем работу на последующих этапах, которые должны проводится более часто.

[9] Один из типов контейнерных классов. Двусторонняя очередь поддерживает добавление и удаление элементов с обоих концов.

[10] Один из типов контейнерных классов. Списки - последовательность элементов данных. Данный контейнер реализует эффективное добавление, удаление элементов. Его минусом является отсутствие доступа к данным по индексу.

[11] В данном случае под слоем подразумевается набор блоков с равной мерой высоты.

[12] Волновая трассировкка — алгоритм, позволяющий найти минимальный путь в графе с рёбрами единичной длины. Основан на алгоритме поиска в ширину. Применяется для нахождения кратчайшего пути в графе, в общем случае находит лишь его длину.

[13] Интеллект (от лат. intellectus — понимание, познание) — это общая способность к познанию и решению проблем, которая объединяет все познавательные способности индивида: ощущение, восприятие, память, представление, мышление, воображение. Это способность из минимума информации выводить максимум заключения, при прочих равных — в кратчайшее время и простейшим анализом

[14] Ра́зум (лат. ratio), ум[1] (греч. νους) — философская категория, выражающая высший тип мыслительной деятельности способность мыслить всеобще, способность анализа, отвлечения и обобщения

[15]

[16] Это понятие фигурирует в науке об ИИ, связано оно с нередким феноменом. Суть последнего в том, что когда мы вкладываем в обучающую выборку нейронной сети или в базу правил на нечёткой логике слишком много элементов это отрицательно сказывается на результатах вычисления. Такая база правил или сеть и называется «переобученной».

[17] Этот термин символизирует ошибку в обучении, феномен с ним связанный имеет следующую природу: бывает, так что едино разовая ошибка при обучении, единственный неправильный вывод сделанный системой приводит к полному краху любых рассуждений. Часто такие ошибки вовсе не вытесняются другими знаниями. Эти «стереотипы» и называют «регрессивными знаниями».