alex_bur_agi (alex_bur_agi) wrote,
alex_bur_agi
alex_bur_agi

Category:

эффективный алгоритм СИИ/AGI

В порядке идеи/гипотезы на подумать.

Чтобы алгоритм был "умным", "сильным", эффективным, чтобы превосходил иные алгоритмы, он должен быть иерархическим. Над-алгоритм должен знать какой субалгоритм использовать в той или иной ситуации/задаче. Для этого нужно иметь модель мира, модель предметной области.

Т.е. требуется в первую очередь не хитро вымудренный алгоритм оптимизации/поиска с разряженными векторами или с ядреным матаном/дифурами в суперматпространствах и т.п. Требуется в первую очередь иметь модель мира/предметной_области, чтобы использовать при решении задачи (достижении целевой ситуации) особенности той среды (модельной или физической), в которой находится СИИ_агент. Зная особенности среды и цели/задачи, СИИ сможет сам генерировать оптимальный субалгоритм для решения задачи.

---
Пример. Алгоритм самообучения DeepMind играющий в игры приставки Атари.

ИИ DeepMind научился играть лучше человека в 57 игр Atari, но до идеала далеко.
https://habr.com/ru/news/t/495334/

Проблема алгоритма с самообучением начинается тогда, когда вознаграждение отложено во времени на длительный период.
---
Очевидный вывод. Надо хранить цепочки событий, цепочки причинно-следственных связей, суть модель мира. И уже по модели мира синтезировать оптимальную стратегию игры. Т.е. надо строить модель мира и искать закономерности. Для долгосрочного планирования и синтеза оптимального субалгоритма последовательности действий и соответственно уходить от локальной оптимальности к среднесрочной или долгосрочной.
---
Subscribe

  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic
  • 4 comments