Самая распространённая задача для ИИ — поиск пути.
И если самое простое — это дойти из точки А в точку В, то выбор варианта из нескольких возможных — задача более интеллектуальная.
Одинаковый выбор не всегда приводит к одинаково хорошим результатам.
Погоня за бонусом или уход от штрафов — по сути одна и та же задача, так как в результате ухода от штрафа ИИ получает бонус, который бы не получил или потерял.
Разместим на карте несколько бонусов (целей) и несколько штрафов (антицелей). Посмотрим, как должен действовать ИИ. Важно, как ИИ расставит приоритеты при условии ограниченного времени на ответ.
ИИ должен предсказывать на несколько ходов вперед, за то время, пока объект движется и его угроза начинает превышать некоторый порог. То есть уверенность в том, что ситуация принимает угрожающий оборот возрастает.
Для ИИ выгодно было бы упростить ситуацию — иметь возможность убрать с поля угрожающие объекты.
Есть разница — вычислять поведение 2-3 объектов или целого десятка?
И если самое простое — это дойти из точки А в точку В, то выбор варианта из нескольких возможных — задача более интеллектуальная.
Одинаковый выбор не всегда приводит к одинаково хорошим результатам.
Погоня за бонусом или уход от штрафов — по сути одна и та же задача, так как в результате ухода от штрафа ИИ получает бонус, который бы не получил или потерял.
Разместим на карте несколько бонусов (целей) и несколько штрафов (антицелей). Посмотрим, как должен действовать ИИ. Важно, как ИИ расставит приоритеты при условии ограниченного времени на ответ.
ИИ должен предсказывать на несколько ходов вперед, за то время, пока объект движется и его угроза начинает превышать некоторый порог. То есть уверенность в том, что ситуация принимает угрожающий оборот возрастает.
Для ИИ выгодно было бы упростить ситуацию — иметь возможность убрать с поля угрожающие объекты.
Есть разница — вычислять поведение 2-3 объектов или целого десятка?
Волновой алгоритм для поиска пути, модификации лучевого алгоритма не всегда подходят в сильно пересечённом пространстве. Предсказание это Гермионная сеть с множеством ассоциативных связей и опытом.
ОтветитьУдалить