а кого оцениваем?
тупого студента или ИИ (какой-нибудь)?
История развития кибернетики
История развития кибернетики
Последний раз редактировалось Swetlana 27 ноя 2019, 21:30, всего редактировалось 1 раз.
Причина: test
Причина: test
История развития кибернетики
Как вы думаете, какова была доля успешных попыток ( с 1 раза ) у крысы и студента?
Как вы думаете, какова была бы такая доля у ИИ? (Какого-либо Например, построенного на интеллекте овцы или Эйнштейна )
Последний раз редактировалось Зона 27 ноя 2019, 21:30, всего редактировалось 1 раз.
Причина: test
Причина: test
История развития кибернетики
У крысы = 100%, у студента, если он достаточно голоден > 50%Зона писал(а):Source of the post
Конечно. Не хочу сразу давать ответ (результат эксперимента). Может быть, кто-то попытается сделать оценку.
Последний раз редактировалось NT 27 ноя 2019, 21:30, всего редактировалось 1 раз.
Причина: test
Причина: test
История развития кибернетики
Зона писал(а):Source of the post
Как вы думаете, какова была доля успешных попыток ( с 1 раза ) у крысы и студента?
Я думаю, что у крысы, если еда достаточно хорошо издавала запах (была не в герметическом контейнере, например). Нюх у крысы во много раз совершеннее, чем у человека.
Последний раз редактировалось omega 27 ноя 2019, 21:30, всего редактировалось 1 раз.
Причина: test
Причина: test
История развития кибернетики
Зайка, у вас что, студент уже по-определению тупой? Или есть редкие исключения, которые только подтверждают определение.
Последний раз редактировалось NT 27 ноя 2019, 21:30, всего редактировалось 1 раз.
Причина: test
Причина: test
История развития кибернетики
omega писал(а):Source of the postЗона писал(а):Source of the post
Как вы думаете, какова была доля успешных попыток ( с 1 раза ) у крысы и студента?
Я думаю, что у крысы, если еда достаточно хорошо издавала запах (была не в герметическом контейнере, например). Нюх у крысы во много раз совершеннее, чем у человека.
Чистота опыта запах не предусматривает.
Последний раз редактировалось Зона 27 ноя 2019, 21:30, всего редактировалось 1 раз.
Причина: test
Причина: test
История развития кибернетики
NT, будьте внимательны при чтении.
Зона уже сказала, что студент действовал хуже крысы.
Этот конкретный студент, разумеется, был тупой, у нормальных студентов условные рефлексы образуются очень быстро, с одного раза.
Переходим к оценке ИИ (какого-нибудь), в предположении, что крыса и студент находятся в равных условиях, т.е. действуют с помощью интеллекта, а не обоняния.
Рассмотрим следующие типы ИИ, без обратной связи:
- простые рефлексные агенты;
- рефлексные агенты, основанные на модели;
- агенты, действующие на основе цели;
- агенты, действующие на основе полезности.
сори, продолжу позже
Зона уже сказала, что студент действовал хуже крысы.
Этот конкретный студент, разумеется, был тупой, у нормальных студентов условные рефлексы образуются очень быстро, с одного раза.
Переходим к оценке ИИ (какого-нибудь), в предположении, что крыса и студент находятся в равных условиях, т.е. действуют с помощью интеллекта, а не обоняния.
Рассмотрим следующие типы ИИ, без обратной связи:
- простые рефлексные агенты;
- рефлексные агенты, основанные на модели;
- агенты, действующие на основе цели;
- агенты, действующие на основе полезности.
сори, продолжу позже
Последний раз редактировалось Swetlana 27 ноя 2019, 21:30, всего редактировалось 1 раз.
Причина: test
Причина: test
История развития кибернетики
NT писал(а):Source of the postУ крысы = 100%, у студента, если он достаточно голоден > 50%Зона писал(а):Source of the post
Конечно. Не хочу сразу давать ответ (результат эксперимента). Может быть, кто-то попытается сделать оценку.
Вы хотели сказать, у крысы 60%. У человека - 52%.
Крыса сразу понимала, что выгодна левая сторона, и всегда шла туда.
Человек искал алгоритм. А процесс был случайный.
(К слову. Летом 1913 года в Монте-Карло в рулетке подряд выпали черные 26. После этого большинство игроков стало ставить против черного. В результате казино заработало миллионы.)
Последний раз редактировалось Зона 27 ноя 2019, 21:30, всего редактировалось 1 раз.
Причина: test
Причина: test
История развития кибернетики
Зона писал(а):Source of the post
Крыса сразу понимала, что выгодна левая сторона, и всегда шла туда.
Человек искал алгоритм. А процесс был случайный.
значит, студент был не тупой, а переквалифицированный
взяли бы нормального троечника, с зачёткой, во время сессии
сказали бы, что за двумя закрытыми дверями по преподу
Иванов ставит двойку, Петров пятёрку
троечник сразу бы понял, что Петрову больше нравится комната слева
Последний раз редактировалось Swetlana 27 ноя 2019, 21:30, всего редактировалось 1 раз.
Причина: test
Причина: test
История развития кибернетики
Здравия Вам желаю.
Пока не все ссылки прочитал, но попытался самостоятельно дать определение оценчной функции.
Оценочная функция является функцией нескольких переменных (по расположению каждой фигуры, позиций).
Оценка является среднестатистической характеристикой позиций. Например, отношение разницы количества путей ведущих к выйгрышу и поражению в данной позиций к их сумме. Тогда оценка будет варьировать от-1 до +1. Можно усреднять и по величине обратной количеству шагов, потерянным фигурам и т.д. Тогда оценка будет находится в более широком диапазоне.
Если дать такое определение оценки, то можно найти её методом Монте-Карло, отбросив слишком длинные пути (что-то вроде правила трёх сигм).
Понимаю, что в с Монте-Карло могу ошибаться. А как насчёт остального?
СергейП писал(а):Source of the postПо оценочной функции - может быть и больше 1 - 3, 5 или 10.folk писал(а):Source of the postВ каком то смысле. Это оценка позиции от например 1 (выиграл) до -1 (проиграл) Но в шахматах эта оценка вычисляется очень не просто и часто зависит от стадии игры, цейтнотов и т д. А алгоритм перебора направлен на максимизацию этой функции в дереве игры. Рубен дал отличную ссылку - там хорошо написано с примерами.Оценочная функция это вроде целевой функции в линейном программирований?
Оценка считается в пешках (условных)
По ссылке Рубена (в самом деле хорошая ссылка) описано как считается.
Правда статья уже немного устарела, прежде всего по отсылкам к железу, сравнительной силе игры прог с гроссмейстерами.
Пока не все ссылки прочитал, но попытался самостоятельно дать определение оценчной функции.
Оценочная функция является функцией нескольких переменных (по расположению каждой фигуры, позиций).
Оценка является среднестатистической характеристикой позиций. Например, отношение разницы количества путей ведущих к выйгрышу и поражению в данной позиций к их сумме. Тогда оценка будет варьировать от-1 до +1. Можно усреднять и по величине обратной количеству шагов, потерянным фигурам и т.д. Тогда оценка будет находится в более широком диапазоне.
Если дать такое определение оценки, то можно найти её методом Монте-Карло, отбросив слишком длинные пути (что-то вроде правила трёх сигм).
Понимаю, что в с Монте-Карло могу ошибаться. А как насчёт остального?
Последний раз редактировалось balans 27 ноя 2019, 21:30, всего редактировалось 1 раз.
Причина: test
Причина: test
Кто сейчас на форуме
Количество пользователей, которые сейчас просматривают этот форум: нет зарегистрированных пользователей и 16 гостей