roboforum.ru

Здравствуйте, все!

К роботам имею мало отношения, меня больше волнует ИИ, и в этом я что-то, да понимаю. Поэтому всем, кто хотел бы заставить своего робота реально адаптироваться и что-то изобретать, решил посоветовать одну ссылку geneticprogramming.us, а также продолжить обсуждение этой темы, если будут желающие. Сайт по ссылке сделан очень классно, и рассказывает на тему Генетического Программирования. Мне самому кажется, что это наиболее перспективное направление для роботов, да и не только для них. К сожалению, сейчас СМИ сделали достаточно большую рекламу называемым "нейронным сетям", и в большей степени из-за этого в ИИ много разочарований, так как тема НС - это настоящее бесперспективное болото

Еще бы понять как это с роботами связано. Вы себе как представляете генетическое программирование роботов в реальности? Построить пару десятков роботов и круглосуточно гонять на них разные варианты, оценивая получается или нет ездить прямо?

а вот человекоподобных боевых роботов наверняка можно программировать генетически...

Вы себе как представляете генетическое программирование роботов в реальности?

Очень просто - обучение в симуляторе.
http://blog.savethebest.ru/?p=747

И далеко на практика эта мысль ушла по сравнению с НС которые автор клеймит?

Я вообще не вижу принципиальной замены одного другим, к тому же у природы получается замечательно всё это совмещать, а топикстартер почему-то эти два подхода противопоставляет. Что к чему?

Ну ты спросил как реализовать. Я показал как.

Ну я спрашивал в контексте его первого сообщения. Мне кажется что с реальными роботами как раз нейросети на порядок понятней как использовать и они накапливают опыт по ходу работы 1 особи, в отличие от генетического алгоритма, которому надо миллион особей*поколений.

Точно также непонятно. Потому как действенных методик обучения для нейросетей (кроме простейших) нет. Поэтому с нейросетями все точно также. Обучаешь, обучил, получилось плохо, убиваешь и обучаешь по новой.

Ну это сейчас нет, однако каждый из нас - такая нейросеть, так что принципиальных проблем с дальнейшим открытием таких методик я не вижу, а вот генетическое программирование построено строго на - попробовал поколение, убил, взял следующее.

=DeaD= писал(а):Ну это сейчас нет, однако каждый из нас - такая нейросеть, так что принципиальных проблем с дальнейшим открытием таких методик я не вижу, а вот генетическое программирование построено строго на - попробовал поколение, убил, взял следующее.

Проблема нейросети в том, что она требует обучения. У меня, например, нет 2 лет на то, чтобы мой робот научился стоять, 3 лет на то, чтобы говорить, 16 на то, чтобы научился водить машину и 21 года на то, чтобы он получил диплом

dccharacter, мы тут не обсуждаем чисто нейросети, мы обсуждаем круче ли генетические алгоритмы, чем нейросети, как это заявил топикстартер.

Так вот в отличие от нейросетей генетические алгоритмы потребуют от тебя не только 2 лет, но еще и 50 роботов

Ну это сейчас нет, однако каждый из нас - такая нейросеть

Это доподлинно неизвестно. Есть море предположений, но никто достоверно ничего не может утверждать. Первый кто сделает хоть что-то с интеллектом таракана получит нобелевскую премию.

так что принципиальных проблем с дальнейшим открытием таких методик я не вижу

Как раз наоборот, там куча принципиальных проблем. С точки зрения точности работы, обучения нейросети не самый лучший инструмент, в них привлекает только то, что они могут работать параллельно.

а вот генетическое программирование построено строго на - попробовал поколение, убил, взял следующее.

Ну не вижу в этом ничего плохого. Нейронные сети и генетические алгоритмы принципиально разные типы алгоритмов, одно предназначено для обобщения данных, второе для поисковой оптимизации.

Так вот в отличие от нейросетей генетические алгоритмы потребуют от тебя не только 2 лет, но еще и 50 роботов

Если при обучении нейросети произошло, к примеру, переобучение ее тоже "убивают".

как то больше сталкивался с поисковыми ГА...

тут предлагают собирать итоговый управляющий код из кусочков, как я понимаю ?

подход конечно занятный.. но времени наверное уйдет и правда до ужаса много..

+ базу функций человеки набивают сами как я понимаю? генетика выбирает случайно какие и как использовать?

=DeaD= писал(а):Так вот в отличие от нейросетей генетические алгоритмы потребуют от тебя не только 2 лет, но еще и 50 роботов

неа, неверно. генетический алгоритм он в качестве поколения рассматривает на робота, а связку ряд воздействий-результат в оценке "тепло-холодно". Это как задача подвинуть робота с 20 независимо приводными колесами вперед.

Виталий писал(а):Это доподлинно неизвестно. Есть море предположений, но никто достоверно ничего не может утверждать.

Да уж на порядок логичней это утверждать, чем то, что генетические алгоритмы рулят, а нейросети - тупиковая ветвь. Другое дело - не пропустили ли сейчас что-то важное ученые в нейросетях при копировании с природы, - это да, может такое быть.

Виталий писал(а):Первый кто сделает хоть что-то с интеллектом таракана получит нобелевскую премию.

Критерии интеллекта таракана в студию, пожалуйста!

Виталий писал(а):

так что принципиальных проблем с дальнейшим открытием таких методик я не вижу

Как раз наоборот, там куча принципиальных проблем. С точки зрения точности работы, обучения нейросети не самый лучший инструмент, в них привлекает только то, что они могут работать параллельно.

Какой еще точности работы? Что за новые вводные на ходу? Чем лучше будет генетически выращенный алгоритм? Если мы конечно говорим о генетическом выращивании именно алгоритмов, а не подбора оптимальных 6 параметров систему с помощью генетического алгоритма.

Виталий писал(а):

а вот генетическое программирование построено строго на - попробовал поколение, убил, взял следующее.

Ну не вижу в этом ничего плохого. Нейронные сети и генетические алгоритмы принципиально разные типы алгоритмов, одно предназначено для обобщения данных, второе для поисковой оптимизации.

Что еще за поисковая оптимизация? То и другое является естественным заимствованным у природы алгоритмом обобщенного метода решения широкого круга задач.

Виталий писал(а):

Так вот в отличие от нейросетей генетические алгоритмы потребуют от тебя не только 2 лет, но еще и 50 роботов

Если при обучении нейросети произошло, к примеру, переобучение ее тоже "убивают".

Так если в любом вероятностном методе поиск зашел в тупик - нужно произвести рестарт системы. В том же генетическом алгоритме теоретически возможно что-то типа вырождения.

Добавлено спустя 1 минуту 26 секунд:

dccharacter писал(а):неа, неверно. генетический алгоритм он в качестве поколения рассматривает на робота, а связку ряд воздействий-результат в оценке "тепло-холодно". Это как задача подвинуть робота с 20 независимо приводными колесами вперед.

Это очень вольное применение классического природного генетического алгоритма.
С этой точки зрения обычно выбирается наиболее успешный метод,
а не 50 случайных комбинаций генерится.