私はオンラインスペースの市場調査会社で働いています。回答者を（時間の経過とともに）プロファイリングして利用可能な調査に適切に配置することに関して、この分野で次の大きなものを構築するために1年半以上すべてのサイクルを費やしてきました。私たちの研究者の1人が何度も（当然のことながら）私たちに求めてきたのは、この新しいプロファイリングシステムの価値を証明し、ルールセットのどのバージョンが持っているかを示すために多くのアルゴリズムとルールの微調整の結果を予測するツールですより良い結果。
目標は、プロファイリングシステムの一部（特定の時間のQ＆Aデータの静的スライス-性別：男性/女性、飲み物：コーラ/ペプシ/mt.dew、収入：など）を取得してユーザーを実行できるようにすることです。プロファイリングシステムを介してエージェント（人工的に開発されたソフトウェアロボットまたはエージェント）がインタラクティブな結果を確認します。Q＆Aデータは同じであるため、回答を選択するユーザーエージェントの能力は同じであり、プロファイラーの動作の背後にあるアルゴリズムとルールのみが変更されます。これにより、理論的には、変更の結果を事前に決定できます。私たちのシステム。この結果により、変更を本番システムにプッシュする前に、変更を証明することができます。野生に解放する前に、エラーをより簡単にキャッチできることが期待されます。
私の質問： 実際にはWebアプリケーションスペースでしか作業したことがない私のような人（主にC＃/。NET）の場合、プロファイリングシステムなどの外部システムと対話できるユーザーエージェントの構築をどこから始めればよいでしょうか。 ？特に、1000（1000）のエージェントを起動し、特性に基づいてプロファイリングシステムから提示された質問に答えることができるようにすることで、エージェントをプロファイリングシステムと（一定の時間にわたって）対話させる方法を知る必要があります。初期化時にユーザーエージェントで動的に定義されます。
この例としては、黒人のエージェント、中国人のエージェント、男性のエージェント、女性のエージェント、古いエージェント、新しいエージェント、宗教的なエージェント、コーラを飲むエージェントなどが必要です。最も適切に世界に似ています。私たちはすでに人口統計の内訳を持っているので、10％の黒人男性、60％の白人女性が専業主婦、およびその他すべての人口の表現を簡単にスピンアップできます。
このようなシステムを作成するための私の最初の考えは、XBOX 360のパワーを使用することでした。また、オブジェクト指向の世界の人に似た、いくつかの質問にインテリジェントに答えられるようにいくつかの追加の特性を備えた、よく考えられたエージェントを使用することでした。他の人を推測します。
同僚と話す際に、人工知能フレームワークのいくつかと1000 cpuグラフィックカード（すでに1つ持っています）を使用して、ユーザーエージェントの負荷から非常に邪悪な高速パフォーマンスを引き出すことが提案されました。各CPUがエージェントである場合...（このようなもの）。
このようなことを経験した人はいますか？世界の架空のモデルで問題を証明しますか？