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私のAIへの関心の1つは、データではなく、生物学的コンピューティングに重点を置いています。これには、ニューラルネットワーク、脳のマッピング、セルオートマトン、仮想生活および環境が含まれます。

以下に説明するのは、ボットが進化するための仮想環境の開発を含むエキサイティングなプロジェクトです。

「Polyworldは、自然淘汰と進化的アルゴリズムを通じて人工知能を進化させるためにLarry Yaegerによって作成されたクロスプラットフォーム（Linux、Mac OS X）プログラムです。」 http://en.wikipedia.org/wiki/Polyworld "

Polyworldは、仮想生命を研究するための有望なプロジェクトですが、それでも「インテリジェントな自律」エージェントを作成するにはほど遠いです。

これが私の質問です。理論的には、AI環境を作成するためにどのパラメーターを使用しますか？おそらく脳の環境？おそらく、独自の「脳」または生命構造を持つ複数の自己完結型の生命生物。

ライフシミュレーションのゲームをスピンさせたいです。ライフグリッドの64x64ゲームがある場合はどうなりますか。ただし、1つのグリッドの代わりに、N個のグリッドがある場合があります。N個のグリッドがあなたの「生命力」です。人生ゲームのすべてのエンティティが特定のグリッドで死ぬと、そのグリッド全体が死にます。「グリッド」のグループが生命体を構成します。

当面の目標はありません。まず、環境をシミュレートし、OpenGLを使用して環境で何が起こっているかを視覚化し、環境に興味深いプロパティがあるかどうかを確認します。次に、「不足しているリソース」を追加して、AI環境がリソースを適切に管理できるかどうかを確認したいと思います。

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あなたが「理論的に」と言ったので、それはあなたがその主題に関する多くの学術論文を読むことに興味があることを意味します。なぜなら、通常は概念実証実験によってサポートされる理論的研究がたくさんあると思うからです。

私はこの3年前にクラスを受講したので、私の知識は入門的で時代遅れですが、GoogleScholar*で「ニューラルネットワーク言語の進化」のようなものを検索してみてください。それらの論文のシミュレーションは、他の研究者が何を試みたかについてのいくつかのアイデアをあなたに与えるはずです。次に、開始するのに適した場所は、興味深いと思う実験の1つを複製することです。

免責事項：私はクラスのためにそれをしなければならなかった、そしてそれはひどいものだった。私は理論実験よりも作業プログラムを好むことにしました。しかし、あなたは「理論的に」と言ったので、これはあなたが本当に好きな種類のものかもしれません。

*申し訳ありませんが、私たちが読んだ正確な論文を思い出せません。

于 2010-02-02T03:30:35.483 に答える