Последнее время мне не дают покоя мысли об ИИ. Не знаю что на меня нашло: за несколько часов взял и набросал мат. модель самообучающегося бота на основе рецепторов с обратной связью. Всё бы хорошо, но в основе лежит алгоритм "тыкаться во всё подряд". И тогда я задумался о продвинутом ИИ, который сам генерирует алгоритмы и запоминает их. Как мы вообще думаем? Мне кажется, что в основе лежит тупой алгоритм перебора всех возможных вариантов. Затем мы запоминаем удачное решение и пытаемся применить его в будущем. Со временем кол-во запомненных функций растёт и мы умнеем. Мне кажется, что всё это реально смоделировать!

Есть такой "тест черепахи", где она ползет к цели и обходит препядствия. Я подумал как она это может делать с помощью самообучения. В итоге я уперся в проблему обобщения удачной последовательности действий и хранения её в определённом формате. Я пишу "определённый формат", потому что мне кажется что это не совсем процедурный алгоритм, как в программировании. Что-то другое.

Мышь стоит в прямом тонеле, в конце которого лежит сыр. Доступных действий у неё 4: шаг вперед, шаг назад, шаг влево, шаг вправо. До сыра 10 шагов. Она их делает и достигает цели. Запоминает удачное решение. Потом её сажают в такой же тунель, но до сыра 20 шагов. Тут она вспоминает удачное решение и использует функцию Идти_Вперёд. Потом посадим её на поле, положим там сыр, а посреди поставим забор. Забор можно обойти. Снова она будет искать путь и в итоге найдёт его. Как запомнить это решение? Как обобщить его... В каком формате она это запоминает? Это похоже на алгоритм, но по-моему не совсем процедурный. Ведь препядствия разной величины, формы и всё это мы обобщаем и запоминаем. Мы все - программисты )

Камень - это условия в которых она находится. Все эти условия могут быть описаны дискретной моделью довольно легко. Она не наделяет камень никакими качествами, но сравнивая текущие условия с прошлым опытом догадывается что его можно обойти. Блин, точно говорю, что задача решаемая ))

Если кому-то это интересно, отзовитесь!