Искусственный интеллект. Основные понятия. Джейд Картер
применения обучения с подкреплением может служить обучение игровых агентов в компьютерных играх. Рассмотрим ситуацию, где агент обучается играть в классическую игру Atari Breakout, где необходимо разрушать блоки, управляя платформой, чтобы мяч отскакивал от нее и разбивал блоки.
В этом примере агенту предоставляется среда, представленная игровым экраном, на котором отображается текущее состояние игры. Агент должен принимать действия, направленные на максимизацию собранной награды, в данном случае – количество разрушенных блоков. Каждый раз, когда мяч отскакивает от платформы и разрушает блок, агент получает положительную награду, а если мяч падает и упускается, агент получает отрицательную награду.
Агент начинает обучение с подкреплением с некоторой случайной стратегии. Он исследует различные действия и наблюдает результаты своих действий. Постепенно агент начинает формировать представление о том, какие действия приводят к положительным наградам, а какие – к отрицательным.
С использованием методов обучения с подкреплением, таких как Q-обучение или глубокое обучение с подкреплением, агенты могут обучаться эффективно и достигать высокого уровня мастерства в игре. В конечном итоге агенты могут стать способными достигать высоких результатов в играх, даже превосходя уровень профессиональных игроков, благодаря способности обучаться на основе опыта и корректировать свою стратегию в соответствии с изменяющимися условиями игры.
Для поиска оптимальных действий в различных ситуациях агенты могут использовать различные алгоритмы и техники, такие как алгоритмы поиска, методы оптимизации, аппроксимационные алгоритмы и многое другое. Комбинирование различных подходов и техник позволяет агентам эффективно принимать решения и достигать своих целей в разнообразных средах и сценариях.
Знания представляют собой фундаментальный элемент в области искусственного интеллекта, поскольку они обеспечивают основу для различных аспектов функционирования и поведения искусственных агентов. В контексте искусственного интеллекта знания могут включать в себя информацию, правила, модели, опыт и многие другие аспекты, которые используются для принятия решений и взаимодействия с окружающей средой.
Одним из ключевых аспектов знаний в искусственном интеллекте является их роль в принятии решений. Знания обеспечивают агентам информацию о состоянии окружающей среды, о доступных вариантах действий и о ожидаемых результатов этих действий. На основе этой информации агенты могут принимать обоснованные решения, направленные на достижение определенных целей или решение конкретных задач.
Кроме того, знания играют ключевую роль в решении задач. В искусственном интеллекте задачи часто формулируются в терминах знаний о предметной области, а агенты используют эти знания для выработки стратегий и методов решения задач. Например,