アクション選択とは何ですか？

アクション選択とは、設計されたインテリジェントシステムが特定の問題の横にどのように反応するかを含むプロセスです。通常、心理学、ロボット工学、人工知能で研究されている分野です。アクション選択は、意思決定と行動の選択と同義です。 収集されたデータは、ロボット工学、ビデオゲーム、人工知能プログラミングなどの人工システムに適応できるように、調査および分解されます。

ライフサイエンスのデータの多くを観察し、実験することができます。すべての生き物は、食物、捕食者、仲間に対して独自の本能的な反応を持っています。研究された動物が常にさまざまな問題に対して異なる解決策を実行することが観察される制御された環境を作成すると、研究者とプログラマーが研究の進歩の基礎を提供します。これにより、研究者とプログラマーは、制御された方法でこれらの本能的な反応を再現しようとしました。

resの場合Earcherとプログラマー、アクション選択で使用される最も一般的な質問は、その後何をすべきか、次に何が起こるかに焦点を当てています。応答は、実験的アクション選択の新しいバッチのためにリサイクルできます。アクション選択の主要な例は、ゲームや人工知能プログラミングにあります。コンピューターゲームでは、ペットベースのゲームである halo や Counter-strikeなどの一人称シューティングゲーム（FPS）にあります。

アクション選択をユニークなフィールドにしているのは、許容可能なレベルのデータを持つために従うべき厳格なガイドが常にあることです。このガイドは、常に人間や動物から模倣された主題に基づいています。ほとんどの場合、すべての研究者やプログラマーではないにしても、被験者は常にenviがある場所に配置する必要がありますRonmentは予測不可能であり、常に変化しています。また、被験者は、多くのタスクを実行しながら、時間通りに反応する必要があります。また、ランダム化因子をもたらすためには、実際の生きている人間と対話する必要があります。

これらの多くのランダムな要因と従うべき厳格なガイドラインでは、各実験には常に異なる状況があるため、研究は決して終わりません。研究者とプログラマーがこの分野を集中的に研究させる主な要因の1つは、応答時間です。被験者がアクションを学んだ成功した実験ごとに、別のアクションの道が出てきます。これは、以前のバージョンと比較して、より複雑な主題になります。