액션 선택이란 무엇입니까?

동작 선택은 설계된 지능형 시스템이 주어진 문제 옆에서 어떻게 반응 하는지를 포함하는 프로세스입니다. 일반적으로 심리학, 로봇 공학 및 인공 지능 분야에서 연구됩니다. 행동 선택은 의사 결정 및 행동 선택과 동의어입니다. 수집 된 데이터는 로봇 공학, 비디오 게임 및 인공 지능 프로그래밍과 같은 인공 시스템에 적응할 수 있도록 연구되고 분류됩니다.

생명 과학의 많은 데이터는 다양한 반응을 불러 일으키기 위해 관찰되고 실험 될 수 있습니다. 모든 생명체는 음식, 포식자 및 짝에 대해 본능적으로 반응합니다. 연구 된 동물이 다른 문제에 대해 항상 다른 해결책을 수행하는 것으로 관찰되는 통제 된 환경을 조성하면 연구자와 프로그래머는 연구의 발전을위한 기초를 제공 할 수 있습니다. 이로 인해 연구원과 프로그래머는 통제 된 방식으로 본능적 인 반응을 재현하려고 시도했습니다.

연구원과 프로그래머에게 행동 선택에 가장 많이 사용되는 질문은 그 이후에해야 할 일과 다음에 일어날 일에 초점을 맞추고 있습니다. 새로운 일련의 실험 동작 선택을 위해 응답을 다시 재활용 할 수 있습니다. 액션 선택의 주요 예는 게임 및 인공 지능 프로그래밍에서 찾을 수 있습니다. 컴퓨터 게임에서는 Halo 및 Counter-Strike 와 같은 FPS (First-Person Shooters)에서 찾을 수 있습니다 . 애완 동물 기반 게임 인 Creatures 는 인공 지능 엔진을 사용하여 작업에 맞게 자체 결정을 내릴 수 있습니다.

액션 선택을 고유 한 필드로 만드는 것은 허용 가능한 수준의 데이터를 갖기 위해 반드시 따라야 할 엄격한 가이드가 있다는 것입니다. 이 안내서는 항상 사람이나 동물을 대상으로하는 주제를 기반으로합니다. 대부분의 경우, 모든 연구원과 프로그래머가 아니라면, 피험자는 항상 환경이 예측할 수없고 항상 변하는 곳에 배치해야합니다. 대상은 또한 많은 작업을 수행하는 동안 정시에 반응해야합니다. 또한 무작위 요소를 가져 오기 위해 실제 살아있는 인간과 상호 작용해야합니다.

이러한 많은 임의의 요소와 엄격한 지침을 준수하면 각 실험마다 상황이 항상 다르기 때문에 연구는 끝나지 않습니다. 연구원과 프로그래머가이 분야를 집중적으로 연구하게하는 주요 요인 중 하나는 응답 시간입니다. 피험자가 행동을 배운 성공적인 실험마다 다른 행동 방법이 나옵니다. 이것은 이전 버전과 비교할 때 더 복잡한 주제를 만듭니다.