행동 선택이란 무엇입니까?

액션 선택은 설계된 지능형 시스템이 주어진 문제 옆에 반응하는 방법과 관련된 프로세스입니다. 일반적으로 심리학, 로봇 공학 및 인공 지능에서 연구되는 분야입니다. 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 연구 및 분류됩니다.

생명 과학의 많은 데이터를 관찰하고 실험 할 수 있습니다. 모든 생물은 음식, 포식자 및 동료에 대한 본능적 인 반응을 가지고 있습니다. 연구 된 동물이 항상 다른 문제에 대한 다른 해결책을 수행하는 것으로 관찰되는 통제 된 환경을 만들어 연구자와 프로그래머는 연구의 발전을위한 기초를 제공합니다. 이로 인해 연구원들과 프로그래머들은 통제 된 방식으로 본능적 인 반응을 재현하려고 노력했습니다.

resEarchers와 프로그래머 인 Action Selection에 사용 된 가장 일반적인 질문은 그 후 무엇을 해야하는지, 다음에 일어날 일에 중점을 둡니다. 새로운 실험 동작 선택을 위해 응답을 재활용 할 수 있습니다. 행동 선택의 주요 예는 게임 및 인공 지능 프로그래밍에서 찾을 수 있습니다. 컴퓨터 게임에서는 Halo 및 카운터 스트라이크와 같은 1 인칭 슈터 (FPS)에서 찾을 수 있습니다. Creatures 애완 동물 기반 게임은 인공 지능 엔진을 사용하여 작업에 적응하여 자체 결정을 내릴 수 있습니다.

액션 선택을 독특한 필드로 만드는 것은 허용 가능한 수준의 데이터를 갖기 위해 항상 엄격한 안내서가 있다는 것입니다. 가이드는 항상 인간이나 동물에서 패턴 화 된 주제를 기반으로합니다. 대부분의 경우, 모든 연구원과 프로그래머가 아니라면 주제는 항상 Envi가있는 위치에 배치해야합니다.Ronment는 예측할 수 없으며 항상 변화하고 있습니다. 주제는 여러 작업을 수행하는 동안 제 시간에 반응해야합니다. 또한 무작위 요인을 가져 오려면 실제 살아있는 인간과 상호 작용해야합니다.

많은 임의의 요인과 따라야 할 엄격한 지침으로, 각 실험마다 항상 다른 상황이 있기 때문에 연구는 결코 끝나지 않습니다. 연구원과 프로그래머 가이 분야를 집중적으로 연구하게하는 주요 요인 중 하나는 응답 시간입니다. 피험자가 행동을 배운 성공적인 실험마다 다른 행동의 길이 나올 것입니다. 이것은 이전 버전과 비교할 때 더 복잡한 주제를 만듭니다.