Wat is actieselectie?

Actieselectie is een proces waarbij een ontworpen intelligent systeem reageert op een bepaald probleem. Het is meestal een veld dat wordt bestudeerd in psychologie, robotica en kunstmatige intelligentie. Actieselectie is synoniem voor besluitvorming en gedragskeuze. De verzamelde gegevens worden onderzocht en opgesplitst om ze aan te passen aan kunstmatige systemen zoals robotica, videogames en kunstmatige intelligentieprogrammering.

Veel van de gegevens in de life sciences kunnen worden waargenomen en geëxperimenteerd om een ​​variabele respons op te roepen. Alle levende wezens hebben hun eigen instinctieve reactie op voedsel, roofdieren en vrienden. Het creëren van een gecontroleerde omgeving waarin de bestudeerde dieren altijd verschillende oplossingen voor verschillende problemen uitvoeren, biedt onderzoekers en programmeurs een basis voor de voortgang van hun studie. Dit heeft er op zijn beurt weer toe geleid dat onderzoekers en programmeurs proberen om die instinctieve reacties op een gecontroleerde manier te reproduceren.

Voor onderzoekers en programmeurs zijn de meest voorkomende vragen die worden gebruikt bij actieselectie gericht op wat daarna te doen en wat er daarna gebeurt. De reacties kunnen op hun beurt worden gerecycled voor een nieuwe reeks experimentele actieselecties. Voorbeelden van actieselectie zijn te vinden in games en kunstmatige intelligentieprogrammering. In computergames is het te vinden in First-Person Shooters (FPS) zoals Halo en Counter-Strike. Creatures , een op huisdieren gebaseerd spel, maakt gebruik van een kunstmatige intelligentie-engine die zijn eigen beslissingen kan nemen door zich aan te passen aan taken.

Wat actieselectie tot een uniek veld maakt, is dat er altijd een strikte gids is om een ​​acceptabel gegevensniveau te volgen. De gids zou altijd gebaseerd zijn op een onderwerp dat is gebaseerd op een mens of dier. Voor de meeste, zo niet alle onderzoekers en programmeurs, moet een onderwerp altijd op een locatie worden geplaatst waar de omgeving onvoorspelbaar is en altijd verandert. Het onderwerp moet ook op tijd reageren tijdens het uitvoeren van een aantal taken. Het moet ook een wisselwerking hebben met echte levende mensen om een ​​willekeurige factor in te voeren.

Met zoveel willekeurige factoren en een strikte richtlijn om te volgen, eindigt onderzoek nooit, omdat er voor elk experiment altijd een andere reeks omstandigheden zal zijn. Een primaire factor waardoor onderzoekers en programmeurs dit veld intensief bestuderen, is responstijd. Bij elk succesvol experiment waarbij het onderwerp een actie heeft geleerd, komt er een andere actielijn. Dit zorgt op zijn beurt voor een complexer onderwerp in vergelijking met een vorige versie.