перспективы ИИ и робототехники в космосе.

[Kosmogen]

Вот еще к нему популятор:
public interface IPopulator {
        IGenom Create();
        object GetSolution(IGenom AGenom);
    }
Делает, собственно, две вещи
1) Создает новую особь из ничего.
2) GetSolution Превращает геном в объект конкретного типа, к примеру в полином. То есть, конструирует искомый класс из набора чисел.
Прошу учесть, я не говорил, что это лучший мой ИИ. Но зато он на три экрана и работает.

Примерно понятно, хотя собрать ваши фрагменты в программу и проверить её нет С# компилятора под рукой.  Если у вас есть  готовый рабочий код на С++ с примером было бы ещё понятней.  

Но уже ясно, что это, конечно, далеко не ИИ, а ИД - интерпретатор данных с генетическим алгоритмом, хотя и важная, но лишь часть схемы ИИ. Эволюционирующий ИИ человеческого типа должен при взаимодействии с внешними сигналами, при увеличении сложности  структуры данных, не только анализировать их и реагировать откликом, выдавая решения, но и анализировать и оптимизировать свой собственный код в соответствии с заданной целевой функцией существования (что для человека является выживание в окружающей среде).

[Kosmogen]

Остальных мочит и заменяет на потомков и мутантов.

Вычисления заканчиваются в тот момент, когда за некоторое число поколений геном ни разу не улучшился. Т.е. родился совершенный будда, лучше которого ну никак.

Вот и вся любовь.

Быстродействие катастрофически зависит от эффективности функции Fitness. Если эта функция каждый раз просчитывает здоровенный массив исходных данных, - тогда CUDA или что-то в этом духе.

Между поколениями исходные данные можно менять (добавлять новые, удалять старые), тогда Эволвер будет за изменениями следить и менять лучшего Гуя на другого, даже если раньше сабж его устраивал.

Да, интересно, возможно в этом что-то есть, но надо проверить эту работу на открытом потоке данных с постоянно усложняющимся набором данных, то есть на взаимодействии с РЕАЛЬНЫМ миром, а не искусственной последовательностью чисел. Вопрос  как это сделать? Надо включить для начала ваш пакет ИИ в систему восприятия робота с видеокамерой-акустическим датчиком-рентгеноскопией-3D сканером-манипуляторами для модернизации себя любимого, наделить этого робота виртуально функциями человеческого организма и задать ему цель выжить. Тогда только станет ясно как этот зародыш ИИ станет эволюционировать со скоростью в несколько гигагерц или более. :lol:

[Антип Од]

Но уже ясно, что это, конечно, далеко не ИИ

Я в первом посте так и написал, что то был генетический алгоритм, а не ИИ человеческого типа. Однако, он просто решает задачи, решение которых детерминироваными методами было бы на порядки сложнее.
Я и сам не знаю, почему генетические алгоритмы относят к ИИ.

Еще раз говорю, как сделать ИИ человеческого (а не, к примеру, бюрократического) типа, не имею ни малейшего понятия. И даже что это не имею понятия. Алекса, кажется, догадывается...

Видеокамера - всего лишь один из типов сенсоров. Вовсе не обязательно ставить именно видеокамеру. Данные есть данные.

Скажем так, ориентировка на местности по картинке - задача практически решенная, как и воссоздание 3d модели по видеосигналу (последнее было убедительно обосновано лет эдак 25 назад). БПЛА способный слетать на разведку, поискать врагов и пострелять их (БЕЗ GPS и вообще без связи, - только визуально) - тоже не бином Ньютона. Просто в этой области те, кто реально работает, - не публикуются, а те, кто публикуется - реально не работают.

Но задача ориентировки на местности и распознавания объектов это, увы, тоже не "настоящий" ИИ.

Нет, простого примерчика под руками нету. Но на любые вопросы отвечу.

[zyxman]

Да, интересно, возможно в этом что-то есть, но надо проверить эту работу на открытом потоке данных с постоянно усложняющимся набором данных, то есть на взаимодействии с РЕАЛЬНЫМ миром, а не искусственной последовательностью чисел. Вопрос  как это сделать?

Очень просто.
Космическую баллистику ведь не в декартовых координатах считают, правда?
Так и тут - просто нужно сделать соответствующую систему координат и набор данных получится простым.

А кстати реальный мир не такой уж и сложный как об этом говорят.
Ну то есть по крайней мере поведение людей реально очень предсказуемо, только иногда применять что-то вроде теории Шредингера.

[Антип Од]

А кстати реальный мир не такой уж и сложный как об этом говорят.

О! Золотые слова!

Никто не задумывался, почему в учебнике синусы, косинусы, логарифмы  и е в степени x на каждой странице, ну-и, может, полтора десятка всего "популярных" функций наберется? И все. Чо так мало-то? И на калькуляторе инженерном кнопочек тоже фиг да маленько. А, вроде, он годится для всего...

Да просто все... Эти функции - частные решения дифур второго порядка. А реальный мир настолько прост, что в нем практически нет ничего чего бы не описывалось дифурами порядка не выше 2.

В таком нехитром мире робот, который дифуры решает в лет, имеет серьезный бонус!

[sychbird]

Интеллект и сознание насекомых недооценивались.
http://www.membrana.ru/lenta/index.html?9877

[Not]

Тем временем, пока суд да дело, команда SyNAPSE в IBM выполнила очередной этап в одноименном проекте DARPA. Группа занимается имитационным моделированием мозга. Во время последних экспериментов, в которых был задействован суперкомпьютер DAWN ливерморской национальной лаборатории был достигнут уровень синаптической активности мозга кошки - 10^9 нейронов, 10^13 синаптических соединений, что составляет приблизительно пять процентов от сложности мозга человека. Мощность компьютера - 500 терафлоп. По некоторым оценкам, соответствующая имитация мозга человека может состояться уже в 2019 году, при условии сохранения существующей скорости развития СуперЭВМ.  

В рамках этого же проекта в IBM развивается направление "синаптроники", технологически связанное с областью нанотехнологии. Здесь создаются кремниевые кристаллы, содержащие структуры, имитирующие синаптическую память, состоящие из так называемых мемисторов - ячейек, сопротивление которых является функцией от активности синаптического контакта.

Проект SyNAPSE на сайте DARPA

https://www.fbo.gov/index?s=opportunity&mode=form&id=b7b66ad9c0d5a7df21d9488b107256ae&tab=core&_cview=1&cck=1&au=&ck=

Персональная страничка лидера проекта

http://www.almaden.ibm.com/cs/people/dmodha/