dobr_i_trezv

Category:

Парадигмально важное (продолжение)

Попробуем простроить активного эмоционального агента на концептуальном уровне.

1. Агент активен, т.е. идейно подобно агентам из reinforcement learning. Идейно, не по конкретной реализации. Активен, т.е. сам интерпретирует окружающую среду и совершает действия в среде.

2. Органы чувств (зрение, слух и т.п.) такого агента — это один (или пачка) из универсальных кодов. Наиболее всем знакомый пример такого кода — алгоритм Лемпеля Зива. 

3. пункт 2 поставляет сущности для мягкой модели. 

4. Очевидно, в силу конечности ресурсов агента, требуется garbage collection. 

5. Существующие императивные языки программирования закрепляет контекст, и переходы между контекстами становятся слишком дороги, по сравнению с блужданием внутри контекста. 

6. Контекст — это не рантайм и не нэймспэйс. Он формируется мягкими моделями. Контекст — скорее соответствует семантическому полю предметной области.

7. В идеале, требуется языковая система (от 0-языка до n-языка), в которой определен селектор. Требование к языковой системе возможно в том, что языковая система должна быть по максимуму ортогональна контекстам. Возможно в том, что языковая система должна быть по максимуму параллельна контекстам. Возможно, она должна иметь возможность «разворачиваться» от ортогональности до параллельности.  

8. 7 и 3 определяют основной алгоритм агента, именно этот алгоритм обслуживают другие алгоритмы, от универсальных кодов, до  garbage collection. Вспомогательные алгоритмы с основным, если их изобразить в диаграммах Венна, безусловно имеют пересечение.

9. Селектор и память селектора — есть ядро эмоциональности агента.

10. Эмоциональность агента — одно из, но всё же необходимое условие, для социализации, кооперации и коммуникации агентов. 

11. Социализация, кооперация и коммуникация агентов преследует цели распределения нагрузки п.2 . между параллельно активными агентами, работающими над поиском n-мерных координат контекста и составления мягких моделей контекста.

12. Такие стратегии как bruteforce и fuzzing mutation algorithms включены в 11.

13. Аналогия, метафора, языковой системы, контекстам и селектору - может служить спираль днк, экспрессия генов и работа рнк.

14. основной алгоритм агента 8 есть конкретная реализация гипотетико-реконструктивного подхода с одной стороны, и потенциально саморасширяемого множества действий агента. Пусть и через создание и использование инструмента. В этом, и в эмоциональности, заключено основное  расхождение с существующими агентами из  reinforcement learning. 

Error

Anonymous comments are disabled in this journal

default userpic

Your IP address will be recorded 


ИМХО, могу сильно лажать
я не уверен, что понял проблему с полиморфизмом

открываю вики, вроде там все хорошо написано
https://ru.wikipedia.org/wiki/Полиморфизм_(информатика)

например
ну т.е. надо уметь операцию сложения выполнять для целых чисел, для вещественных, для чисел с экспонентой, для комплексыых чисел
операция, функция, процедура одна, данные разных типов

очевидны подходы
- общий алгоритм обрабатывает разные типы данных одним способом

- общий алгоритм обрабатывает разные типы данных разными способами
(сам распознает каким способом обрабатывать встретившиеся данные, какого они типа и какую подпроцедуру вызвать)

- типы данных разные обрабатываем разными алгоритмами, алгоритмы имеют одно имя
(типа компилятор/интерпретатор сам должен разобраться)

вроде ничего не пропустил

ну а конкретные реализации в разных языках это несущественные детали имхо