Làm thế nào để các thuật toán tìm đường thông thường so sánh với quá trình của con người

Điều này có thể giáp với khoa học nhận thức tính toán, nhưng tôi tò mò về cách quá trình tiếp theo các thuật toán tìm đường thông thường (như A * ) so sánh với quá trình con người sử dụng trong các tình huống tìm đường khác nhau (được cung cấp cùng một thông tin). Là những quá trình tương tự?

Con người có xu hướng chọn không tối ưu hoàn toàn, nhưng gần với các giải pháp ngắn nhất. Vì vậy, bạn sẽ cần xem xét các thuật toán mờ (gần đúng), không phải ở A *.

Thuật toán gần nhất với suy nghĩ của con người mà tôi biết là hệ thống phân cấp Tương tác ngang bằng với thuật toán cắt tỉa Reach . Khi tôi cần tìm một con đường giữa A và B trên bản đồ, tôi làm một tổng quan nhanh, xem xét nếu có qua sông hoặc một cái gì đó khác và tìm kiếm một số cách chung và sau đó thêm chi tiết có thể rút ngắn đường đi.

Ở đây bạn là một số cân nhắc. Hai người đầu tiên được lấy từ Tiến sĩ tuyệt vời của Andreas Junghanns (hiện đã trở lại Công nghiệp ở Berlin, Đức và rất vui khi được đếm anh ấy trong số bạn bè của tôi :)):

Breadth-First Search : Nếu bạn chỉ đứng trước một món đồ nội thất và thứ gì đó có giá trị (ví dụ như đồng xu, hoặc chiếc nhẫn) rơi xuống và đi bên dưới đồ nội thất, để bạn không thể nhìn thấy nó, thì bạn khẽ vẫy tay bắt đầu từ điểm mà bạn nhìn thấy các đối tượng biến mất. Nếu bạn không tìm thấy nó, bạn đi xa hơn một chút và tiếp tục theo cách này cho đến khi bạn tìm thấy nó hoặc bạn mất kiên nhẫn. Đó chính xác là tìm kiếm đầu tiên theo chiều rộng : trước tiên, bạn xem xét tất cả các vị trí chưa biết ở độ sâu 1, sau đó ở độ sâu 2, v.v.

Tìm kiếm theo chiều sâu : khi tìm kiếm thứ gì đó được đặt ở xa xung quanh bạn, bạn không bao giờ chọn thuật toán đã nói ở trên và thay vào đó bạn cam kết thực hiện một hướng. Một ví dụ là Cristobal Colon cam kết ở phía tây khi tìm đường đến Ấn Độ. Chà, anh ấy đã sai nhưng ngày nay chúng ta biết điều đó. Hãy tưởng tượng Đại tá đang thử một cuộc tìm kiếm đầu tiên và di chuyển dọc theo một vòng xoắn ốc từ Burgos nơi hợp đồng giữa Reyes Católicos và Đại tá được ký kết. Thay vào đó, anh chỉ vào một hướng nhất định mà không bao giờ quay lại.

Một ví dụ khác từ một trong những giáo sư của tôi tại Đại học (Jose Cuena, người đã qua đời) liên quan đến tìm kiếm hai chiều : các kỹ sư, khi xây dựng các đường hầm trên núi bắt đầu từ cả hai đầu và kết thúc khi họ gặp nhau ở giữa. Lý do rất đơn giản, nếu họ bắt đầu chỉ từ một đầu thì rất có khả năng sẽ có một độ lệch rất lớn ở đầu kia. Bắt đầu từ cả hai đầu đồng thời giảm thiểu độ lệch trong điểm gặp gỡ.

Bây giờ, ngay cả trong trường hợp của A hãy để tôi nhớ lại những cân nhắc tương tự mà tôi đã làm với các học sinh của mình:$^*$

• Các danh sách mở chỉ là danh sách các khả năng mở đang chờ để được xem xét. Tất cả con người làm điều này mặc dù chúng ta không tốt như máy tính ghi nhớ mọi thứ.
• Các danh sách đóng chỉ phục vụ để tránh lập luận hình tròn hoặc tiếp tục lập luận từ một điểm mà chúng ta đã xem trước đó. Điều này xảy ra nếu bạn đang lý luận với giọng to và bạn lặp lại một cái gì đó. Sau đó, ai đó sẽ nhận ra và sẽ ngay lập tức nói với bạn "này anh bạn, bạn đã nói điều đó trước đây"

Một câu hỏi rất thú vị được người khác giải quyết là liệu con người có thể chạy bất kỳ thuật toán nào và (thậm chí thú vị hơn theo quan điểm của tôi) liệu các thuật toán này (hay nói chung, cách chúng ta xây dựng Trí tuệ nhân tạo) bắt chước các quy trình thông minh tự nhiên của chúng ta.

Bạn đã xem một đứa trẻ học cách điều hướng một căn phòng? Bạn phải nói với họ, "Đi quanh bàn. AROUND ".

Kế hoạch con đường của con người là một túi heuristic, một số bẩm sinh và một số học được. Lookahead có thể được cố định ở một số nhỏ, chắc chắn không phải là đệ quy chung như A *.