tarasv>> Это слишком формально. Дерево состояний в Го больше числа атомов в обозримой вселенной и это дерево расширяется с очень высокой скоростью.yacc> Но ты же не Го упоминал
А ты написав про игры с неполной информацией зачем-то помянул деревья
В таких играх алгоритмы на деревьях тоже успеха не имели. В покере дерево есть, аккруатное такое и не очень большое, но алгоритмы на нем так и не смогли разработать, проверяли это очень много раз. В Старкрафте в наличии бинарное дерево системы "блондинка и динозавр"
AKA туман войны. Что будем с ним делать? И раз уж речь зашла про деревья то Го хороший пример того что и дерево есть и алгоритмы ясные, но технически это не реализуемо.
yacc> Не на множестве функций, а на R^n где n - совокупно количество входных и выходных параметров.
Входы "положение органов управления" и выход в виде вектора скорости самолета не связаны множеством
непрерывных не дискретных функций? ИМХО типичный "черный ящик". Нейронке его дали, она потыкала его палочкой и, судя по всему, неплохо выяснила что у него там внутри. По хорошему этот этап можно было и пропустить. Но ребята похоже что развлекались по полной, банкет был оплачен.
yacc> Да не выясняет нейросеть функции - это а-ля программируемый обучением фильтр. Ну типа четырехполюсника только большей размерности.
Тогда человек это тоже четырехполюсник. Современные нейронные сети и методы их обучения подсмотрены у природы. Но пока есть дикие проблемы с аппаратным обеспечением не позволяющие наращивать сложность решаемых задач.
tarasv>> Что именно ты имеешь в виду? Групповые действия?yacc> Пара/звено.
В такой ситуации у роботов будет серьезное преимущество. Современную связь, например IFDL или MADL, достаточно сложно заглушить. Это не Link-16 помехи ставить, грубая сила слабо помогает и потребная мощность шумовой глушилки живо напоминает ЭМ бомбу постоянного действия. Пилотируемые тоже все время обмениваются данными. Но, в отличии от человека, проблемы отображения 3D ситуации для быстрого ее осознания для роботов не существует.
yacc> Тогда в действиях той же пары он уязвим так же как и человек. Опять же не встречались симуляторы с ограниченным обзором.
Как я понял - ограниченный обзор и данные от реальных или слегка перспективных датчиков в текущих планах Heron. Правда подозреваю что уровень доступных подробностей о полученных результатах будет совсем другим.
tarasv>>Два-три дополнительных модуля обзорной ИК системы дадут стереоскопическое зрение с очень хорошим покрытием. yacc> Но уже без точной дальности.
Ничто не мешает попробовать тренировать нейронку давая ей вектор на цель и примерную дальность. Я считаю что мы априори не можем предсказать какой там будет результат.
yacc> Возвращаемся к синтетическому зрению, где роботы пока не блещут
Машинное зрение нужно для опознавания целей, их сопровождение задача гораздо проще. Был бы контраст.
yacc> А вот как будет восстанавливаться нейросеть по маневру - не знаю...
Именно по маневру ИМХО глубокая память состояний нейросети не нужна. Так что рестарт так-же как она начинает бой сейчас. Берем модель цели сохраненную в NVRAM и начинаем маневрирование с чистого листа.
Разработчики из Heron отказались от дообучения сети во время собственно боя, обучение ведется только во время тренировок. У лаптопного железа мощности на это просто не хватит. Так что сохранять в самой нейросети ничего не нужно.