Архив категории Идеи
Treasure Hunters
Идеи | Консультации | Концепты Февраль 25, 2011
Мой друг Володя Вайнер умеет обрадовать масштабностью перспектив. Какое-то время назад получаю от него сообщение следующего содержания.
Дима, привет! Есть информация. В Общественной Палате РФ обсуждали как поддержать музеи в Москве, России, и известно, что Потанин готов теоретически финансировать проекты типа интерактивных порталов с игровым содержанием и переходами на адреса или содержание музеев. Любые варианты интерактивных идей по продвижению. Можно сделать короткое предложение? Его передадут Потанину. Интересно тебе такое?
Главное я сразу как-то не обратил внимания на выражение “готов теоретически финансировать” и мне сделалось интересно.
Есть такой под-жанр приключенческой литературы и приключенческого кино, который можно назвать условно "охотой за сокровищами".
Deliberative Network Architecture
Идеи | Консультации Декабрь 3, 2007
Весной 2003 года Алан Гасанов передал мне для ознакомления дизайн-документ амбициозного игрового проекта с рабочим названием Oldport Phenomenon, и попросил сформулировать идеи относительно AI подсистемы для этой игры. Проблема заключалась в том, что персонажи в Oldport Phenomenon должны были демонстрировать практически человеческое поведение в контексте психологического триллера.
Этот серьезный жанр, кажется, предъявляет чрезмерные требования к сложности моделей поведения персонажей, но это так только на первый взгляд. В действительности, эта задача скорее всего проще чем задача моделирования реалистичного многообразного поведения виртуальных солдат в современных шутерах. Почему?
CAC. Первая модель.
Идеи Май 27, 2005
Итак, контроллер – клеточный автомат. Сколь угодно сложный вообще говоря. Однако, для того чтобы начать моделировать достаточно взять самую простую систему. Есть подозрение, что уровень сложности модели будет соответствовать только уровню сложности адаптивного поведения которое можно получить, но не скажется на принципиальной возможности.
Возьмем простую плоскость, точнее несколько плоскостей, определим содержание и мэппинг сигналов рецепторов, определим мэппинг активаторов, законы CA и.. посмотрим.
Будем моделировать контроллер механизма управления движением простым двухколесным роботом. В самых первых экспериментах я планирую поместить в среду только источник прямого воздействия интенсивность которого линейно убывает с расстоянием, назовем этот источник источником света. Нашей задачей будет выяснить можем ли мы добиться таких правил КА, которые сделают хаотичное движение целенаправленным (неважно как именно по отношению к источнику оно будет направлено). Архитектура, база которой столь низкоуровневая, не позволяет нам сходу понять каким именно образом следует моделировать мотивы и стимулы, поэтому и задачу такую мы поставить не можем, пока. Ограничимся поиском возможности хоть какого-то целенаправленного поведения.
Клеточный Автомат – адаптивный контроллер
Идеи Февраль 23, 2005
Идея нового контроллера проста, но крайне необычна. Точнее, если с позиций знания о таком подходе анализировать идеи и рассуждения о возможном устройстве контроллеров адаптивного поведения других авторов, понимаешь, что общая идея витает в воздухе, но в эту только что придуманную мной форму почему-то не материализуется.
Итак, что если в основе живой мыслительной деятельности лежит клеточный автомат? Представить себе что мозг может быть таким автоматом в действительности очень просто – его физическое устройство именно таково, какое необходимо для реализации функциональности клеточного автомата. Процессы, которые в нем происходят так же по видимому могут быть истолкованы как активность клеточного автомата. Т.о. самый первый очень грубый анализ позволяет нам с ходу заключить, что противоречия с биологической действительностью, явного, которое помешало бы нам развивать эту идею не наблюдается. Возможно, это и не слишком важно, но все равно приятно.
FSM: Нечеткие функции принадлежности и переходов
Идеи Июль 5, 2003
Прежде всего коротко о том в чем суть идеи. Предположим, что у нас есть сигнал принимающий определенное известное количество дискретных значений. В этой ситуации кажется очевидным, что каждый такой сигнал требует отдельной способа реакции или обработки. Однако, при большом количестве значений, во-первых, и в ситуации когда сигналы имеющие разные значения с определенной "точностью" имеют одинаковых смысл с точки зрения их обработки, во-вторых, организация отдельных входов – требует чрезмерных ресурсов и по этой причине может оказаться невозможной. Кажется разумным найти способ группировки сигналов таким образом, чтобы сходные сигналы можно было обрабатывать одинаково. Если же нам нужна адаптивность, то способ группировки должен допускать переопределение и добавление групп на ходу. Вот эту задачу – нахождения гибкого способа "классификации" сигнала и решает
Изначально, все возможные сигналы мы относим к одной единственной группе. По мере обучения мы определяем новые и новые группы.
FSM. Обучаемый адаптивный контроллер
Идеи Июнь 2, 2002
В связи с проектом онлайн игры Formula F возникла задача построения простой управляющей обучаемой системы поведения виртуального пилота гоночного автомобиля. Изначально планируется оставаться в рамках очень простой модели автомобиля (газ, тормоз, рулевое управление). Если окажется что модель получается сильной и адекватной, попробуем усложнять модель автомобиля и вводить физические характеристики трека (такие как уклоны, трение и прочее). Необходимо, что бы пилот умел следовать дороге, избегать столкновений со статическими и динамическими препятствиями, выдерживать задаваемый временной режим, совершать обгоны и уклонения от обгонов.
Решить эту задачу предполагается построив контроллер поведения на базе Fuzzy State Machine (нечеткого конечного автомата).
