Wie sind gemeinsame Pfadfindungsalgorithmen mit dem menschlichen Prozess verglichen?

Question

Dies könnte sich an die rechnerische kognitive Wissenschaft beschränken, aber ich bin gespannt, wie der Prozess, der von gemeinsamen Pfadfindungsalgorithmen gefolgt ist (wie z. EIN*) Vergleich mit dem Prozess, den Menschen in verschiedenen Pfadfindungssituationen verwenden (angesichts der gleichen Informationen). Sind diese Prozesse ähnlich?

Answer 1

Menschen neigen dazu, sich nicht streng optimal zu entscheiden, sondern nahezu kürzeste Lösungen. Sie müssen sich also Fuzzy -Algorithmen ansehen, nicht bei einem*.

Der engste Algorithmus zu menschlichem Denken, von dem ich weiß, dass er ein ist, ist a KONTAKTION -Hierarchien auf NACH mit a Erreichen Beschneidungsalgorithmus. Wenn ich auf der Karte einen Pfad zwischen A und B finden muss, mache ich einen schnellen Überblick, unter Berücksichtigung, wenn es überqueren oder etwas anderes überquert werden und nach allgemeinen Wegen suche und dann Details hinzufügt, die den Pfad verkürzen könnten.

Answer 2

Hier sind Sie eine Reihe von Überlegungen. Die ersten beiden stammen aus dem wunderbar PhD von Andreas Junghanns (jetzt zurück in die Industrie in Berlin, Deutschland und glücklich, ihn unter meinen Freunden zu zählen :)):

Breite-First-Suche: Wenn Sie nur vor einem Möbel stehen und etwas Wertvolles (sagen Sie eine Münze oder Ring) fällt und geht unter die Möbel, damit Sie sie nicht sehen können das Objekt dissbaut. Wenn Sie es nicht finden, gehen Sie ein bisschen weiter und gehen auf diese Weise fort, bis Sie es entweder finden oder Ihre Geduld verlieren. Das ist genau Breite-First-Suche In Aktion: Zuerst betrachten Sie alle unbekannten Orte in der Tiefe 1, dann in der Tiefe 2 und so weiter.

Tiefe-First-Suche: Wenn Sie nach etwas suchen, das sich aus der Ferne in Ihrer Umgebung befindet, wählen Sie nie den oben genannten Algorithmus und verpflichten sich stattdessen auf eine Richtung. Ein Beispiel ist Cristobal Colon, der sich im Westen verpflichtet, wenn er einen Weg zu den Indianern sucht. Nun, er hat sich geirrt, aber wir wissen das heutzutage. Stellen Sie sich vor, Colon probiert eine Breite zuerst durch und bewegte sich entlang einer Spirale von Burgos, wo der Vertrag zwischen den Reyes Católicos und Colon unterzeichnet wurde. Stattdessen zeigte er auf eine bestimmte Richtung, ohne jemals zurückzukehren.

Ein weiteres Beispiel eines meiner Professoren an der Universität (José Cuena, der bereits verstorben ist) Grüße Bidirektionale Suche: Ingenieure beginnen beim Bau von Tunneln in Bergen gleichzeitig von beiden Enden und enden, wenn sie sich irgendwo in der Mitte treffen. Der Grund ist einfach, wenn sie nur von einem Ende von einem Ende beginnen, ist es sehr wahrscheinlich, dass es eine große Abweichung am anderen Ende geben wird. Ausgehend von beiden Enden minimiert gleichzeitig die Abweichung im Treffpunkt.

Nun, selbst bei einem $^*$ lasst mich an die gleichen Überlegungen erinnern, die ich meinen Schülern mache:

• Das Öffnen Sie die Liste ist nur die Liste der offenen Möglichkeiten, die auf berücksichtigt werden müssen. Alle Menschen tun dies, obwohl wir nicht so gut sind wie Computer, die sich an Dinge erinnern.
• Das geschlossene Liste dient nur, um kreisförmige Argumentation oder anhaltende Argumentation von einem Punkt zu vermeiden, den wir bereits zuvor in Betracht gezogen haben. Dies geschieht, wenn Sie laute Stimme denken und etwas wiederholen. Dann wird jemand Ihnen merken und Ihnen sofort sagen "Hey Mann, das hast du schon schon einmal gesagt."

Eine sehr interessante Frage, die von anderen irgendwie angesprochen wird, ist, ob Menschen einen Algorithmus ausführen können und (noch interessanter aus meiner Sicht), ob diese Algorithmen (oder im Allgemeinen die Art und Weise, wie wir künstliche Intelligenz aufbauen), unsere natürlichen intelligenten Verfahren imitieren.

Answer 3

Haben Sie ein Kind gesehen, das gelernt hat, in einem Raum zu navigieren? Sie müssen es ihnen sagen: "Geh um den Tisch. UM".

Die Planung der menschlichen Pfad ist eine Tasche mit Heuristik, einige angeborene und einige gelernt. Lookahead ist wahrscheinlich auf eine kleine Zahl befestigt, sicherlich keine allgemeine Rekursion wie a*.