市場調査目的のためにユーザーエージェントを構築するためにゲームの概念を使用して

Question

私は、オンライン空間での市場調査会社のために働きます。私たちは、一年以上たちのサイクルの全てを費やしてきたし、半分が良く利用できる調査でそれらを配置する（時間をかけて）回答者プロファイリングに関して、この空間に次の大きなものを構築します。私たちの研究者の一つは（当然のように）何度も私たちに求めているものは、この新しいプロファイリングシステムの価値を証明し、それが持っているルールセットのバージョンを示すために、多くのアルゴリズムとルールをだとの調整の結果を予測するためのツールですより良い成果ます。

の目標は、私たちのプロファイリングシステムのスライバー取ることができるようにすることです（与えられた時間のためのQ＆Aデータの静的スライス - 性別：男性/女性、ドリンク：コーラ/ペプシ/ mt.dew、収入：など）そして、インタラクティブな結果がどうなるか見るために私達のプロファイリングシステムを介してユーザエージェント（人為的に開発されたソフトウェアロボットやエージェント）を実行します。 Q＆Aデータは同じにされるであろうように、答えを選択するユーザエージェントの能力が同じになる、とプロファイラ作品がどのように変化するかの背後にある唯一のアルゴリズムとルール - これは理論的には、私たちはへの変更の結果を事前に決定することが可能になります私たちのシステム。この結果は、その後、当社の生産システムに変更をプッシュする前に証明変化に私たちを可能にするであろう。希望は私たちがより簡単に野生にリリースする前に、すべてのエラーをキャッチすることができることでしょう。しかし、これはまた、私たちは、プロファイラでの最適化のために狩りにロジックへの変更をテストできるようになります。

私の質問：（C＃/。NET主に）私のような誰かのためののみ、私は外部と相互作用することができるユーザーエージェントの構築を始めるために見ないWebアプリケーション空間、で働いて本当にしていますそのような私のプロファイリングシステムなどのシステム？私は、特に1000年（千）のエージェントをスピンアップし、それらが特性に基づいてプロファイリングシステムによってそれらに提示される質問に答えることができることによって、（一定時間以上）私のプロファイリングシステムと対話している方法を知っておく必要があります動的初期化時にユーザエージェント上に定義されている。の

この例では、私はいくつかの黒のエージェント、中国の一部の薬、などいくつかの男性の薬、一部の女性エージェント、一部の古い薬、いくつかの新しい薬、いくつかの宗教的な薬、コークスを飲むこと、いくつか、およびそれらのすべてを必要とするということです最も適切世界に似ていると一緒に混合しました。私たちは簡単に10％の黒人男性、自宅の母親で、60％の白人女性滞在し、私たちの人口のすべての他の表現をスピンアップすることができるように、我々はすでに我々の人口のダウン人口統計休憩を持っています。

このようなシステムを作成するための私の最初の考えは、 に私のXbox 360の電源を使用していた、といくつかの追加の特性を持つオブジェクト指向の世界から人に似ているいくつかのよく考え抜か薬はしますインテリジェントにいくつかの質問に答える...と、他の人に推測することができます。

は、私の同僚と話して、それは私がそこに人工知能フレームワークの一部と1000年のCPU、グラフィックスカードを使用することが示唆されたユーザエージェントの負荷のうち、いくつかの超邪悪な高速なパフォーマンスを得るために（我々は既に持っています）。各CPUは、エージェント...（このようなもの）です。

この種のものの経験とそこに誰がいますか？世界の架空のモデルで問題を校正？

Answer 1

何このシステムへのインタフェースであり、どのように人はそれを使用しない -

あなたは「外部のシステムとの対話」と言いますか？それは、ウェブ上ですか？もしそうなら、あなたのパフォーマンスのボトルネックもLAN経由で、ネットワークになるためには、GPUの最適化などを考えるあなたの時間を無駄にしています。このような状況ではあなたにもちょうど順次エージェントを実行することができます。あなたが効果的に同時に1000のエージェントを起動できたとしても（おそらく複数のマシンに）、チャンスはあなただけのサービス攻撃を誤って拒否してターゲットサーバを損なうだろうと高いので、それは逆効果です。あなたは直接のプロセス間通信を許可するようにそのインターフェイスを変更する機能を持っている場合しかし、あなたは大規模な並列処理のアプローチを考慮に戻って行くことができます。しかし、その後1000年には、コンピューティングという点では大きな数ではありません。それはあなたがそのように持つことで、保存したいよりも、並列で実行するアルゴリズムを作るより多くの時間を費やすだろう可能性があります。

「人工知能フレームワーク」のように、私はあなたを助けることはそれほど曖昧なものはないと思います。標準である現代的なアプローチする：ブック人工知能 - AIとインテリジェントエージェントは、大規模なフィールドであり、知的エージェントの紹介文は、1000ページで構成されているではないでしょうが、多くの問題に適用することができ、その多く多分20または30完全に独立した技術を、含まれています。あなたがより明確にどのようなタスクを指定することができた場合は、エージェントが実行しなければならない、そしてそれがどのまともな技術が可能になる摘み、それらの意思決定を行うために持って入力します。あなたはちょうどあなたが以前に作られたテーブルから使用する答えを探す - 実際には、それはあなたがエージェントの人口統計と意思決定の間に明確なマッピングを持っている場合は、あなたの問題は全くAIを必要としないことが判明することがあります。だから、それはあなたが実際に最初に解決しようとしているどのような問題が出て働くことが重要です。