Post #1068

Важный пост Левина, как может действовать распределенный интеллект. Шахматы считаются игрой стратегического мышления, основанного на богатом предыдущем опыте шахматных игр, и планирования, включающего гештальт всей доски (не только латерально, в пространстве, но и во времени, с учетом будущих состояний доски). Конечно, вы не смогли бы играть в нее, если бы у вас не было ни истории, ни памяти, ни шахматных знаний, ни централизованного планировщика, координирующего фигуры? Встречайте наш новый препринт Стремясь изучить, как компетентность в решении проблем возникает в минимальных распределенных системах из компетентных компонентов, мы задались вопросом: сколько шахмат может сыграть рой, не имеющий ни механизма управления сверху вниз, ни стратегии? Здесь каждая фигура - это агент, и все, что он знает, - это то, что он голоден и хочет съесть фигуры другой стороны. Ни памяти, ни стигматизма, ни стратегии, ни предсказаний, ни веерного дерева будущих ходов, которые нужно пройти. Мы исследовали такие вещи, как "радиус обзора" (какую часть доски вокруг себя он видит) и порядок ходов (кто получает право действовать в каждый данный ход). Абстракт Шахматы - это хорошо изученный виртуальный мир, в котором люди и искусственные интеллекты перемещают фигуры к желаемым целям в рамках установленных правил. Типичный сценарий предполагает управление сверху вниз, когда один когнитивный агент планирует и выполняет ходы, используя фигуры в качестве своего воплощения в шахматной вселенной. Однако в конечном итоге и биологические, и инженерные агенты состоят из частей, радикально различающихся по степени компетентности. Зарождающаяся область Diverse Intelligence стремится понять, как согласованное поведение и целеустремленная навигация в проблемном пространстве возникают у сложных агентов в результате взаимодействия их более простых компонентов. Так, мы изучили мир шахматных правил с точки зрения коллективного интеллекта и охарактеризовали версию этой классической игры "снизу вверх", в которой нет ни центрального контроллера, ни долгосрочного планирования. Вместо этого каждая отдельная фигура имеет свои собственные движущие силы и принимает решения на основе локальной ограниченной информации и своих собственных целей. Мы проанализировали поведение этого распределенного агента при игре против Stockfish, стандартного шахматного алгоритма. Мы протестировали несколько индивидуальных политик, разработанных вручную, а затем реализовали эволюционный алгоритм, чтобы посмотреть, как будут развиваться поведенческие геномы отдельных фигур под действием отбора, применяемого к шахматной приспособленности коллективного агента. Мы заметили, что, несмотря на минимальный интеллект каждой фигуры, команда распределенных шахматных фигур демонстрирует рейтинг Elo до ~1050, что эквивалентно начинающему человеческому шахматисту. При этом, по сравнению с продвинутыми шахматными движками вроде Stockfish, распределенные шахматные фигуры значительно эффективнее в вычислениях. Распределенные шахматные фигуры выбирают свой следующий ход примерно в 7 раз быстрее, чем Stockfish Engine с глубиной поиска 8. Исследуя различные локальные политики для распределенных агентов, мы обнаружили, что политики, способствующие нападению, такие как нападение на короля противника и противостоящую фигуру с наивысшей стоимостью, двигаясь менее осторожно, и радиус обзора в 4 клетки, дают оптимальную производительность. Сравнение централизованных и распределенных версий знакомых минимальных сред может пролить свет на масштабирование познания и требования к коллективному интеллекту в естественно развивающихся и созданных системах". Майкл Левин говоря о распределенном интеллекте подразумевает биологическую систему, а я, со свой стороны, социальную. Нам нужен интеллектуальный рой. К примеру, я взаимодействую с каналов SER OV и мы учимся генерить как можно более качественные имморталистические промты. У нас получаются более интересные ответы моделей. Мы нащупываем алгоритм, как создать рой.