In che modo gli algoritmi di pathfinding comuni si confrontano con il processo umano

Questo potrebbe confinare con la scienza cognitiva computazionale, ma sono curioso di sapere come il processo seguito da algoritmi di pathfinding comuni (come A * ) si confronta con il processo che gli umani usano in diverse situazioni di pathfinding (date le stesse informazioni). Questi processi sono simili?

algorithms graphs artificial-intelligence

— DorkRawk
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Gli umani possono usare l'algoritmo di pathfinding A * ... Voglio dire, un algoritmo è solo una tecnica, giusto? Non credo ci sia nessun algoritmo che un essere umano non possa eseguire. Suppongo che ciò a cui sto cercando di arrivare sia che probabilmente dovresti essere molto più chiaro in termini di ciò che costituisce "il processo che gli umani usano in diverse situazioni patogene". Non credo che qualcuno possa darti una risposta significativa fino a quando non dici come gli umani lo fanno davvero ... il che è probabilmente problematico nel caso generale, e sembra essere difficile anche qui.

— Patrick87,

Inoltre, spiega brevemente cosa fa A * e / o link a un riferimento. E: benvenuto!

— Raffaello

@ Patrick87 Certamente gli umani POSSONO fare qualsiasi algoritmo, ma questa non è una domanda molto interessante. Quello che stavo cercando di ottenere era il modo in cui gli algoritmi di pathfinding si confrontano con le tecniche utilizzate dagli umani quando lasciati per risolvere un problema da soli (senza una conoscenza preliminare degli algoritmi di pathfinding).

— DorkRawk,

Esistono studi sul comportamento umano in tali situazioni: una risposta ragionevole potrebbe puntare a studi concreti su come gli umani fanno il path-tracking.

— Suresh,

Gli umani non funzionano molto bene con i grafici a milioni di nodi, specialmente dati come elenchi di adiacenza, ma funziona bene. (In altre parole: come gli umani fanno esattamente cosa ?)

A^{*}

$A^*$

— JeffE,

Risposte:

Gli umani tendono a scegliere non strettamente ottimali, ma vicini alle soluzioni più brevi. Quindi dovrai guardare gli algoritmi fuzzy (approssimativi), non A *.

L'algoritmo più vicino al pensiero umano di cui sono a conoscenza è una gerarchia di contrazioni alla pari di un algoritmo di potatura di Reach . Quando ho bisogno di trovare un percorso tra A e B sulla mappa, faccio una rapida panoramica, prendendo in considerazione se si sta attraversando il fiume o qualcos'altro e cercando alcuni modi generali e quindi aggiungendo dettagli che potrebbero abbreviare il percorso.

— om-nom-nom
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Puoi dire che quest'ultimo approccio è solo percorsi più brevi che inizi con un'approssimazione approssimativa del grafico e perfeziona il grafico mentre procedi?

— Raffaello

@Raphael Sì, in realtà è una descrizione di ciò che fanno le Gerarchie di Contazioni (c'è anche un passaggio di preelaborazione, che prende il grafico e lo fa crollare in una gerarchia con livelli di dettaglio diversi) e contemporaneamente di ciò che farò come essere umano

— om-nom -nom

Ecco alcune considerazioni. I primi due sono tratti dal meraviglioso dottorato di ricerca di Andreas Junghanns (ora tornato all'industria a Berlino, Germania e felice di annoverarlo tra i miei amici :)):

Ricerca in primo piano : se ti trovi di fronte a un mobile e qualcosa di prezioso (diciamo una moneta o un anello) cade e va sotto il mobile, in modo da non poterlo vedere, allora agiti leggermente la mano a partire dal punto in cui hai visto scomparire l'oggetto. Se non lo trovi, vai un po 'oltre e procedi in questo modo fino a quando non lo trovi o perdi la pazienza. Questa è esattamente la prima ricerca in azione: in primo luogo, si considerano tutte le posizioni sconosciute alla profondità 1, quindi alla profondità 2 e così via.

Ricerca approfondita : quando cerchi qualcosa che si trova in un ambiente remoto, non scegli mai l'algoritmo sopra menzionato e invece ti impegni in una direzione. Un esempio è Cristobal Colon che si impegna a ovest quando cerca una rotta per gli indiani. Bene, aveva torto, ma lo sappiamo al giorno d'oggi. Immagina che Colon provi una prima ricerca e si muova lungo una spirale da Burgos, dove è stato firmato il contratto tra Reyes Católicos e Colon. Invece ha indicato una determinata direzione senza mai tornare indietro.

Un altro esempio di uno dei miei professori all'università (José Cuena, che è già deceduto) riguarda la ricerca bidirezionale : gli ingegneri, quando costruiscono tunnel in montagna iniziano simultaneamente da entrambe le estremità e terminano quando si incontrano da qualche parte nel mezzo. Il motivo è semplice, se iniziano solo da un'estremità, è molto probabile che ci sarà un'enorme deviazione nell'altra estremità. A partire da entrambe le estremità minimizza contemporaneamente la deviazione nel punto di incontro.

$^*$

L' elenco aperto è solo l'elenco delle possibilità aperte in attesa di essere prese in considerazione. Tutti gli umani lo fanno anche se non siamo bravi quanto i computer che ricordano le cose.
L' elenco chiuso serve solo ad evitare il ragionamento circolare o il ragionamento continuo da un punto che abbiamo già considerato in precedenza. Questo succede se stai ragionando ad alta voce e ripeti qualcosa. Quindi qualcuno realizzerà e ti dirà immediatamente "hey amico, l'hai già detto prima"

Una domanda molto interessante in qualche modo affrontata da altri è se gli umani possono eseguire qualsiasi algoritmo e (ancora più interessante dal mio punto di vista) se questi algoritmi (o, in generale, il modo in cui costruiamo l'intelligenza artificiale) imitano le nostre procedure intelligenti naturali.

— Carlos Linares López
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Il documento citato da Carlos può essere letto qui: svn.sable.mcgill.ca/sable/courses/COMP763/oldpapers/...

— TFerrell

-2

Hai visto un bambino imparare a navigare in una stanza? Devi dire loro: "Vai intorno al tavolo. INTORNO ".

La pianificazione del percorso umano è un sacco di euristiche, alcune innate e altre apprese. Lookahead è probabilmente fissato a un piccolo numero, certamente non una ricorsione generale come A *.

— Trevor Blackwell
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Questa risposta contiene solo speculazioni.

— Raffaello