Как общие алгоритмы поиска пути сравниваются с человеческим процессом

Это может граничить с вычислительной когнитивной наукой, но мне любопытно, как процесс, сопровождаемый общими алгоритмами поиска пути (такими как A * ), сравнивается с процессом, который люди используют в различных ситуациях поиска пути (учитывая ту же информацию). Эти процессы похожи?

Люди склонны выбирать не строго оптимальные, но близкие к кратчайшим решениям. Поэтому вам нужно смотреть на нечеткие (приблизительные) алгоритмы, а не на A *.

Самым близким к человеческому мышлению алгоритмом, о котором я знаю, является иерархия Contaction наравне с алгоритмом сокращения Reach . Когда мне нужно найти путь между A и B на карте, я делаю краткий обзор, учитывая, есть ли переход через реку или что-то еще, и ищу некоторые общие пути, а затем добавляю детали, которые могут сократить путь.

Вот вам ряд соображений. Первые два взяты у замечательного доктора наук Андреаса Юнганна (теперь он вернулся в Индустрию в Берлине, Германия и с удовольствием считает его среди моих друзей :)):

Поиск в ширину : если вы просто стоите перед мебелью, и что-то ценное (скажем, монета или кольцо) падает и уходит под мебель, так что вы не можете его увидеть, тогда вы слегка машете рукой, начиная с Точка, в которой вы видели исчезающий объект. Если вы не нашли его, вы идете немного дальше и продолжаете идти по этому пути, пока вы либо не найдете его, либо не потеряете терпение. Это как раз поиск в ширину в действии: сначала вы рассматриваете все неизвестные места на глубине 1, затем на глубине 2 и так далее.

Поиск в глубину : при поиске чего - то , что удаленно расположенным к окружающей обстановке вы никогда не выбрать вышеупомянутый алгоритм , и вместо этого вы фиксируете направлении. Например, Кристобаль Колон совершает путешествие на запад при поиске пути к индейцам. Ну, он был не прав , но мы знаем , что в настоящее время. Представьте, что Колон пробует поиск в ширину и движется по спирали из Бургоса, где был подписан контракт между Рейес Католикос и Колоном. Вместо этого он указал на заданное направление, не возвращаясь назад.

Другой пример одного из моих профессоров в университете (Хосе Cuena, который уже скончался) рассматривает двунаправленного поиска : инженеры, когда строительство тоннелей в горах начинаются с обоих концов одновременно и в конце , когда они встречаются где - то в середине. Причина проста, если они начинают только с одного конца, очень вероятно , что будет огромное отклонение в другом конце. Запуск с обоих концов одновременно сводит к минимуму отклонение в месте встречи.

$^*$

• Открытый список только список открытых возможностей , ожидающих быть рассмотрено. Все люди делают это, хотя мы не так хороши, как компьютеры, помнящие вещи.
• Исчерпывающий перечень служит лишь , чтобы избежать порочного круга или продолжение рассуждения с точки , что мы уже рассмотренному ранее. Это происходит, если вы рассуждаете громким голосом и повторяете что-то. Тогда кто-то поймет и сразу скажет: «Эй, чувак, ты уже говорил это раньше»

Очень интересный вопрос, который так или иначе задают другие, заключается в том, могут ли люди запускать какой-либо алгоритм и (что еще более интересно с моей точки зрения), имитируют ли эти алгоритмы (или вообще то, как мы строим искусственный интеллект) наши естественные интеллектуальные процедуры.

Вы смотрели, как ребенок учится ориентироваться в комнате? Вы должны сказать им: «Идите по всему столу. ВОКРУГ ».

Планирование человеческого пути - это мешок эвристики, врожденный, а некоторые - научный. Lookahead, вероятно, фиксируется на небольшом числе, и, конечно, не является обычной рекурсией, как A *.