c# - 自治软件

Question

有没有人写过任何代码，应用程序在其生命周期中学习和改进自身（使用存储在 KB 中的观察数据），是否有任何框架？

Answer 1

我曾经写过一个学习Tic Tac Toe（或Noughts and Crosses）游戏。这算不算？

它基本上维护了一个 3 ⁹元素数组，用于每个游戏状态。在每场比赛结束时，如果它赢了，它将在该比赛期间的所有状态中添加一个。或者如果它丢失了则减去一个（包括旋转和镜像以加快学习速度）。

在决定移动时，它只需要参考几种可能性，然后选择得分最高的一种。

它最终变得相当好，但不是通过扮演一个人，这花费了太长时间。它必须松散地玩自己的另一个副本，一个随机机器人和一个硬编码规则机器人，用于成千上万的游戏。

当我释放它时，它有 10 个初始智力水平，它们只是学习过程中的不同阶段。

我儿子目前正在对抗最愚蠢的水平 - 他只有四岁，所以我不想对他太粗暴，所以他们会一起学习（虽然他偶尔会击败我Connect Four，所以也许我应该施加更大的压力在他身上）。

Answer 2

我建议开始在网络上查看很多高级 AI 主题：这些主题包括神经网络、基因编程等（维基百科）。

值得关注的地方还包括大学对更高水平人工智能的研究。（即。我知道一个团队编写了一个程序，该程序通过使计算机用相机观察钟摆来推断运动定律；非常酷的东西）http://blog.wired.com/wiredscience/2009/ 04/newtonai.html

这是一个非常大的领域，需要您编写大量代码；您真正应该关注的是学习算法背后的概念，这样您就可以对您找到的算法进行编程或调整以满足您的需求。我认为这将是您创建学习算法的最佳选择。

我希望这会有所帮助。

Answer 3

恕我直言，您的问题非常广泛。大多数垃圾邮件过滤器都符合您的描述。但总的来说，您的方法将取决于应用程序必须学习什么以及应该如何学习。例如，垃圾邮件过滤器通常进行监督学习。但是，如果您不希望用户帮助您的应用程序学习，您将不得不使用无监督学习方法。当然还有更多的选择。mloss.org有很多包含 ML 算法的库，您可以使用它们。但是对于大多数库来说，如果您至少大致了解它们的算法是如何工作的，那将会很有帮助。

最好的办法是阅读一些关于机器学习（如 Mitchell 的机器学习）和 AI 的书籍。

Answer 4

上一篇文章列出了一些标准教科书，其中我强烈推荐Russel/Norvig的人工智能现代方法 (AIMA)。

在许多可用的工具包中，我建议看一下Orange、SciPy（Python）或Weka（Java）。