Prírodou inšpirované algoritmy

Adaptívne algoritmy

Rozhodovanie na základe prípadov (Case-based reasoning)

Rozhodovanie na základe prípadov je jedna z menej obvyklých foriem expertného systému. Tento typ nemá databázu pravidiel, ale databázu prípadov a neustále porovnáva, či to, čo analyzuje neodpovedá nejakému už známemu prípadu. Počítač napríklad objaví vašu ťažnú vežu a zistí podľa databázy prípad "málo strážená nepriateľská ťažná veža nad bohatým ložiskom" doporučuje ako riešenie "hneď na ňu vtrhnúť, rozstrieľať a miesto obsadiť vlastnou vežou".

Prípady v databáze nemusia úplne súhlasiť s presne vzniknutou situáciou, algoritmy case based reasoning-u sú schopné zistiť, ktorý prípad je "najpodobnejší". Ohromná výhoda tejto metódy je v tom, že pokiaľ počítaču predvediete novú a fungujúcu stratégiu, môžete si ju uložiť ako nový prípad do databázy. Naopak, pokiaľ na vás neúspešne skúša použiť nejaký prípad a on nefunguje, môže ho z databázy vyradiť, alebo označiť ako "málo fungujúci". Táto metóda je pomerne zložitá a náročná na návrh štruktúry bázy prípadov.

Neurónové siete (Neural Networks)

O neurónových sieťach sa veľa hovorí, ale nejde o jedinú metódu - naopak, je to veľmi široká rodina rôznych technológii, ktoré sa veľmi líšia. Všeobecne sú inšpirované princípom funkcie ľudského mozgu - jednotlivé elementy neurónovej siete sú prepojené spojmi, ktoré majú rôzne miery dôležitosti - váhy - a pri výpočte sa sieťou informácii šíria podobne ako v nervovom vlákne. Váhy spojov potom určujú "dôležitosť" informácie pre nasledujúci neurón v sieti.

Neurónové siete je pomerne náročné simulovať, samostatný výpočet je ale efektívny. Ohromná výhoda neurónových sietí je v schopnosti algoritmov meniť váhy spojov podľa predchádzajúcich skúseností, a tým sieť učiť - a to i mimoriadne obtiažne kúsky,ktoré by sa do pravidiel prepisovali veľmi zle. Neurónové siete dokážu niekedy prekvapivo riešiť aj úlohy, ktoré nikdy nevideli; na druhej strane u nich nie je zaručené "rozumné chovanie" - občas sa výstupy neurónových sietí chovajú divne.

Genetické algoritmy (Genetic algorithms)

Vo svete to funguje podľa zákonov pravdepodobnosti a štatistiky a život objavil prekvapujúci spôsob, ako štatistiku a zákony termodynamiky "podviesť" - nechá náhodne mutovať genetický kód živočíchov a svet si už pretriedi, ktoré sú dobré a ktoré nie, Genetické algoritmy sa chovajú rovnako - náhodne sa vygenerujú možné riešenia, vyberú sa tie najlepšie a nechajú sa ďalej mutovať a vyberať.

Po pomerne malom počte generácii - typicky päť až sedem - zostávajú veľmi dobré riešenia. Sila genetických algoritmov je v tom, že dokážu rýchlo nájsť uspokojivé riešenia i vo veľmi neprehľadnej, a ťažko popísateľnej situácii, ich nevýhoda je v tom, že nemusia nájsť úplne najlepšie riešenie. Veľmi pekná ukážka sily genetických algoritmov bola v shareware hre Cloak, Dagger.Pokročilé modelovanie DNA procesu bolo obsiahnuté aj v Creatures.

viac o genetickych algoritmoch sa dozviete tu...

Umelý život (Artificial life)

Technológia umelého života sa sústreďuje na tvorbu vnútorného modelu živočíchov, alebo monštrier, simuluje jeho nálady, vnútorné procesy a vzťahy k okoliu. Umelý život je mohutne inšpirovaný biológiou a psychológiou a do dnešnej doby sa vyskytuje hlavne v poloexperimentálnych hrách typu CatZ And DogZ od P.F.Magic a teraz ich nové BabyZ, simulácia batoliat.

Najúžasnejšie sú ale Creatures od firmy Cyberlife, ktoré sú tak ďaleko v simulácii života,že simulujú i enzýmy a DNA - úplné šialenstvo ! Technológia virtuálneho života pravdepodobne nájde veľké uplatnenie aj v adventúrach a RPG, pretože sa zaoberá tým istým - vývojom postavy - ale nie na základe niekoľkých desiatok jednoduchých pravidiel, ale na základe stoviek a tisícov komplexných vzťahov.

Ale výsledok stojí za to - v umelom živote silne funguje emergencia a verte, že vás neprekvapí nič viac než keď si virtuálne zviera povie o to aby ste ho poškrabali a VY viete, že TO v ňom naprogramované nebolo, že oná potreba v ňom vznikla samostatne, z jeho vlastnej digitálnej vôle!