AI各种学习方式的不同点(强化学习, 深度学习, 监督学习, 非监督学习)

内容导读

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内容图文

我是做游戏的, 简单的游戏AI用 if-else switch-case 就行了
稍微复杂点的游戏AI用 有限状态机 行为树 也够用了
也就是常见的 巡逻 追击 逃跑 等行为状态

下文所说的是基于神经算法的AI, 一般不会用于游戏逻辑内
对于AI, 我也是只知其一不知其二, 有不对或不足的地方欢迎大佬指正

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首先你是个机器人, 你刚出生, 你什么都不知道

监督学习:
给你看一大堆猫狗的照片, 照片上写着"猫"或者写着"狗"
学习目标: 我领你到我家后院, 你告诉我那个毛茸茸的小东西是狗还是猫
局限性: 只认识猫狗, 认不出恐龙
应用场景: 手写识别, 语音识别等.

非监督学习:
给你看一大堆你不知道是什么的照片, 让你根据特征给这些照片分类
学习目标: 你分出胸大的和胸小的, 并向我推荐更多胸大的照片
应用场景: 短视频推荐, 购物推荐等

监督学习和非监督学习都是深度学习, 是对人类已有经验的总结

强化学习:
让你自己去学习走路, 走对了给糖吃, 跌倒了打屁股
学习目标: 学会走路
局限性: 你可能没学会走路, 但学会了袋鼠跳
应用场景: 机器人学走路

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拿人类来说

课堂学习就是监督学习, 因为有正确答案可循, 1+1=2, 当然也有强化学习, 答对了奖励一朵小红花, 答错了就打一顿
某些生活经验是非监督学习, 也就是我们经常说的"经验之谈", 你不知道原理, 但是照做就对了
纯强化学习是自己一步一步的摸索, 过程漫长, 不适于人类, 而AI计算速度快, 时间也充足, 毕竟它又不用洗脸
打游戏(不看攻略)算是强化学习, 一点一点探索, 不断试错
人类通常习惯借鉴前人的经验, “站在巨人的肩膀上”, 在AI里叫做迁移学习
人类学习成长的过程是复杂的, 是多种学习方式的结合, AI学习就是在模拟人类的学习思维

我以前干过一些兼职, 比如给道路标黄, 汽车标红, 行人标绿, 大概就是拿去给自动驾驶AI看的

内容总结

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内容备注

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