Парадигмально важное (продолжение)
Попробуем простроить активного эмоционального агента на концептуальном уровне.
1. Агент активен, т.е. идейно подобно агентам из reinforcement learning. Идейно, не по конкретной реализации. Активен, т.е. сам интерпретирует окружающую среду и совершает действия в среде.
2. Органы чувств (зрение, слух и т.п.) такого агента - это один (или пачка) из универсальных кодов. Наиболее всем знакомый пример такого кода - алгоритм Лемпеля Зива.
3. пункт 2 поставляет сущности для мягкой модели.
4. Очевидно, в силу конечности ресурсов агента, требуется garbage collection.
5. Существующие императивные языки программирования закрепляет контекст, и переходы между контекстами становятся слишком дороги, по сравнению с блужданием внутри контекста.
6. Контекст - это не рантайм и не нэймспэйс. Он формируется мягкими моделями. Контекст - скорее соответствует семантическому полю предметной области.
7. В идеале, требуется языковая система (от 0-языка до n-языка), в которой определен селектор. Требование к языковой системе возможно в том, что языковая система должна быть по максимуму ортогональна контекстам. Возможно в том, что языковая система должна быть по максимуму параллельна контекстам. Возможно, она должна иметь возможность «разворачиваться» от ортогональности до параллельности.
8. 7 и 3 определяют основной алгоритм агента, именно этот алгоритм обслуживают другие алгоритмы, от универсальных кодов, до garbage collection. Вспомогательные алгоритмы с основным, если их изобразить в диаграммах Венна, безусловно имеют пересечение.
9. Селектор и память селектора - есть ядро эмоциональности агента.
10. Эмоциональность агента - одно из, но всё же необходимое условие, для социализации, кооперации и коммуникации агентов.
11. Социализация, кооперация и коммуникация агентов преследует цели распределения нагрузки п.2 . между параллельно активными агентами, работающими над поиском n-мерных координат контекста и составления мягких моделей контекста.
12. Такие стратегии как bruteforce и fuzzing mutation algorithms включены в 11.
13. Аналогия, метафора, языковой системы, контекстам и селектору - может служить спираль днк, экспрессия генов и работа рнк.
14. основной алгоритм агента 8 есть конкретная реализация гипотетико-реконструктивного подхода с одной стороны, и потенциально саморасширяемого множества действий агента. Пусть и через создание и использование инструмента. В этом, и в эмоциональности, заключено основное расхождение с существующими агентами из reinforcement learning.