@ 2010.08.25 , 00:59
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馒头嗨客:蚂蚁寻路是根本算法,是吗?

馒头嗨客:蚂蚁寻路是根本算法,是吗?

这是一篇很棒的文章,不管你是程序员,心理学家,还是哲学家。。。。其实,这样深入本源的,我觉得任何人看了都会很有收获的。文章原文谷歌翻译

本文的立足点是:学习蚂蚁是如何寻路的,我们可以解决“最短路径问题”这一经典计算机问题。由此产生了算法运用,以及低级的人工智能。

蚂蚁是这样工作的:不同的蚂蚁会按照不同路径找到同一块食物,他们采集完毕,会各自原路返回,同时性福的在路上留下帕洛蒙化学素。后来的蚂蚁可以跟踪化学素的路径找到食物,但是化学素挥发很快,信号最强意味着距离短。于是最短路径就产生了,这就是用化学信号投票。

我总结了原文,有以下几点:
本文关于群认知活动排序问题,以及如何产生意识

1.虫子的某些群体思维活动是如何进行的,如蜜蜂采蜜,蚂蚁觅食。
2.人类脑细胞活动的底层原则,人类意识和底层活动的关系,潜意思的本质。
3.计算机算法借鉴:根据环境变量设定数个路径,附上反馈机制,根据反馈信息选择较优路径。这样的算法减少了预设条件,降低了运算成本。
4.人类意识可能是自下而上的,通过系统整合产生的综合体。

4.6
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TOTAL COMMENTS: 46+1

  1. rainbion
    @6 years ago
    576931

    来的挺早不容易啊 不如聊聊天吧

    OO [0] XX [0]
  2. XX你OO
    @6 years ago
    576933

    我只知道我家的蚂蚁在我身上寻路,咬得我死去活来的.

    OO [8] XX [0]
  3. rainbion
    @6 years ago
    576934

    随机挑选20个话题单子 按着单子聊

    OO [2] XX [0]
  4. rainbion
    @6 years ago
    576935

    为什么?

    OO [0] XX [0]
  5. rainbion
    @6 years ago
    576936

    因为聊着聊着 就可以找到最优话题了

    OO [0] XX [0]
  6. 576937

    @rainbion: 这是左右互搏么

    OO [2] XX [0]
  7. 576938

    @rainbion: 更好的算法是同时展开一定数量的话题,然后会反馈出一个最佳话题

    OO [0] XX [0]
  8. 576941

    男性同胞与女性交谈时的最短寻路算法:
    能和我吃个饭吗=我想ML
    有兴趣看电影吗=我想ML
    我们去逛街吧=我想ML
    我能去你家瞧瞧吗=我想ML
    ……

    OO [63] XX [4]
  9. 576944

    “2.人类脑细胞活动的底层原则,人类意识和底层活动的关系,潜意思的本质。”

    原文哪里有讲这个?? “潜意思”??

    OO [0] XX [0]
  10. 576945

    力荐本文 本年度最佳悬疑推理严肃活泼文献(没有之一)

    OO [1] XX [0]
  11. 576946

    @lala: 最后一部分略有提起,有学者认为不严谨,不过我觉得很有意义,不过具体如何,不是本文重点

    OO [0] XX [0]
  12. jerry1
    @6 years ago
    576952

    蚂蚁寻路是典型的群体智能(swarm intelligence),还是很有价值的。不过和人类意识的差别还是相当大的。相比群体智能,用神经网络能更好地解释人类意识。

    OO [9] XX [0]
  13. 576953

    @yee: 女性想达到目的的最短寻路算法:想ML吗=陪我出去吃顿饭吧 想ML吗=陪我出去看场电影吧 想ML吗=陪我出去逛逛吧 想ML吗=带我去你家瞧瞧吧 …… 于是做女性动脑的机会比男性少得多

    OO [41] XX [0]
  14. Thanatos
    @6 years ago
    576954

    看了这篇文章,受益匪浅

    女朋友=做爱

    end

    OO [6] XX [1]
  15. 576955

    @jerry1: 群体智能是表象,寻路机制是神经网络运作的基本机制之一

    OO [0] XX [0]
  16. RRRRRRoxy
    @6 years ago
    576962

    跟蚂蚁一样的话,社会主义早就实现了吧

    OO [3] XX [0]
  17. 阿里
    @6 years ago
    576969

    12楼说得有道理.

    OO [0] XX [0]
  18. 576974

    一定是信息素吗?不可以是食物味道浓度吗?拿回来最大块(挥发强)或者路线最短的(挥发强)就跟它走。这样在行为和信息素分泌上不是更容易吗?

    OO [1] XX [0]
  19. 576977

    啊,错了,作者是对的,但他并不知道自己为什么对。

    OO [1] XX [0]
  20. valenr
    @6 years ago
    576995

    @NEO:

    你可以申请诺贝尔奖了…这句话说到点上了,这其实就是科学研究的现状。
    因为,实际上,科学家就是这样的,知道自己对的,但不知道自己为什么对…

    还有蚂蚁寻路和神经网络根本没关系。
    因为这不是对等的信息交换。
    倒更接近行为习惯和条件反射

    OO [2] XX [0]
  21. 576996

    我突然发现大家评论的时间比发文的时间要早。
    当然也包括我这一条。

    文章上标记的时间是2010.8.25 12:59 am
    换算一下的话就应该是 今天下午了吧…

    OO [3] XX [1]
  22. Passby
    @6 years ago
    577003

    成本比较高,你要派出足够多的蚂蚁,而且还要足够长的时间。

    OO [0] XX [0]
  23. 真锅泡饭
    @6 years ago
    577015

    不同专业的人们对蚂蚁寻路做出了不同专业方面的解释,解释的产生同时也证明了蚂蚁寻路在人工智能中的前景与应用

    OO [1] XX [0]
  24. Victor
    @6 years ago
    577017

    有人能翻译一下这篇英文文章吗,Google译得太那个啥了

    OO [1] XX [0]
  25. 真锅泡饭
    @6 years ago
    577021

    说实话,蚂蚁只是相当于人类大脑中的神经元,因为它们无法自觉的对自己在群落中的地位表示不满并进行反抗。他们大多数还是通过激素与本能反应来行动,而无法像高等生物一样通过逻辑思维进行判断,这反而更能体现激素在低等种群行为中的主导地位。

    OO [7] XX [1]
  26. 卡拉
    @6 years ago
    577032

    晕!

    OO [0] XX [0]
  27. 577037

    @真锅泡饭: 还是你靠谱一点..我快要郁闷死了

    OO [0] XX [0]
  28. 577038

    为了宇宙和平我会沉默…

    OO [0] XX [0]
  29. 577057

    …蚁群算法…居然是…
    下次来个模拟退火好了….
    遗传算法啊啊啊啊啊·

    OO [0] XX [0]
  30. Jeenwell
    @6 years ago
    577085

    毕业设计就是做的蚁群算法…

    OO [1] XX [0]
  31. stdlogic
    @6 years ago
    577088

    现在蚁群算法太弱太难发文章了。
    假如路径是可尝试的,那一定意味着是个P问题,显然可以有更高效的算法。
    假如路径数随某一参数指数增长,是个NP问题,蚂蚁们都不够派到每一条路上去。

    OO [4] XX [0]
  32. 577122

    @stdlogic: 很多实际问题是介于两者之间,蚁群算法可能不是最优,不过就像低等生物的存活,它具有很强的适应性,这个方法在有限资源下,很有效.

    OO [1] XX [0]
  33. 577172

    这并不是寻路算法,寻路算法和玩“画鬼脚”差不多。问题是节点若太多,你懂的,蚂蚁是几乎任何地方都能爬的…这只能说是联系方式,我们怎么改进机器人?很明显机器人体积大而且不可能背上大堆地图数据…蚂蚁有眼睛的…

    OO [0] XX [0]
  34. jerry1
    @6 years ago
    577319

    吓,煎蛋有这么多专业人士?我还以为蚁群算法很小众呢。

    又,神经网络的特点是多个神经元相互连在一起,通过反复训练来达到快速、准确响应外界信号的作用。它与蚁群算法完全是两回事。

    OO [0] XX [0]
  35. 577355

    @jerry1: 什么是潜意识?潜意识和显意识是如何互相作用的?

    OO [0] XX [0]
  36. jerry1
    @6 years ago
    577399

    蚁群算法和意识之类的搭不上边。我10年前就在《科学美国人》上看过蚁群算法的文章,当时我也在做神经网络模拟。二者都属于仿生,蚁群的各个单体(agent)之间有稀疏的联系,而神经网络的各个节点之间有密集的联系,因此二者差别很大。仅仅4、5个中间节点的前馈神经网络就能模拟出复杂的数学公式,而同样规模的反馈神经网络可以起到记忆作用。这充分说明人脑的意识确实植根于神经网络。而蚁群算法则根本不是用来处理此类问题的。

    OO [0] XX [0]
  37. 577412

    膜拜一下楼上各位

    OO [0] XX [0]
  38. 577423

    @jerry1: 按你所说,那么神经网络必然有一种机制,解决庞大的数据排序问题,潜意识是神经网络中个体的分散的念头,他们各自成回路,并且互相作用,我们自己头脑中意识的到只是其中的一小部分.
    主流学界认为蚁群算法,意识产生都是很模糊的假设,无法从生理化学系统完全完整的解释,但是,我个人认为,大脑意识是自下而上的,自下而上的机制是类似于蚂群,但是比蚂群算法更大复杂的系统.

    OO [0] XX [0]
  39. jerry1
    @6 years ago
    577431

    这我就不知道了,大脑太复杂,现在也没有人能搞得清楚。

    OO [0] XX [0]
  40. 577436

    @jerry1: 恩,那才好玩

    OO [0] XX [0]
  41. 577437

    我是如何找到煎蛋的

    OO [0] XX [0]
  42. 西瓜
    @6 years ago
    577813

    @yee: 哈哈,也许身体语言能表达千言万语表达不完的那层情感,所以ML的潜意识是Say Love

    OO [0] XX [0]
  43. 577915

    这个模型可以解释人脑细胞集群模式,但假如要探路估计会损失很多机器人。

    OO [0] XX [0]
  44. 安静虫虫
    @6 years ago
    578263

    这种模型适合于搜寻地图最佳路径,算法也比较容易理解.

    OO [0] XX [0]
  45. 秋醒半梦时
    @6 years ago
    580572

    蚂蚁寻路不就是广度优先算法嘛。。。

    OO [2] XX [0]
  46. 1505105

    通过 蚂蚁 寻路 关键字找到煎蛋,看评论就知道有意思了。

    OO [0] XX [0]

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