Могут ли ошибки приносить пользу? Теория игр. Моделирование.
HTML-код
- Опубликовано: 17 апр 2021
- Моделирование задачи из Теории игр, где решение, приводящее к максимальному результату - это возможность ошибаться.
Лекция, где увидел задачу.
• Лекция 1. Теория игр
---------------------------------------------------------
Выражаю благодарность тем, кто поддерживает меня финансами.
Реквизиты для финансовой поддержки можно найти в
/ foo52ru
Ахахах, "наверно" в конце придало столько уверенности 🤣
точно придало! Тебе не показалось.
А кто сказал, что теория игр работает?
@@Techn0man1ac наверное игры)
не захотел просто брать ответственность за слова, вдруг бы этот видос действительно без слова «наверное» начал бы многое менять...
@@Techn0man1ac Как факт это констатируется системами, где теория игр работает.
Вот это да!
И в правду, очень неожиданный результат :)
А где у нас "сердечко"? Разумеется, под комментом от канала с "галочкой". Сразу видно, что Техношаман умеет считать до 100 000, это радует
@Geharka M не помню. Видимо, тогда день не задался. Обещаю исправиться )
прив)
@@Champion81 привет! )
Ооо, и ты сдесь)
"Ошибки" просто выбивают систему из локального минимума.
Может максиума? Вообще очень наглядная задачка, так как кластеры это и есть эти локальные максимумы.
@@afm5785 хуяксимума
Думать, что ошибки приводят к счастью это ошибка. Поэтому я счастлив.
*рекурсия вошла в чат*)
То есть ты считаешь, что ошибки приводят к счастью и совершаешь ошибку, но если это ошибка, то ошибки не приводят к счастью, следовательно ты не счастлив
@@Champion81 Ну так это же не рекурсия, а классический пример противоречия. Мол А не А
Почему он счастлив-то? Объясните.
@@linterrupt Ошибки приводят в итоге к правильному пониманию. Как наука человечества. Нобелевкий лауреат в жизни совершил больше ошибок чем обычный охранник в магазине , но и среди рано умерших больше совершивших ошибок чем среди долгожителей. Итог "выбери себе путь сам" т.е. хочешь прославится совершай ошибки ( не надо понимать буквально типа ; прыгнуть с 10 го этажа ошибка, это надо понимать как "рискуй" или "подбрось монетку") хочешь дольше просуществовать не совершай.
- Итак сегодня важное событие мы запускаем ядерный реактор все делайте все по инструкции
- Зачем? Я слышал что для счастья нужно иногда ошибаться.....
-......
Вот так, дети мои, у нас появились люминесцентные носы)
Но при этом, если бы Флеминг не ошибся и не внёс в образцы грибок, то он не открыл бы пенициллин.
Итак, сегодня мы пишем инструкцию для запуска ядерного реактора. А за основу берем историю, в которой человечество все делало правильно
Я думаю, интерпритацию надо просто немного дополнить: Если ты хочешь добиться максимального счастья в обществе, не бойся ошибаться и будь готов к трудностями в связи с этими ошибками. Рано или поздно вы будете счастливы
Кхм кхм...
А кто сказал, что ошибка на ядерном реакторе не приведёт к счастью?
Разве вы не хотите в нервану?)
"природа создала наш мир благодаря одному инструменту - ошибке" подобную цитату я слышал в сериале мир дикого запада, но вообще ошибки позволяют нам достигать разности нашего восприятия и мнения, благодаря чему мы и развиваемся, меняемся, создаем новое, уничтожаем друг друга.
Обожаю эти видео. Голос автора как мана небесная.
+
такой механический... бесчувственный... как родной...
@@negodiaysamsonoff9616 😂
@@negodiaysamsonoff9616 в натуре )) Но почему-то голос заходит, и мне в том числе
Де-факто, тема -- жадные алгоритмы, локальные максимумы целевой фукнкции и метод имитации отжига
скорее эволюционные алгоритмы оптимизации
@@negodiaysamsonoff9616 ну, не совсем -- тут все несколько более примитивно (что однако нисколько не уменьшает ценности задачи и самого видео)
Это лишь один из взглядов на тему. А еще это статфиз и теория фазовых переходов. Там продемонстрирована типичная задача протекания. А еще это теоретико-игровая ситуация с играми с полной и неполной информацией. Алгоритмы расчета могут при этом отличаться.
Класс. Надо немножко дестабилизировать систему, и тогда она придет в состояние лучшее, чем до дестабилизации. Хм. Далеко идущее предположение.
Главное, чтобы величина дестабилизации была меньше, чем необходимо для выхода из искомого оптимума, иначе система так в стабильность и не придет.
Дерево на фоне просто завараживающее!
Как всегда интересно, завораживающе, красиво.
Комментарий в продвижение.
Какая философская мысль... )) Автору благодарность за хороший контент.
продолжайте радовать нас своим замечательным контентом.коммент в поддержку
Вы очень талантливо и остроумно подаёте материал
как всегда спасибо! и лекцию пойду посмотрю! :)
Контринтуитивный результат
"Наверно" в конце просто прекрасно прозвучало)
Супер!!! Спасибо!!!
Кстати иногда ошибки не пригождаются для разработки но становятся очень известными и полезными для игроков. Например, Прыжок на ракете в quake был багом, ставшим полноценной механикой и для него и для многих других шутеров
Счастье не зависит от того, какого цвета рядом боты)
Ты абсолютно все неверно интерпретировал)
Очень интересно. Пришли к не самому очевидному выводу
За вывод в конце отдельное уважение автору)
стоило показать и вариант когда ошибаюся слишком часто
Думаю не совсем корректно вопрос поставлен. Ошибка здесь в изначальном алгоритме, ведь изначально оптимизация интегральной величины идёт по дифференциальному параметру. Тут скорее изменение алгоритма расчета исправила изначальную ошибку неправильного алгоритма оптимизации.
Эксперимент техношамана (имхо) интересен тем, что отлично демонстрирует как локальные минумумы не дают добраться до настоящих минимумов, а это работает как в обществе, так и в физике. Короче на очень интересные размышления наталкивает).
Может ли ошибка приносить пользу в общем случае? Конечно может - эволюция так и работает. Там, правда, каждая конкретная ошибка равновероятно приносит как пользу так и вред.
>Ошибка здесь в изначальном алгоритме
Net. Это известная штука из теории игр. Игры с полной и неполной информацией.
Ничё не понял но лайк
Сделай так: ошибаться можно, но введи наказание за ошибки
а наказанием будет СМЕРТЬ! :-))
топ план)
я даже нашёл идею для видоса своего)
@@Alex-net-brn Отличный план) Очень реалистично)
Так ошибка это и есть наказание
@@antonchechenev7078 нет, где ты наказание увидел для шариков в видео? У них самооценка упала после ошибки или они что-то потеряли, как бывает у людей?
Спасибо за качественный и интересный контент!
Верным путем идете товарищ :) Очень полезны вот такие выводы получать.
если я перееду в никуда сосед будет счастливее... ну наверное да... а как же я??
Нет никакого "соседа". Есть только 2 сущности, которыми можно оперировать: "я" и "общество целиком". Иначе правила уже другие совсем.
Сосед не один, а их два! Если два соседа другого цвета, то это грустно. Двое доминируют и "право большинства" портит жизнь. В жизни, как правило рано или поздно Вы всё равно съедите, не задумываясь будите ли вы счастливы в другом месте. Исход в другом месте: 1. такие же два соседа, 2. один из соседов того же цвета, 3. оба соседа твоего цвета.
Когда один из соседов одного цвета (вас двое), то склонность переезжать мала. Двое предпочитают выжить инородного, да бы вероятность была, что вселится свой цвет (в жизни). По модели, только один другого.
Не стоит забывать, что согласно этой "нежитейской" модели, только у одного из двух белых 50/50 счастье. Ваш единомышленник парадоксально не живёт с инородным третьим! Только Вы и Он (но вас трое).
Спасибо
Вау давненько я так не задумывался. Спасибо за пищу для размышлений.
Круто, спасибо!
еще один камент в поддержку канала. ждем новые ролики!
Пусть будет так, я отобряю! Однозначно. В двухмерном пространстве.
Браво! Достойная схема для политики сепаратизма и дезинформации!
Круто, очень мотивирует делать ошибки)).
Очень интересная тема!
Некоторые задачи требуют привнесения хаоса для лучшего решения.
Шикарно!
Как всегда на Высоте!
Вау! Спасибо 😊
Зашёл на лекцию по алгоритмам, попал на сеанс психолога. Спасибо
Счастье, когда есть куда переехать.
Интересно, какими были бы результаты таких экспериментов при обратной ситуации - когда боты в однообразном окружении наименее счастливы?
Это исходная ситуация. С неё начали. В том смысле, что если в однообразном окружении боты наименее счастливы, то максимум счастья они достигали бы именно в той ситуации, которая была показана в начале.
@@Gladiusspb Что-то не то.
@@Gladiusspb В смысле, получилась ли бы шахматная доска, если счастливы "гетерососедные" боты, а начинаем с одного чёрного и одного, соседствующего с ним, белого массива.
Точнее, насколько быстро и эффективно получилось бы.
У тебя на видео лайков в 1200 раз больше, чем дизлайков, я считаю это успех! Кстати вчера как раз вспоминал про тебя, пересматривал несколько видео и расстраивался, что нету новых видео, а тут на утро сюрприз в виде нового ролика.
Требую оставить такую тему для всех видеороликов! )
Вижу новый ролик - ставлю лайк
супер
Предлагаю развить модель в следующем направлении: житель характеризуетсся вектором(например трёхмерным), счастье считаем по косинусной норме: оно тем больше, чем меньше угол между векторами с соедями. Визуализировать можно цветом(нулевой вектор взять в точке серый 0x7F7F7F). Можно совместить с дискретным параметром(условно - пол жителя).
Должен был бы получиться градиент, вероятно.
Очень оригинальная мотивация! Не факт, что поможет, но шанс, что нет 0.000000001%
Могу ошибаться... или ошибиться...
Чисто вопрос с очевидным ответом ‐ конечно да, ибо на ошибках мы учимся, главное заранее старатся не повторять ошибки и особо их не афишировать...
В данной задаче ошибку можно рассматривать как нестандартное решение, которое может помочь найти новые пути достижения цели, или как ориентирование на выгоду в долгосрочной перспективе, где мы можем отказаться от меньшей, но быстрой выгоды ради долгой, но большей.
Прикольный видос, мне понравилось 👍🏼
Сама теория игр является довольно интересной сферой с неожиданными вариантами построения моделей и их исходоми потом
Автор, я тебя обожаю! :)
За каждую ошибку в нашей симуляции ты теряешь время, ресурсы, любовь, счастье и светлый жизненный путь!
Крутое видео!
Милота 😄
Классный контент! like))
Блин это просто о..енно!
Автор просветлённый :)
комментарий в поддержку канала
Круто
😊👍👍👍
каждый понимает по своему, я посмотрю. надеюсь главная мысль видео не потеряется.👍
Не учитывается степени негативных последствий от ошибки. Поэтому ошибаться можно, но только если ошибка не критичная, потому что такой путь обучения. А лучше всего учиться на ошибках других, ведь имело для этого были придуманы и разработаны методы передачи информации из поколения в поколение.
Это однозначно база
Я бы сказал по-другому: ошибки - это полезный опыт
Похоже на Монте-Карло алгоритмы глобальной минимизации функции (annealing, basin hopping). Там тоже ключевая идея в том, что с некоторой вероятностью можно сделать скачок, ухудшающий значение функции.
Эволюция же похожим образом работает за счёт мутаций. И в генетических алгоритмах это применяется
Отличное видео, спасибо!
тут похожа, но в генетических алгоритмах мутации случайны, а тут если принять положение особей за ген, то они ещё думают, что делать, а что нет)
@@Champion81 Не думают, но в генетических алгоритмах "оценка" происходит по качеству мутаций - геном лучше или хуже решает поставленную задачу, и вот тут может случиться так, что для дальнейшего улучшения генома нам нужно сначала его "ухудшить", так что здесь ошибки тоже идут на пользу
@@hedgehogsch.7270 не совсем это
просто тут выгода для каждой особи считается отдельно
а токо потом счастье популяции и если отталкиваться от счастья сразу и использовать генетическое разнообразие, то может получится что то интересно)
(может видос замучу на эту тему))
Кайф!..
достаточно просто позволить им меняться не только если счастья будет больше, но и если счастья будет столько же. В таком случае не нужны никакие ошибки
А зачем переезжать если тебе без разницы где?. Энергию тратить?
попробуйте вместо ошибки увеличить вес счастья для случая если с обоих сторон одинаковый цвет до 3, а в качестве мотива для перемещения использовать изменение общего счастья системы, при предполагаемом увеличении производить обмен и при неизменном уровне также проводить смену. Хотя возможно я пытаюсь натянуть сову на глобус :)
Так в том и дело, что боты не имеют информации о системе в целом, они действуют только опираясь на доступные им данные, которые могут получать только от своих сенсоров, максимум -- от ближайших соседей.
Вот если учитывать мнение соседей и переезжать если у самого бота ничего не изменится, а соседа порадует -- вероятно, будет эффект. Но разве люди так делают? :)
Ни одного диза - это достижение 👍🏻🔥
Действительно удивляет, учитывая мнения в комментах. (когда я пишу, дизлайков ещё нет)
Уже кто-то поставил. 1400 vs 1 😅
@@amir32806 Кто-то просто ошибся
Опа, L-дерево на заднем фоне
Мне нравится
Сделай, чтобы максимальное счастье было при 6-ти или 7-ми соседях своего цвета.
Чтобы сымитировать людей, которые ну очень любят высказывать своё мнение и спорить в каментах (те 1-2 другого цвета - как раз чтобы было с кем спорить).
Прикольно
В структурах где есть однозначная крайняя поляризованность это может и сработает. Но дуальности нет, есть многомерность.
Идея неплоха
Ничто не мешает сделать больше цветов.
@@skazki_na-noch +идея для видоса)
Но это не точно ))) ахпрхкхакрха
Отличное видео. Понравилось и содержательно и эмоционально. Хачу исчё.
фига интересно)
Ну удачно совпало, а так соглашусь с другими комментариями, в чём ошибочность рассуждений. 🙂 "если, конечно, не ошибся" 😂😅
Работал на химпроизводстве со сложным технологическим процессом. Заметил, что ошибки операторов иногда приводили к положительным результатам, они открывали новые возможности системы, не заложенные производителем, хотя и были связаны с рисками и "несанкционированным" выходом из штатного рабочего процесса. Можно просчитать некий коэф. при котором некий % ошибок дает максимальную эффективность в подобных производственных системах
так в нашем мире и так случаются ошибки, только максимального счастья еще не достигли..... наверное надо подождать.
Немного потерпеть, а там прорыв
Результат был не максимальное счастье. Т.к. у масс было 2 границы контакта с противоположными фракциями. Макс счастье было бы если граница была одна причём по наименьшей протяженности, т.к. каждый поинт давал на 1 меньше эффективности при контакте с др.
2 границы = в 2 раза больше по -1 на пони контакта.
Следует добавить доработать модель.
БОЛЬШЕ ВИДЕО !!!!!!!!!
По-моему суть видео в том, что ошибаться можно, но только в меру. А вот интересно, что было бы если бы допустимая ошибка была бы больше? Скорее всего точки расположились бы более хаотично...
Данный эксперимент следует интерпритировать следующим образом: при недостаточной точности измерений (или при ограниченности данных) небольшие вариации, добавленные в массив данных искуственным путём, могут улучшить консистентность качественных показателей массива. А ещё это называется дизеринг, и обычно используется плюс-минус пол-еденицы квантования. Хотя, если на входе и на выходе одинаковая точность - то одна еденица, это и минимум, и максимум, который можно себе позволить (при ограниченной точности; если уровней квантования взято с запасом, то можно использовать рандомные числа и больше еденицы, но это уже какой-то перебор, как по мне).
В жизни всё может приводить к ухудшению =)
Осталось составить полную формулу счастья.
Могут. Мы от них учимся.
Ролик получился супер. Но в модели нет ущерба от ошибки (или штрафа), а наличие ущерба может очень много изменить.
А я-то думаю, чего это мы все ошибаемся??? А это оказывается для всеобщего счастья 😄
Логично
работник Чернобыльской АЭС после этого видео:
хеллоу ворлд
4:09 попробуй выполнить в 3х мерном пространстве
Hello
3:26 напоминает кадр из bad apple
@@йцукен5959 да сколько его можно
Лучше сразу представить доказательство для n-мерного случая)
да, для поиска нового необходимы ошибки.
это будто бы обязательное уловие для побега из локального максимума
В свете общемировой ситуации скорее это моделирование распространения вируса. Ошибся и бум - очаг заражения. Пока соблюдаешь социальную дистанцию - система сбалансирована.
Ошибки дают новый неожиданный результат, дают возможность узнать что-то о том о чем ни чего не знал и не узнал бы действуя толь правильно.
Дерево просто класс
Расовая сегрегация она такая, да, одобряю :D
Не о расах речь. В обществе люди делятся на классы по иным свойствам. Классов, конечно, больше, чем 2. Ну и информация о своём классе не у всех есть (не у всех верная). Так что ошибки уже заложены в систему :-)
Хаха отличный видос