Total Probability - Artificial Intelligence for RoboticsYouTube↗  IA↗(long shot)
Education  17.6K views 128 likes 5 dislikes   19 Feb 2012
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আমি এখন একটা উদাহরণ দেই আমাদের একটা রোবট যেখানে থাকে সেটার।
Te contaré la historia del mundo donde nuestro robot reside.
আমরা ধরে নেই আমাদের রোবট পথ হারিয়ে পুরোপুরি উদ্ভ্রান্ত।
Asumo que el robot no tiene idea de donde está.
তারপর আমরা একটা ফাংশন দিয়ে এটাকে রিমডেল করি - আমি এখানে একটা ডায়াগ্রাম আকি।
Entonces remodelaremos esto con una función -Voy a dibujar este diagrama aquí
যেখানে উলম্ব রেখাটি কোন একটি স্থানে রোবট থাকার probability ধরি
donde el eje vertical tiene la probabilidad de cualquier ubicación en este mundo
এবং ভুমির সমান্তরাল রেখাটি এক মাত্রার জগতের সবগুলো স্থান নির্দেশ করবে।
y el eje horizontal se corresponde con todos los lugares en este mundo de 1 dimensión.- De forma que voy a dibujar el robot donde actualmente creo puede estar, esta confusión es por una función uniforme que asigna el mismo peso para cada lugar posible en este mundo.
Es el máximo estado de confusión. Ahora, para localizar el mundo tienes que tener algunas características distintivas. Asumiré que hay tres diferentes puertas en el mundo. Una por aquí, otra por acá, y la 3ra por este sitio.
Para un buen argumento, asumo que todas son iguales, de manera que no se pueden distinguir, pero puedes distinguir una puerta de lo que no es una puerta -la pared por ejemplo- Veamos como puede ubicarse a si mismo el robot asumiendo sus sensores,
y el siente que está al lado de la puerta. Lo único que sabe es que está ubicado, probablemente, cerca de una puerta. ¿Pero esto debería afectar nuestra confianza? Aquí esta el paso critico para la localización.
Si lo entiendes, entonces entiendes la localización. La dimensión de una puerta transforma nuestra función de confianza, definida sobre posibles ubicaciones, para una nueva función que se parece mucho a esto. Para las 3 ubicación cercanas a las puertas, tenemos un incremento de la confianza de estar ahí
mientras que todas las otras ubicaciones tienen un decremento de la confianza. Esta es una distribución probable que asigna alta probabilidad al lado de la puerta, y es llamada confianza posterior donde la palabra "posterior" significa después que una medida ha sido tomada. Ahora, el aspecto clave de esta confianza es aún no sabemos donde estamos.
Hay tres posibles ubicaciones de las puertas, y de hecho, puede ser que los sensores han fallado, y accidentalmente vimos una puerta donde no había. Se mantiene una probabilidad residual de que este en uno de estos lugares, pero hay tres picos juntos que realmente expresan la mejor confianza de donde estamos.
Esta representación es absolutamente esencial para la probabilidad y para más ubicaciones en el mundo. Ahora asumo que el robot se mueve. Se mueve cierta distancia hacia la derecha. Entonces podemos variar la confianza acorde al movimiento.
Y esto podría ser así más o menos. Así este incremento(pico) aquí, llega hasta aquí. Este chico quiere estar aquí, y este otro aquí. Obviamente, este robot sabe su dirección inicial.
Se esta moviendo a la derecha en este ejemplo, y sabe aproximadamente cuanto se movió. Ahora, el movimiento del robot es algo incierto. Puede nunca ser cierto donde el robot se movió.
Estas cosas son un algo más planas y pequeñas que estos chicos de aquí. El proceso de movimiento de las ondas hacia el lado derecho es técnicamente llamado una convolución. Asumo ahora que el robot siente de nuevo, y un buen argumento, asumo que el se ve al lado de una puerta de nuevo,
así la medida es la misma que antes. Ahora la más impresionante situación sucede. Terminamos de multiplicar la confianza, que es prioridad para la segunda medida, con una función muy parecida a esta de aquí,
que tiene un pico en cada puerta y con confianza semejante a la siguiente. Hay un par de bultos(picos) menores, pero realmente el más grande es este de aquí. Este corresponde a el anterior aquí, y es el único lugar en esta prioridad que realmente corresponde a la medida de una puerta,
mientras todas las ubicaciones del resto de puertas tienen una baja confianza. Como un resultado, esta función es realmente interesante. Es una distribución que se centra mayormente en este peso la hipótesis correcta del mundo esta en la segunda puerta,
proporcionando una muy pequeña confianza para sitios lejos de las puertas. En este punto, nuestro robot se ha localizado por si mismo. Si entendiste esto, tu entiendes la probabilidad, y entiendes la localización. Así que felicitaciones. Entiendes probabilidad y localización.
Puedes que ahora no sepas, pero es el aspecto fundamental para entender un montón de cosas que voy a enseñar en estas clases.
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