किसी व्यक्ति की रोबोट (या ऑटोमेटोन) के साथ तुलना करने का मतलब है कि इस तरह के व्यक्ति के व्यवहार को एक अंधे एल्गोरिथ्म द्वारा वर्णित किया गया है: एक व्यक्ति यंत्रवत् रूप से खुद से सवाल किए बिना कार्यों का एक सेट करता है "ये क्रियाएं क्यों की जा रही हैं?" और इन कार्यों से क्या होने की उम्मीद है? परिणाम? ”
लगभग सभी कार्यक्रम एक समान यंत्रवत तरीके से व्यवहार करते हैं। लेकिन एक और तरीका है।
एल्गोरिदम को दो बड़े समूहों में विभाजित किया जा सकता है: उद्देश्यपूर्ण और अंधा एल्गोरिदम।
- एक उद्देश्यपूर्ण एल्गोरिथ्म का एक स्पष्ट लक्ष्य है जिसे वह प्राप्त करने की कोशिश कर रहा है।
- अंधा एल्गोरिथ्म स्पष्ट रूप से खुद के लिए एक लक्ष्य निर्धारित नहीं करता है, लेकिन एल्गोरिथ्म को लागू करने के परिणामस्वरूप, लक्ष्य अभी भी प्राप्त किया जाता है।
होमिंग मिसाइल का एक उद्देश्यपूर्ण एल्गोरिथ्म है: अंतिम लक्ष्य लक्ष्य को हिट करना है, जो हासिल किया गया है, रोबोट वैक्यूम क्लीनर कमरे के चारों ओर चलने के लिए एक अंधे एल्गोरिथ्म का उपयोग करता है (सीधे और यादृच्छिक आंदोलनों के एक नंबर बनाये जाते हैं), जो सरल मामलों में लक्ष्य तक पहुंचता है - पूरे कमरे को दरकिनार करता है।
अधिकांश सॉफ्टवेयर अब एक अंधे एल्गोरिथ्म पर आधारित है, जबकि एक व्यक्ति सक्रिय रूप से उद्देश्यपूर्ण एल्गोरिदम का उपयोग करता है।
उद्देश्यपूर्ण एल्गोरिथ्म मूल रूप से एक प्रतिक्रिया नियंत्रण पाश है:
1. दुनिया की वर्तमान स्थिति के लिए जा रहा है,
2. वर्तमान स्थिति और पहले से निर्धारित लक्ष्य के आधार पर, बेमेल गणना की जाती है,
3. एक क्रिया का चयन और प्रदर्शन किया जाता है जिसके लिए यह उम्मीद की जाती है कि यह बेमेल को कम करेगा।
ब्लाइंड एल्गोरिदम में ऐसा नियंत्रण लूप नहीं होता है, लेकिन यह शुरू में दिए गए अनुक्रमों के निष्पादन पर आधारित होता है।
दोनों समूहों के पास अपने पक्ष और विपक्ष हैं:
1. अंधा एल्गोरिदम
"+": अधिक किफायती, अधिकतम प्रदर्शन प्रदान करते हैं।
"-": बाहरी परिस्थितियों में एक छोटे से बदलाव के साथ भी लक्ष्य तक पहुंचना बंद करें।
2. उद्देश्यपूर्ण एल्गोरिथ्म
"-": पर्यावरणीय डेटा संग्रह और विश्लेषण की आवश्यकता के कारण महंगा
"+": बदलती बाहरी परिस्थितियों की एक विस्तृत श्रृंखला पर लक्ष्य प्राप्त करें
वास्तविक जटिल एल्गोरिदम में दोनों के तत्व हैं।
उदाहरण के लिए, मुर्गियां "नेट से अनाज प्राप्त करने की समस्या को हल नहीं कर सकती हैं, अगर आपको नेट के बाईं ओर या दाईं ओर जाने की आवश्यकता है," और कुत्ते या चूहे इस कार्य को बहुत आसान कर सकते हैं, साथ ही साथ कुछ अधिक बुद्धिमान पक्षी प्रजातियों को भी।
दोनों एक उद्देश्यपूर्ण एल्गोरिथ्म का उपयोग करते हैं, लेकिन मुर्गियाँ बेमेल गणना करने के लिए अंधा कसौटी का उपयोग करती हैं: एक सीधी रेखा में भोजन की दूरी (जो बाधाओं के अभाव में केवल लक्ष्यों की उपलब्धि सुनिश्चित करती है), इस संबंध में अधिक विकसित जानवर अधिक लचीले हैं, और अधिक जटिल एल्गोरिथ्म का उपयोग करते हैं : उद्देश्यपूर्ण खोज प्रतिवर्त एल्गोरिथ्म।
उद्देश्यपूर्ण पलटा एल्गोरिथ्म में, चौथा आइटम दिखाई देता है:
1. दुनिया की वर्तमान स्थिति के लिए जा रहा है,
2. वर्तमान स्थिति और पहले से निर्धारित लक्ष्य के आधार पर, बेमेल गणना की जाती है,
3. एक क्रिया का चयन और प्रदर्शन किया जाता है जिसके लिए यह उम्मीद की जाती है कि यह बेमेल को कम करेगा।
4. कार्रवाई के परिणामों की निगरानी करना, अपेक्षित प्रभाव के साथ परिणाम की तुलना करना; कार्रवाई की प्रभावशीलता पर निर्णय लेने और मामले का कारण खोजने के लिए यदि कार्रवाई का प्रभाव नहीं था।
उदाहरण के लिए, एक कदम उठाते हुए, हम उम्मीद करते हैं कि हम अंतरिक्ष में कदम रखेंगे, लेकिन वास्तव में आंदोलन नहीं हुआ। इस स्थिति से, यह निष्कर्ष निकाला जाता है कि कोई चीज हमें रखती है, जिसका अर्थ है कि बस कार्रवाई को दोहराते हुए "एक कदम उठाएं" अधिक व्यर्थ है।
एक उद्देश्यपूर्ण रिफ्लेक्टिव एल्गोरिथ्म को दो उद्देश्यपूर्ण एल्गोरिदम की संरचना के रूप में दर्शाया जा सकता है:
- मुख्य उद्देश्यपूर्ण एल्गोरिथ्म - लक्ष्य को प्राप्त करने के उद्देश्य से,
- एक अतिरिक्त उद्देश्यपूर्ण एल्गोरिथ्म - ट्रैकिंग जो प्रत्येक पूर्ण किए गए कदम की अपेक्षा करती है।
दूसरे शब्दों में, लक्ष्य को प्राप्त करने के तरीके पर प्रतिबिंब मुख्य उद्देश्यपूर्ण एल्गोरिथ्म में जोड़ा जाता है। उदाहरण के लिए, समान रूप से कई समान प्रतिबिंब:
- दुनिया की वर्तमान स्थिति के संग्रह की पर्याप्तता पर प्रतिबिंब
- दुनिया की वर्तमान स्थिति के वर्णन की पर्याप्तता पर प्रतिबिंब
- लक्ष्य विवरण की पर्याप्तता पर प्रतिबिंब
- लक्ष्य निर्धारण की पर्याप्तता पर प्रतिबिंब
- सबगोल्स में लक्ष्यों के अपघटन की पर्याप्तता पर प्रतिबिंब
- लक्ष्य की प्राप्ति की मूल्यांकन पर प्रतिबिंब
- प्रतिबिंब की पर्याप्तता पर प्रतिबिंब ...
आदि
यदि प्रतिबिंब उद्देश्यपूर्ण एल्गोरिथ्म में जोड़े जाते हैं, तो एक निश्चित चरण में ऐसा एल्गोरिथ्म चेतना में बदल जाता है। वर्तमान समय में यह कहना मुश्किल है कि यह किस चरण में हो रहा है, और चेतना के उद्भव के लिए कौन से प्रतिबिंब आवश्यक हैं, लेकिन यह पहले से ही निश्चित रूप से कहा जा सकता है कि चेतना के तत्वों वाले कार्यक्रमों को उद्देश्यपूर्ण एल्गोरिदम पर बनाया जाना चाहिए, न कि अंधे एल्गोरिदम पर।