진화 성공! 당신은 챔피언을 만들었습니다!정확하지 않아요! 다른 변이를 시도해 봅시다.진화 진행 상황 ... 그렇다면 그것은 ... ? ... 아니면 ...
진화 계산(Evolutionary Computation, EC)은 무엇에서 영감을 받았나요?
맞았습니다! 진화 계산은 동물과 식물이 어떻게 진화하여 어려운 문제를 해결하는지를 모방합니다.
새로운 코드를 직접 작성하는 대신, 진화 계산은 어떻게 답을 찾나요?
정답입니다! 우리는 답변의 집단으로 시작하고, 완벽해질 때까지 진화시키는 것입니다.
시험에서 가장 '약한' 디지털 해답들은 어떻게 되나요?
맞습니다! 인구를 개선하기 위해 우리는 가장 잘 수행하는 해답들만 유지합니다.
다음 세대의 해답을 만들기 위해 우리는 무엇을 사용하나요?
정확합니다! 최고의 성과를 낸 자들의 코드(유전자)를 가져와 다음 세대를 더욱 향상시킵니다.
왜 우리는 인공지능에 진화를 사용할까요?
훌륭합니다! 전통적인 논리로 쉽게 해결할 수 없는 문제에는 진화가 이상적입니다.
가장 우수한 성과자들만 남기는 과정은 무엇이라고 하나요?
정확합니다! 생존자 선택은 성공적인 특성만 후손에게 전달되도록 보장합니다.
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AI의 진화: 자연 선택의 힘
EvoClass-AI004강의 8
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🤖 환영합니다, 부사관! 저는 당신의 인공지능 진화 가이드입니다. 아래 하위 주제를 선택하여 자연의 마법을 활용해 큰 문제를 해결하는 방법을 알아보세요.
파이봇 명령라이브
삐빅-블롭!안녕하세요, 자연 해커 여러분! 사자처럼 빨라진 이유나 새의 날개가 왜 이렇게 잘 작동하는지 궁금하셨나요? 자연은 엔지니어를 쓰지 않습니다. 진화를 사용합니다! 오늘은 '자연 선택'을 빌려, 스스로 해결책을 만들어내는 스마트한 인공지능을 만드는 법을 배워보겠습니다!
진화 진행 상황0%
로봇 다리에 대한 100가지 서로 다른 디지털 설계가 있다고 상상해 보세요. 어느 것이 가장 높이 뛰는지 모두 테스트해 봅니다. 가장 잘 뛰는 자들을 유지하고 넘어지는 자들은 삭제합니다. 이것이 바로 생존자 선택입니다!
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하위 주제 1
생존자 선택
생존하기 위한 최고의 디지털 답변을 어떻게 선택하는지
우리의 '챔피언' 해답이 생기면, 그들의 비밀의 디지털 코드를 서로 섞습니다. 마치 DNA처럼 말이죠! 이로써 부모보다 더 똑똑하고 강력한 새로운 세대가 탄생합니다.
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하위 주제 2
디지털 DNA
특성들을 혼합하여 초강력한 다음 세대를 창출하기
과학자들은 진화 계산을 이용해 NASA 우주선용 초효율 안테나를 설계했는데, 그 형태는 꼬인 종이클립처럼 보이며, 인간이 생각해낼 수 없을 정도의 형식입니다!
알고 계셨나요?
과학자들은 진화 계산을 이용해 NASA 우주선용 초효율 안테나를 설계했는데, 그 형태는 꼬인 종이클립처럼 보이며, 인간이 생각해낼 수 없을 정도의 형식입니다!
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당신은 진화의 고수입니다!