Meglio la morte, ma con gloria, che giorni ingloriosi di vergogna. Significato, origine, esempi dell'uso delle unità fraseologiche

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Meglio la morte, ma con gloria, che giorni ingloriosi di vergogna

Shota Rustaveli

Fraseologismo: Meglio la morte, ma con gloria, che giorni ingloriosi di vergogna.

Significato: Incoraggiamento, approvazione di un atto rischioso, decisivo, eclatante (scherzosamente ironico).

origine: Dal poema "Il cavaliere con la pelle di pantera" del poeta georgiano medievale Shota Rustaveli (1172 circa - 1216 circa).

Fraseologia casuale:

Corona di spine (ghirlanda).

Significato:

Martirio, sofferenza (libro obsoleto).

origine:

Dalla Bibbia. I Vangeli del Nuovo Testamento parlano di un pungente veype di spine, che i soldati romani misero sul capo di Gesù prima della sua esecuzione sulla croce (da Matteo, 27, da Marco, 29, da Giovanni, 15) : "E i soldati, tessendo una corona di spine, gliela posero sul capo". La corona (ghirlanda) è intessuta di spine, una pianta i cui rami sono ricoperti da spine acuminate, spine. Anticamente tali ghirlande venivano poste in segno di vergogna e ridicolo sulle teste dei criminali condannati a morte, mentre i vincitori venivano incoronati con corone d'alloro.

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Per diversi anni, gli sviluppatori di programmi per computer per robot hanno cercato di creare un "algoritmo di curiosità", ma è stato abbastanza difficile replicare la curiosità umana. Secondo loro, la maggior parte dei metodi non è in grado di valutare le "lacune" nella conoscenza del robot e capire a cosa sarà interessato.

Tuttavia, Todd Hester di Google DeepMind nel Regno Unito e Peter Stone dell'Università del Texas negli Stati Uniti sono riusciti a creare un algoritmo che consente a un programma per computer di "essere curioso" imparando da solo il proprio ambiente. Il nuovo approccio consentirà ai robot di apprendere ancora più velocemente di quanto non facciano ora. I ricercatori hanno chiamato l'algoritmo TEXPLORE-VENIR, che si basa su una tecnica di "apprendimento per rinforzo".

Questa tecnica funziona secondo il seguente principio: quando il programma si avvicina alla soluzione di un problema (ad esempio, uscire da un labirinto), riceve una ricompensa. Si presume che, dopo aver ricevuto un premio, in futuro proverà di nuovo a raggiungere un obiettivo. I ricercatori hanno leggermente modificato la tecnica di "apprendimento per rinforzo" in modo che il programma venga premiato semplicemente per le nuove conoscenze, anche se non aiutano a raggiungere l'obiettivo. Ad esempio, TEXPLORE-VENIR guadagna bonus quando esplora il mondo, cerca luoghi lontani sulla mappa o impara ricette di cucina.

Hester e Stone hanno testato il loro algoritmo in due scenari. Il primo di questi era un labirinto virtuale di 4 stanze collegate da porte chiuse. Il bot - solo un programma per computer - doveva esplorare la zona, trovare la chiave, prenderla e aprire la porta. Per ogni porta aperta guadagnava 10 punti. Per ottenere il punteggio più alto, gli sono stati dati 3000 "passi".

Utilizzando l'algoritmo TEXPLORE-VENIR, il bot ha esplorato l'area (avendo speso 1000 "passi" su questo), ha guadagnato 55 punti. Inoltre, se utilizzava altri algoritmi, riceveva da 0 a 35 punti. Quando il programma ha dovuto esplorare l'area e sbloccare le porte allo stesso tempo, ha ottenuto 70 punti con TEXPLORE-VENIR e meno di 5 negli altri casi.

Per il secondo esperimento, i ricercatori hanno collegato il robot umanoide Nao. Con l'aiuto dell'algoritmo TEXPLORE-VENIR, ha dovuto completare tre compiti: colpire un piatto musicale, trovare e portare un nastro rosa agli occhi e premere un pulsante situato sulla sua gamba. Per ogni compito, Nao ha ricevuto 200 "passi" e gli sono stati dati altri 400 "passi" per la "formazione" (materie di apprendimento). Dopo 13 tentativi, ha premuto il pulsante 7 volte, ha colpito il piatto 1 volte su 5 e alla fine ha trovato il nastro rosa più velocemente.

L'algoritmo TEXPLORE-VENIR ha mostrato buoni risultati, tuttavia, un'eccessiva curiosità può ridurre la produttività del robot, affermano ricercatori di terze parti. Può accadere che la motivazione intrinseca del robot a ricevere una ricompensa di apprendimento superi la sua motivazione estrinseca a completare l'attività. Pertanto, è importante trovare un equilibrio tra i due tipi di motivazione.

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