Examples with Inperience nars.op.mental.Inperience used on opensource projects

Example 1 with Inperience

use of nars.op.mental.Inperience in project narchy by automenta.

the class NAgentX method runRT.

public static NAR runRT(Function<NAR, NAgent> init, float narFPS, float agentFPS) {
    // The.Subterms.the =
    // The.Subterms.CaffeineSubtermBuilder.get();
    // The.Subterms.HijackSubtermBuilder.get();
    // The.Subterms.SoftSubtermBuilder.get();
    // The.Compound.the =
    // The.Compound.
    // //SoftCompoundBuilder.get();
    // CaffeineCompoundBuilder.get();
    float clockFPS = // agentFPS;
    narFPS;
    RealTime clock = clockFPS >= 10 / 2f ? /* nyquist threshold between decisecond (0.1) and centisecond (0.01) clock resolution */
    new RealTime.CS(true) : new RealTime.DSHalf(true);
    clock.durFPS(clockFPS);
    // Function<NAR, PrediTerm<Derivation>> deriver = Deriver.deriver(8
    // , "motivation.nal"
    // //., "relation_introduction.nal"
    // );
    // int THREADS = Math.max(1, Runtime.getRuntime().availableProcessors() - 1);
    // Predicate<Activate> randomBool = (a) -> ThreadLocalRandom.current().nextBoolean();
    // exe.add(new FocusExec(), (x) -> true);
    // exe.add(new FocusExec() {
    // {
    // concepts.setCapacity(32);
    // }
    // },
    // (x) -> true);
    NAR n = new NARS().exe(new WorkerMultiExec(// new Focus.DefaultRevaluator(),
    new Focus.AERevaluator(new XoRoShiRo128PlusRandom(1)), 256, 8192) {

        {
            Util.setExecutor(this);
        }
    }).time(clock).deriverAdd(1, 1).deriverAdd(2, 2).deriverAdd(3, 3).deriverAdd(5, 5).deriverAdd(6, 8).deriverAdd("motivation.nal").index(new CaffeineIndex(// 800 * 1024,
    2500 * 1024, // Integer.MAX_VALUE,
    c -> {
        return (int) Math.ceil(c.voluplexity());
    // return Math.round(
    // ((float)c.voluplexity())
    // / (1 + 100 * (c.termlinks().priSum() + c.tasklinks().priSum()))
    // //(c.beliefs().size() + c.goals().size()))
    // );
    })).get();
    // n.defaultWants();
    n.dtMergeOrChoose.set(true);
    // 0.5f //nyquist
    n.dtDither.set(1f);
    // n.timeFocus.set(4);
    n.confMin.set(0.01f);
    n.freqResolution.set(0.01f);
    n.termVolumeMax.set(40);
    n.beliefConfDefault.set(0.9f);
    n.goalConfDefault.set(0.9f);
    float priFactor = 0.2f;
    n.beliefPriDefault.set(1f * priFactor);
    n.goalPriDefault.set(1f * priFactor);
    n.questionPriDefault.set(1f * priFactor);
    n.questPriDefault.set(1f * priFactor);
    n.activationRate.set(0.5f);
    NAgent a = init.apply(n);
    // new RLBooster(a, HaiQAgent::new, 1);
    // //            @Override
    // //            protected long matchTime(Task task) {
    // //
    // //                //future lookahead to catalyze prediction
    // //                return n.time() +
    // //                        Util.sqr(n.random().nextInt(3)) * n.dur();
    // //
    // //            }
    // };
    // {
    // AgentBuilder b = MetaGoal.newController(a);
    // //                .in(a::dexterity)
    // //                .in(new FloatNormalized(()->a.reward).decay(0.9f))
    // //                .in(new FloatNormalized(
    // //                        ((Emotivation) n.emotion).cycleDTRealMean::getValue)
    // //                            .decay(0.9f)
    // //                )
    // b.in(new FloatNormalized(
    // //TODO use a Long-specific impl of this:
    // new FloatFirstOrderDifference(n::time, () -> n.emotion.deriveTask.getValue().longValue())
    // ).relax(0.99f))
    // //                .in(new FloatNormalized(
    // //                        //TODO use a Long-specific impl of this:
    // //                        new FirstOrderDifferenceFloat(n::time, () -> n.emotion.conceptFirePremises.getValue().longValue())
    // //                    ).decay(0.9f)
    // .in(new FloatNormalized(
    // () -> n.emotion.busyVol.getSum()
    // ).relax(0.99f))
    // .out(2, (onOff)->{
    // switch(onOff) {
    // case 0:
    // a.enabled.set(false); //pause
    // break;
    // case 1:
    // a.enabled.set(true); //un-pause
    // break;
    // }
    // })
    // //                ).out(
    // //                        new StepController((x) -> n.time.dur(Math.round(x)), 1, n.dur(), n.dur()*2)
    // //                .out(
    // //                        StepController.harmonic(n.confMin::set, 0.01f, 0.5f)
    // //                )//.out(
    // //                        StepController.harmonic(n.truthResolution::setValue, 0.01f, 0.08f)
    // //                ).out(
    // //                        StepController.harmonic(a.curiosity::setValue, 0.01f, 0.16f)
    // //                ).get(n);
    // 
    // ;
    // new AgentService(new MutableFloat(1), n, b.get());
    // }
    // n.dtMergeOrChoose.setValue(true);
    // STMLinkage stmLink = new STMLinkage(n, 1, false);
    // LinkClustering linkClusterPri = new LinkClustering(n, Prioritized::priElseZero /* anything temporal */,
    // 32, 128);
    // LinkClustering linkClusterConf = new LinkClustering(n, (t) -> t.isBeliefOrGoal() ? t.conf() : Float.NaN,
    // 4, 16);
    // SpaceGraph.window(col(
    // new STMView.BagClusterVis(n, linkClusterPri.bag),
    // new STMView.BagClusterVis(n, linkClusterConf.bag)
    // ), 800, 600);
    // ConjClustering conjClusterBinput = new ConjClustering(n, BELIEF, (Task::isInput), 8, 32);
    ConjClustering conjClusterBany = new ConjClustering(n, BELIEF, (t -> true), 8, 64);
    // ConjClustering conjClusterG = new ConjClustering(n, GOAL, (t -> true), 4, 16);
    // ArithmeticIntroduction arith = new ArithmeticIntroduction(4, n);
    // RelationClustering relCluster = new RelationClustering(n,
    // (t)->t.isBelief() && !t.isEternal() && !t.term().isTemporal() ? t.conf() : Float.NaN,
    // 8, 32);
    // ConjClustering conjClusterG = new ConjClustering(n, GOAL, (t->true),8, 32);
    // n.runLater(() -> {
    // //            AudioContext ac = new AudioContext();
    // //            ac.start();
    // //            Clock aclock = new Clock(ac, 1000f / (agentFPS * 0.5f));
    // //            new Metronome(aclock, n);
    // new VocalCommentary(null, a);
    // //ac.out.dependsOn(aclock);
    // });
    // /needs tryContent before its safe
    Inperience inp = new Inperience(n, 12);
    // 
    // Abbreviation abb = new Abbreviation(n, "z", 3, 6, 10f, 32);
    // reflect.ReflectSimilarToTaskTerm refSim = new reflect.ReflectSimilarToTaskTerm(16, n);
    // reflect.ReflectClonedTask refTask = new reflect.ReflectClonedTask(16, n);
    // a.trace = true;
    // n.onTask(t -> {
    // if (t instanceof DerivedTask)
    // System.out.println(t);
    // });
    // NInner nin = new NInner(n);
    // nin.start();
    // AgentService mc = MetaGoal.newController(a);
    // init();
    // n.onCycle(nn -> {
    // float lag = narLoop.lagSumThenClear() + a.running().lagSumThenClear();
    // //n.emotion.happy(-lag);
    // //n.emotion.happy(n.emotion.busyPri.getSum()/50000f);
    // });
    // new Anoncepts(8, n);
    // new Implier(2f, a,
    // 1
    // //0,1,4
    // );
    // 
    // window(new MatrixView(p.in, (x, gl) -> {
    // Draw.colorBipolar(gl, x);
    // return 0;
    // }), 100, 100);
    // get ready
    System.gc();
    n.runLater(() -> {
        chart(a);
        SpaceGraph.window(Vis.top(a.nar()), 800, 800);
        // window(new ConceptView(a.happy,n), 800, 600);
        n.on(a);
        // START AGENT
        Loop aLoop = a.runFPS(agentFPS);
    // n.runLater(() -> {
    // new Deriver(a.fire(), Derivers.deriver(6, 8,
    // "motivation.nal"
    // //, "goal_analogy.nal"
    // ).apply(n).deriver, n); //{
    // });
    });
    Loop loop = n.startFPS(narFPS);
    return n;
}