¿Cómo puedo hacer un aprendizaje automático simple sin un comportamiento de codificación rígida? [cerrado]

Siempre me ha interesado el aprendizaje automático, pero no puedo entender una cosa sobre comenzar con un simple ejemplo de "Hola mundo": ¿cómo puedo evitar el comportamiento de codificación rígida?

Por ejemplo, si quisiera "enseñar" a un bot cómo evitar obstáculos colocados al azar, no podría simplemente usar el movimiento relativo, porque los obstáculos se mueven, pero no quiero codificar, digamos, la distancia, porque eso arruina todo el punto del aprendizaje automático.

Obviamente, generar código al azar no sería práctico, entonces, ¿cómo podría hacer esto?

No estoy seguro si esto se ajusta al alcance de este SE, pero de todos modos aquí hay una puñalada en una respuesta.

Con todos los enfoques de IA, debe decidir qué es lo que está modelando y qué tipo de incertidumbre existe. Una vez que elija un marco que permita modelar su situación, verá qué elementos son "fijos" y cuáles son flexibles. Por ejemplo, el modelo puede permitirle definir su propia estructura de red (o incluso aprenderla) con ciertas restricciones. Debe decidir si esta flexibilidad es suficiente para sus propósitos. Luego, dentro de una estructura de red particular, puede aprender los parámetros dados un conjunto de datos de entrenamiento específico.

Raramente codifica el comportamiento en soluciones AI / ML. Se trata de modelar la situación subyacente y acomodar diferentes situaciones ajustando elementos del modelo.

En su ejemplo, tal vez le pida al robot que aprenda a detectar obstáculos (mediante el análisis de elementos en el entorno), o le pida que haga un seguimiento de dónde estaban los obstáculos y hacia dónde se movían.