Questions tagged «search»


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是否将穷举搜索方法视为AI?
有些程序对解决方案进行详尽搜索,而另一些程序则对相似答案进行启发式搜索。例如,在国际象棋中,对最佳下一步操作的搜索本质上趋于穷举,而在国际象棋中,由于更大的搜索空间,对最佳下一步操作的搜索本质上往往更具启发性。 蛮力搜索穷人的技术是否被认为是AI,还是一般要求先将启发式算法用于AI?如果是这样,下象棋的计算机是否击败了人类专业人员,这被视为有意义的里程碑?

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为什么在一门简短的AI入门课程中只教授搜索算法?
我了解到搜索的概念在AI中很重要。有一个问题,这个网站关于这个话题,但人们还可以直观地理解为什么。我有一门关于AI的入门课程,为期半个学期,所以当然没有足够的时间来涵盖AI的所有主题,但是我希望学习一些AI理论(我听说过“代理” ”),但实际上我基本上学到了几种搜索算法,例如: BFS 统一成本搜索 DFS 迭代深化搜索 双向搜寻 这些搜索算法通常归类为“盲目”(或“无知”),因为它们不考虑有关目标的剩余路径的任何信息。 或类似的算法: 启发式搜索 最佳优先搜索 一个 一个* IDA * 这类搜索通常属于“知情”搜索算法的类别,因为它们使用有关目标剩余路径的某些信息(例如“启发式”或“估计”)。 然后,我们还学习了“高级”搜索算法(专门应用于TSP问题)。这些算法是建设性的(例如,最近邻算法),局部搜索(例如,2-opt)算法或元启发式算法(例如,蚁群系统或模拟退火算法)。 我们还简要研究了适用于游戏的最小-最大算法和最小-最大的“改进”版本,即alpha-beta修剪。 学习完本课程后,我感到AI只是在“愚蠢地”或“更聪明地”进行搜索。 我的问题是: 为什么一位教授只在AI课程中教授搜索算法?优点/缺点是什么?下一个问题与此有关。 除了可以在入门课程中教授的AI“搜索”之外,还有什么?这个问题可能会导致主观答案,但实际上我是在试图了解AI的真正含义以及它真正涵盖的主题的背景下问的。显然,不幸的是,在阅读之后,看来这仍然是主观的。 是否有可以通过此类课程教授的AI理论?


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