人工智能搜索详解：盲目与启发式方法

人工智能课件的第一章深入探讨了搜索问题在人工智能领域的核心作用。这一部分主要关注状态空间的搜索，它是解决许多复杂问题的基础框架。搜索问题被定义为根据问题的具体情况寻找相关知识，通过构建成本最低的推理路径来找到解决方案的过程。搜索策略的性能取决于其有效性、计算时间和存储空间的要求。 两种主要的搜索方式是： 1. 盲目搜索（Uninformed Search）：这是一种基于预定策略的搜索，不利用问题本身提供的任何信息来优化搜索过程。虽然这种方法简单易实现，但对于解决复杂问题效率较低，且难以保证找到全局最优解。常见的盲目搜索算法如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。 2. 启发式搜索（Informed Search）：这种方法引入了问题相关的信息，如启发式函数，以指导搜索方向，提高求解效率。启发式搜索能够处理更复杂的任务，如A*搜索就是一种广泛应用的启发式搜索算法。然而，启发式函数的设计至关重要，它能直接影响搜索的效率和结果质量。 搜索过程的关键概念包括状态、算符和状态空间。状态是问题在某一时刻的描述，通常是变量的组合。算符则是状态之间的操作，代表从一个状态转换到另一个状态的规则。状态空间是一个图，包含了所有可能的解路径，由状态和相应的算符组成。问题的解即是从初始状态到目标状态的路径，而最优解是指耗散值（或代价）最小的解。 举例来说，二阶梵塔问题是一个经典的搜索问题，它展示了状态空间的构建和目标测试。在这个问题中，状态描述了两个塔上放置的物品，算符则定义了物品的移动规则。猴子摘香蕉也是一个搜索问题，它要求通过序列化的操作，让猴子达到最高的香蕉位置。 讨论的问题包括常用搜索算法的完备性和最优性，即在问题有解的情况下能否找到解，以及何时能找到最佳解。同时，搜索的效率也是关键考虑因素，涉及时间复杂度和空间复杂度的分析。 这一章的学习对于理解人工智能如何通过搜索策略解决实际问题具有重要意义，它奠定了搜索算法在人工智能技术中的基础地位。