人工智能：问题解决与搜索策略

"人工智能英文版课件，主要讲解通过搜索解决问题的方法。内容涵盖了问题解决智能代理、示例问题、寻找解决方案的搜索策略、无信息搜索策略、避免重复状态以及部分信息情况下的搜索。" 在人工智能领域，解决问题是智能代理的核心任务之一。本课件主要聚焦于如何通过搜索来解决复杂的问题。首先，它介绍了"Problem Solving Agents"，即智能代理，这些代理能够最大化其性能指标。智能代理的目标是实现一定的目的，有时候这个过程可以通过设定目标并努力满足目标而简化。 以一个在香港度假的智能代理为例，它的性能衡量标准可能包括购买最新的电子产品、品尝广东点心和观光等。这个决策问题复杂，涉及到许多权衡和对旅行指南的研究。然而，如果设定了目标（如准时从广州乘火车到香港），那么任何导致无法按时上车的行动（比如延迟去香港）都将被拒绝。目标在这里的作用是帮助组织行为，限制代理试图实现的目标范围。 接着，课件提到了"Goal Formulation"，即目标制定，这是基于当前情况和智能代理的性能指标进行的。在这个阶段，代理会根据其目标和环境状态来规划可能的行动路径。 接下来，课件将深入探讨"Searching for Solutions"，这是问题解决的关键步骤。无信息搜索策略，如宽度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），是搜索算法的基础。这些策略可以帮助代理在问题空间中寻找解决方案，尽管它们并不考虑问题的特定信息。 为了避免在搜索过程中重复已经访问过的状态，课程可能会介绍如“闭集”（Closed Set）这样的数据结构，它们可以记录已探索的状态，防止无效的回溯。此外，当信息不完全时，如在模糊逻辑或不确定环境中，搜索策略会更加复杂，可能涉及概率搜索和启发式方法。 本课件深入浅出地阐述了智能代理如何利用搜索技术解决复杂问题，包括目标设定、无信息搜索策略的应用，以及如何处理部分信息环境中的搜索挑战。这些知识对于理解人工智能如何应对现实世界中的复杂决策问题至关重要。