Редукция задач
Кроме уже рассмотренного подхода – представления задач в пространстве состояний – для решения ряда задач возможен и другой, более сложный подход. При этом подходе производится анализ исходной задачи с целью выделения такого набора подзадач, решение которых означает решение исходной задачи. Каждая из выделенных подзадач в общем случае является более простой, чем исходная, и может [...]

Посмотреть полностью...

Понятие о генетических алгоритмах
Генетические алгоритмы (ГА) – это стохастические, эвристические оптимизационные методы, впервые предложенные Холландом (1975). Они основываются на идее эволюции с помощью естественного отбора, выдвинутой Дарвином.
ГА работают с совокупностью “особей” – популяцией, каждая из которых представляет возможное решение данной проблемы. Каждая особь оценивается мерой ее “приспособленности” согласно тому, насколько “хорошо” соответствующее ей решение задачи. [...]

Посмотреть полностью...

Альфа-бета процедура
Минимаксная процедура организована таким образом, что процесс построения частичного дерева игры отделен от процесса оценивания вершин. Такое разделение приводит к тому, что в целом минимаксная процедура – неэффективная стратегия поиска хорошего первого хода. Чтобы сделать процедуру более экономной, необходимо вычислять статические оценки концевых вершин и минимаксные оценки промежуточных вершин одновременно с построением игрового дерева. [...]

Посмотреть полностью...

Минимаксная процедура
С целью поиска достаточно хорошего первого хода просматривается обычно часть игрового дерева, построенного от заданной конфигурации. Для этого применяется один из переборных алгоритмов (в глубину, в ширину или эвристический) и некоторое искусственное окончание перебора вершин в игровом дереве: например, ограничивается время перебора или же глубина поиска.
В построенном таким образом частичном дереве игры оцениваются вершины, [...]

Посмотреть полностью...

Деревья игры. Поиск выигрышной стратегии
Будем рассматривать класс игр двух лиц с полной информацией. В таких играх участвуют два игрока, которые поочередно делают свои ходы. В любой момент игры каждому игроку известно все, что произошло в игре к этому моменту и что может быть сделано в настоящий момент. Игра заканчивается либо выигрышем одного игрока (и проигрышем [...]

Посмотреть полностью...

Эвристические методы поиска
Идея, лежащая в основе большинства эвристических алгоритмов, состоит в том, чтобы оценивать с помощью эвристической информации перспективность нераскрытых вершин пространства состояний (с точки зрения достижения цели), и выбирать для продолжения поиска наиболее перспективную вершину. Самый обычный способ использования эвристической информации – введение так называемой эвристической оценочной функции. Эта функция определяется на множестве вершин [...]

Посмотреть полностью...

Алгоритмы поиска решения
Классификация алгоритмов
Как уже отмечалось, поиск в пространстве состояний базируется на последовательном построении (переборе) вершин графа состояний – до тех пор, пока не будет обнаружено целевое состояние. Введем несколько терминов, которые будем использовать для описания различных алгоритмов поиска.
Вершину графа, соответствующую начальному состоянию, естественно назвать начальной вершиной, а вершину, соответствующую целевому состоянию – целевой. Как [...]

Посмотреть полностью...

Примеры пространств состояний
Разберем два характерных примера представления в пространстве состояний, показывающих, что такое представление возможно для различных типов задач. Подчеркнем заранее, что предлагаемые ниже представления, хотя и являются достаточно естественными,  не являются единственно допустимыми в этих задачах, возможны и другие варианты.
Вообще, от выбора представления, т.е. рассмотренных выше составляющих, зависит размер пространства состояний, а значит, и [...]

Посмотреть полностью...

Решение задач и искусственный интеллект
Двумя составными элементами процесса решения задач в теории искусственного интеллекта являются представление (формализация) задач и собственно решение – поиск. Мы рассмотрим два подхода к решению задач и, соответственно, два способа представления – подход с использованием пространства состояний и подход, основанный на  редукции задач. Для обоих подходов описываются используемые алгоритмы поиска решения. [...]

Посмотреть полностью...

Основные направления исследований в области искусственного интеллекта
Термин Искусственный интеллект (ИИ) – претенциозен, метафоричен.
Реальное содержание – повышение “интеллекта” ЭВМ; передача компьютеру некоторых функций человеческой интеллектуальной деятельности; создание помощника в решении интеллектуальных задач.
Более точно:
Синтезируя десятки определений ИИ из различных источников,  в качестве рабочего определения можно предложить следующее.

Искусственный интеллект – область исследований и прикладных разработок, направленных [...]

Посмотреть полностью...