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芬蘭國民AI-2.1Search and Problem Solving

許多問題要從找到問題開始(繞口令?),然後有系統地找出(formulating)選則(與替代方案)和結果。
(Emma補充:"start by formulating the alternative choices and their consequences",我認為formulate這個動詞相當有意思。)
實務上的找尋,像是由A地到B地,在陌生的城市裡用大眾交通工去找到一個地點(餐廳),可以用手機,也可以拿著這個地址問人。由A地到B地這個問題,屬於「搜尋並計畫」這個問題種類,相似的問題就是自駕車或AI下棋。
通常會有很多困難的方法去解決一個問題,這些方法會編好時間、努力、成本或其他項目。另外,不同的技術會導出不同的解決方法,甚至是發展出進階的搜尋演算,成為一個研究領域。
Ch2這個章節不會專注在實際的搜尋演算法,而會強調解決問題流程中的第一個步驟:定義選擇和結果--這是非常重要而且需要很仔細的思考,且我們也需要定義目標。在釐清以上這些之後,才會有一連串根據目標開始的行動。這種會討論兩種類型的問題:(1)只有一個參與者,在統計下看 「搜尋並計畫」問題(2) 兩參與者的競爭遊戲。以上兩個分類並不能涵蓋真實世界情境,但他們可栩栩如生地展示主要的概念與技術。
先從一個簡單的模型開始-Toy problem: chicken crossing
有一個機器人需要讓三件東西過河,狐狸、雞、雞飼料,狐狸想吃雞,雞想吃雞飼料,不能分別把這兩者放在一起,雞或雞飼料被吃掉,不是我們想要的結果,機器人在的時候,才能防止吃和和被吃的情形發生,這艘渡河的船一定需要機器人駕駛,船上一次只能有兩樣東西(含機器人),如何讓狐狸、雞、雞飼料安全過河?雖然這個問題可能想一下就會,但是當問題變困難,例如物件的數量增加,這個問題必須變成系統化、數學方法去解,通常只要簡單的電腦就可以解出來。
術語
The State Space
Transitions(和Path不一樣喔)
Costs(要與最佳解連在一起,例如目標是用最短距離達成,或是最少時間達成,Costs的單位就會與目標相關)
https://course.elementsofai.com/2/1
分類:學習

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