私はあなたが引用した具体的な例に精通していませんが、とにかく試してみます.
検索は、ほぼ完全に一般的な構成要素です。可能性の空間があり、その可能性を見つけたいと考えていますが、(必ずしも適切ではない) サブセットを調べてそれを見つけなければなりません。特定の検索問題 (つまり、スペースとは何か、どのようにクエリを実行できるかなど) と特定の検索アルゴリズム (最も重要なのは、クエリを実行するスペースのどの部分をどのように整理するか) に関するあらゆる種類の詳細があります。注文)。ほぼすべての問題が検索問題として提起される可能性があり (可能性の空間は何か、どれが望ましいものであるかをどのように判断するか)、それが AI で非常に重要な位置を占めている理由です。
計画は、特定の種類の検索です。これは、いくつかの基準を満たす計画のアクション シーケンス (またはより一般的には部分的な順序) の空間を検索することです。これは、検索として実装する必要があるという意味ではありません (検索を使用して解決できるいくつかの問題が他の手段で解決できるように) が、問題はそのように説明できます。
ISBN で本を見つけるには 100 億のアクションが必要であると言うことは、ISBN をチェックすることがアクションの 1 つであることを示唆していますが (考えられる ISBN は非常に多くあるため)、何らかの方法で計画を立てる (つまり、適切なアクション シーケンスを見つける) ことでアクションが少なくなります (なぜなら、すべての ISBN コードを調べる必要はありませんか?)。しかし、問題の詳細がなければ、その主張がどれほど合理的かは言えません。