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人工知能で、私は今計画について読んでいます。しかし、AI に無知な私には、彼らが「計画と検索の違い」を主張している点が理解できませんでした。

C/C++ などの手続き型プログラミングの知識があり、データ構造に基づいて検索を行うことができます。

そして、「Artificial Intelligence: A modern approach - Stuart Russell」で指定された Buy(ISBN0123654789) と Have(ISBN0123456789) の例を理解できませんでした。

私の質問は、本の検索には 100 億回のアクションが必要ですが、計画には必要ないということです。

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ラッセルとノーヴィグは、探索と計画が別物だと言っているわけではありません。実際、あなたが取り上げていると思われるセクション (Blue Edition の第 10 章) では、まったく逆のことが述べられています。

しかし、検索として表現された計画には、非常に大きな検索スペースがある場合があります。本の例では、10^10 の異なるアクションが考えられます。情報に基づいていない検索手法では、コンピュータは、buy(x) の結果が have(x) であることを「認識」していません。したがって、シングル アクション プランの検索スペースでさえ巨大です。ばかげているように聞こえますが、それは情報に基づかない検索の定義です。

その結果、実際に機能するアルゴリズムを計画するには、ある程度のアルゴリズム的および/またはヒューリスティックな賢さが必要になります。これについては、その章の残りの部分で説明します。本の例では、改善された検索は have(x) の目標から逆向きに推論し、buy(x) 対 have(x) 接続を使用して一次論理スキーマ リストを実行し、正しいアクションを導き出します。

ちなみに、私は Russell と Norvig の本、そして彼らの作品全般の大ファンです。しかし、計画の章が少し弱いことがわかりました。Lozano-Perez 教授と Kaelbling 教授は、以前の版の書籍を使用したクラスの講義ノートをオンラインで公開しています。彼らのメモは非常に詳細で、例があります。この資料を研究していたとき、私はそれらが優れたサプリメントであることを発見しました:

http://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-825-techniques-in-artificial-intelligence-sma-5504-fall-2002/index.htm

于 2012-04-23T15:06:36.387 に答える
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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。

于 2012-04-23T14:49:12.823 に答える
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計画では、回帰検索を利用できます。つまり、目標状態から開始して、初期状態に到達するための計画を作成します。

あなたの本の例では、PRECONDITION: buy(B), ISBN(B) で始まる場合、(ISBN 番号は 100 万あるので) 調べる可能性が 100 万あるかもしれませんが、どのように到達するかを「計画」したいと考えています。単なる「検索」ではなく、目標状態

計画は、目標の状態に到達するために必要な一連のアクションを提供します。検索は「アクション」に関係ありません

出典: Udacity AI コースおよび AIMA: Russel、Norvig

于 2014-10-03T16:21:34.153 に答える
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簡単に言うと、違いは次のとおりです。

  • 検索は並行して行われ、非常に評判の悪い操作です

  • 状態の表現:

    • 検索状態は、内部構造が使用されていない単一のエンティティとして表されます
    • 計画状態には、計画アルゴリズムによって使用される構造化された表現があります
  • 計画では回帰検索を利用できます

    • つまり、目標から始めて、初期状態から計画を立てる
于 2021-02-06T10:57:15.270 に答える