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このトピックは初めてです。現在、計画、制約解決、推論の違いについて少し混乱しています。

私が理解している限り、計画とは、行うべき正しい「こと」を特定することです。

これは、いくつかの共制約に従うことで実行できます。では、各計画の問題が最終的に csp であるというのは正しいのでしょうか?

では、計画は csp 問題のサブセットですか?

推論は、「ウサギが生命体である」場合のような大規模なオントロジーに対するクエリにすぎません。

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スタンフォード哲学百科事典によると、

推論は推論を行う能力であり、自動推論はこのプロセスを自動化するコンピューティング システムの構築に関係しています。

人工知能 (AI) の問題のほとんどは推論の問題であり、実際に計画と CSP の両方がその中に含まれています。

計画は、エージェントの目標を達成するアクション シーケンスを見つけることに特化した AI のサブフィールドです。たとえば、ニューヨークのタイムズ スクエアからロンドンのピカデリー サーカスに行くには、計画、つまり「ピカデリー サーカスにいる」という目標を達成できる一連の行動が必要です。計画は、「最寄りの地下鉄の入り口に行く」、「始発の電車に乗ってジャマイカ駅に行く」、「トランジットで JFK 空港に行く」、「飛行機でロンドン ヒースローに向かう」、「地下鉄でピカデリー サーカスまで行く」などです。 "。

制約充足問題 (CSP) は、いくつかの制約を満たすことを目標とする検索問題です。たとえば、マップ上に N 個の国があり、色のセットが与えられている場合、目標は、隣接する 2 つの国が同じ色にならないように各国に色を付けることです。

そうは言っても、計画の問題をCSPの問題に変換するアプローチ、たとえばSATPLAN があります。

参考までに、S. Russel と P. Norving による「Artificial Intelligence: A Modern Approach」を参考にしてください。ほとんどの大学やカレッジでは、図書館にそれがあります。

于 2015-03-16T17:50:53.677 に答える