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搜索解决方案
“搜索”是黄金时代被深入研究的人工智能领域最重要的问题解决技巧之一。对于一个搜索问题,我们必须确定一系列操作,将我们从世界的某个初始状态引领到目标状态。从初始状态开始,先要考虑在此初始状态下每种可能的操作会产生的结果,而每执行一个操作的结果都将使整体转变到新的状态。如果某个操作生成了目标状态,就是成功;如若不然,就需要不断重复这一过程,并将每个操作在对应状态下产生的结果考虑在内,避免重复,逐渐前行。这样,我们就生成了一棵“搜索树”。
搜索的主要困难是“组合baozha”(binatorialexplosion),简单来说,就是搜索树在短时间内迅速长大。以国际象棋对局为例,对于任何一步棋来说,平均有35种可能的走法,因此十步之内的国际象棋走法的搜索树将包含近3000万亿种局面。常用方法是使用启发式经验准则引导搜索过程,启发式搜索会表明哪一种状态前景更好,哪一种状态更容易陷入死胡同。
启发式搜索的最高成就,是1996年国际商业机器公司(IBM)的弈棋机深蓝(DeepBlue)在一局棋中击败国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫(GarryKasparov)。深蓝每秒可以处理2亿步棋,通常能生成一棵预测接下来6~8步的搜索树。
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