最佳優(yōu)先搜索 我們?nèi)绾螞Q定下一步從邊界擴(kuò)展哪個(gè)節(jié)點(diǎn)？最佳優(yōu)先搜索是一種非常通用的方法，在這種方法中，我們選擇使得某個(gè)評價(jià)函數(shù)f(n)的值最小的節(jié)點(diǎn) n。在每次迭代中，選擇邊界...
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最佳優(yōu)先搜索和搜索數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
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搜索算法
搜索算法將搜索問題作為輸入并返回問題的解或報(bào)告 failture(當(dāng)解不存在時(shí))。在本章中，我們考慮在狀態(tài)空間圖上疊加一棵搜索樹的算法，該算法從初始狀態(tài)形成各條路徑，并試圖找...
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真實(shí)世界問題
我們已經(jīng)了解了如何根據(jù)指定的位置和沿著它們之間的邊進(jìn)行的位置轉(zhuǎn)移來定義尋徑問題。尋徑算法有許多應(yīng)用場景。其中一些是上文中羅馬尼亞例子的直接擴(kuò)展，例如提供導(dǎo)航的網(wǎng)站和車載系統(tǒng)等...
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問題示例
問題求解的方法已經(jīng)被應(yīng)用于大量任務(wù)環(huán)境中。我們這里列出一些典型問題，區(qū)分為標(biāo)準(zhǔn)化問題和真實(shí)世界問題。標(biāo)準(zhǔn)化問題常用于說明或訓(xùn)練各種問題求解方法。它具有簡潔、準(zhǔn)確的描述，因此適...
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問題形式化
我們將前文中去往 Bucharest 的問題形式化為一個(gè)** 模型**——一種抽象的數(shù)學(xué)描述，而不是真實(shí)存在的事物。與簡單的原子狀態(tài)描述 Arad 相比，實(shí)際的旅行的世界狀態(tài)...
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搜索問題和求解
搜索問題的形式化定義如下。 可能的環(huán)境狀態(tài)的集合，我們稱之為狀態(tài)空間。 智能體啟動(dòng)時(shí)的初始狀態(tài)。 一個(gè)或多個(gè)目標(biāo)狀態(tài)的集合。有時(shí)問題只有一個(gè)目標(biāo)狀態(tài)，有時(shí)存在若干個(gè)可以供選擇...
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問題求解智能體
我們假設(shè)智能體總是能夠訪問與世界相關(guān)的信息，有了這些信息，智能體可以執(zhí)行以下4個(gè)階段的問題求解過程。 目標(biāo)形式化 目標(biāo)通過限制智能體的目的和需要考慮的動(dòng)作來組織其行為。 問題...
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部署圖規(guī)范級別部署圖 規(guī)范級別(也稱為類型級別)部署圖展示了將制品部署到部署目標(biāo)的概覽，不涉及制品或節(jié)點(diǎn)的具體實(shí)例。 實(shí)例級別部署圖 實(shí)例級部署圖顯示將工件實(shí)例部署到特定部署目標(biāo)實(shí)...
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什么是人工智能
我們聲稱人工智能很有趣，但是我們還沒有描述它是什么。歷史上研究人員研究過幾種不同版本的人工智能。有些根據(jù)對人類行為的復(fù)刻來定義智能，而另外一些更喜歡用理性來抽象地正式定義智能...
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智能體的任務(wù)環(huán)境
既然已經(jīng)有了理性的定義，考慮構(gòu)建理性智能的準(zhǔn)備幾乎已經(jīng)完成。然而還必須考慮任務(wù)環(huán)境，它本質(zhì)上是“問題”，理性智能體是“解決方案”，我們首先展示如何指定任務(wù)環(huán)境，并用一些示例說...
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理性智能體
理性智能體是做正確事情的事物。顯然，做正確的事情比做錯(cuò)誤的事情要好，但是做正確的事情意味著什么呢？ 道德哲學(xué)發(fā)展了幾種不同“正確事情”的概念，但人工智能通常堅(jiān)持一種稱為結(jié)果主...
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智能體
任何通過傳感器感知環(huán)境并通過執(zhí)行器作用宇該環(huán)境的事物都可以被視為智能體。一個(gè)人類智能體以眼睛、耳朵和其他器官作為傳感器，以手、腿、聲道等作為執(zhí)行器。機(jī)器人智能體可能以攝像頭和...
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智能體程序的組件如何工作
我們已經(jīng)將智能體程序（用非常高級的術(shù)語）描述為由各種組件組成，其功能是回答諸如“現(xiàn)在的世界是什么樣的？” “我現(xiàn)在應(yīng)該采取什么動(dòng)作” “我的動(dòng)作將導(dǎo)致什么？” 等問題。人工智...
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學(xué)習(xí)型智能體
我們已經(jīng)描述了一些智能體程序和選擇動(dòng)作的方法。到目前為止，我們還沒有解釋智能體程序是如何產(chǎn)生的。在圖靈早期的論文中，他考慮手動(dòng)編程實(shí)現(xiàn)智能機(jī)器的想法。他估計(jì)了這可能需要多少工...
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基于效用的智能體
在大多數(shù)環(huán)境中，僅靠目標(biāo)并不足以產(chǎn)生高質(zhì)量的行為。例如，許多動(dòng)作序列都能使出租車到達(dá)目的地（從而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)), 但有些動(dòng)作序列比其他動(dòng)作序列更快、更安全、更可靠或更便宜。目標(biāo)只...
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基于目標(biāo)的智能體
了解環(huán)境的現(xiàn)狀并不總是足以決定做什么。例如，在一個(gè)路口，出租車可以左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)或者直行。正確的決定取決于出租車要去哪里。換句話說，除了當(dāng)前狀態(tài)的描述之外，智能體還需要某種描述理...
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AI Agent 學(xué)習(xí)路徑
AI Agent 學(xué)習(xí)路徑（從入門到精通，分階段可落地） AI Agent（智能體）是具備感知-決策-執(zhí)行-反饋閉環(huán)能力的智能系統(tǒng)，能自主完成復(fù)雜任務(wù)（如業(yè)務(wù)專家助手、自動(dòng)化...
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基于模型的反射型智能體
處理部分可觀測性的最有效方法是讓智能體追蹤它現(xiàn)在觀測不到的部分世界。也就說說，智能體應(yīng)該維護(hù)某種依賴于感知?dú)v史的內(nèi)部狀態(tài)，從而至少反映當(dāng)前狀態(tài)的一些未觀測到的方面。對于剎車問...
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簡單反射型智能體
最簡單的智能體是簡單反射型智能體。這些智能體根據(jù)當(dāng)前感知選擇動(dòng)作，忽略感知?dú)v史的其余部分。 簡單反射型智能體具有值得贊揚(yáng)的簡單特性，但它們的智能有限。只有在當(dāng)前感知的基礎(chǔ)上才...
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智能體的結(jié)構(gòu)
到目前為止，我們通過描述行為（即在任意的感知序列之后執(zhí)行的動(dòng)作）討論了智能體?，F(xiàn)在我們必須迎難而上來討論智能體內(nèi)部是如何工作的。人工智能的工作是設(shè)計(jì)一個(gè)智能體程序?qū)崿F(xiàn)智能體函...