Là phương pháp tìm kiếm toàn diện được coi là AI?

Một số chương trình thực hiện tìm kiếm toàn diện cho một giải pháp trong khi những chương trình khác thực hiện tìm kiếm heuristic cho một câu trả lời tương tự. Ví dụ, trong cờ vua, việc tìm kiếm nước đi tiếp theo tốt nhất có xu hướng toàn diện hơn trong tự nhiên, trong khi ở Go, việc tìm kiếm nước đi tiếp theo tốt nhất có xu hướng tự nhiên hơn do không gian tìm kiếm lớn hơn nhiều.

Là kỹ thuật của lực lượng vũ phu tìm kiếm một câu trả lời tốt được coi là AI hay thường được yêu cầu sử dụng thuật toán heuristic trước khi được coi là AI? Nếu vậy, máy tính chơi cờ đánh bại một chuyên gia của con người được coi là một cột mốc có ý nghĩa?

Nếu người ta nghĩ trí thông minh là thước đo liên tục của sức mạnh tối ưu hóa (nghĩa là, kết quả tốt hơn cho bất kỳ đơn vị nỗ lực nhận thức nào được sử dụng), thì tìm kiếm toàn diện có trí thông minh khác không (trong đó thực sự mang lại kết quả tốt hơn khi nỗ lực nhiều hơn được sử dụng) nhưng trí thông minh rất, rất thấp (vì kết quả tốt hơn chủ yếu là nhờ may mắn, và số lượng nỗ lực được sử dụng có thể rất lớn).

Nếu một máy tính chỉ đơn thuần là ép buộc giải pháp, thì nó không học được gì hay sử dụng bất kỳ loại trí thông minh nào cả, và do đó nó không nên được gọi là "trí tuệ nhân tạo". Nó phải đưa ra quyết định dựa trên những gì đã xảy ra trước đây trong những trường hợp tương tự. Để một cái gì đó trở nên thông minh, nó cần một cách để theo dõi những gì nó học được. Một chương trình cờ vua có thể có một thuật toán đo lường thực sự tuyệt vời để sử dụng cho mọi trạng thái bảng có thể, nhưng nếu nó luôn cố gắng từng trạng thái và không bao giờ lưu trữ những gì nó học về các phương pháp khác nhau, thì nó không thông minh.

Câu trả lời là có, tìm kiếm toàn diện là một nguyên tắc cơ bản trong AI. Giống như OP đã nhận ra, nó được sử dụng để giải các trò chơi giống như cờ vua và cũng có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác như giải quyết lộ trình hoặc giải quyết PDDL. Từ quan điểm lý thuyết, tìm kiếm vũ phu là một phương pháp tao nhã để giải quyết mọi vấn đề. Lý do, tại sao các heuristic được sử dụng trong các chương trình thực tế là bởi vì phần mềm máy tính hiện tại là chậm trong tính toán. Vì vậy, heuristic được sử dụng như một bộ tăng tốc.

Phương pháp tiếp cận mạnh mẽ chắc chắn là bước đầu tiên của nhiều người trong lập trình AI. Nhưng sử dụng những kinh nghiệm này, chương trình phải học cách tìm ra giải pháp tốt nhất hoặc ít nhất là một giải pháp gần hơn cho vấn đề. Vì mục tiêu đầu tiên trong AI là tìm ra bất kỳ giải pháp nào, không có gì có thể vượt qua cách tiếp cận vũ phu. Nhưng sau đó sử dụng các kết quả trước đây của các phương pháp tiếp cận lực lượng vũ phu, chương trình phải phát triển các phương pháp phỏng đoán của riêng mình và sử dụng dữ liệu này cùng với lực lượng vũ phu để tìm ra giải pháp tối ưu.

Thực sự bất kỳ 'trí thông minh' nào được trưng bày bởi một máy tính đều được coi là AI, bất kể lực lượng vũ phu hay sử dụng phương pháp phỏng đoán thông minh. Ví dụ, một bot trò chuyện có thể được mã hóa để trả lời hầu hết các phản hồi bằng cách sử dụng nhiều, nhiều câu lệnh if. Đây là một AI cho dù nó được mã hóa / thiết kế kém đến mức nào.

Máy tính chơi cờ đánh bại một chuyên gia con người có thể được coi là một cột mốc có ý nghĩa. Ý tôi là, ai đó đã lập trình một máy tính để đánh bại những người chơi cờ vua và thiên tài cờ vua. Nhiều người nghĩ rằng điều đó là không thể vì cờ vua là một trò chơi phức tạp. Loại công việc này có khả năng phân biệt thành AI phức tạp hơn, vì nếu một máy tính có thể chơi cờ, thì nó chắc chắn cũng hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp khác.

Lưu ý cách lập trình cờ tinh tế là: bitcoin ma thuật, băm Zobrist, cắt tỉa, SMP lười biếng, và nhiều hơn nữa. Đây có lẽ không phải là cột mốc của AI mà bạn nghĩ, nhưng một lần nữa, những thứ có thể được coi là AI lại khá rộng.

Tôi không biết lý do tại sao bạn sẽ không xem xét nó vì ai cũng đã sử dụng một cái gì đó giống như nó đã có trong các tin tức gần đây.

phát triển một mạng lưới thần kinh rất giống với tìm kiếm vũ phu, chỉ là nó đạt đến tối ưu cục bộ, bởi vì nó không đầy đủ.