Tôi hiện đang đọc "Trí thông minh nhân tạo: Phương pháp tiếp cận hiện đại". Mặc dù các thuật ngữ yếu tố, cấu trúc và biểu diễn nguyên tử là khó hiểu những gì có nghĩa là chính xác?Đại diện có cấu trúc, nhân tố và nguyên tử?
Đối với lập trình ...
Cảm ơn
Tôi không vui mừng với các dòng Russell và Norvig vẽ, nhưng: Nói chung, khi bạn đang sử dụng các kỹ thuật AI để giải quyết một vấn đề, bạn sẽ có một mô hình được lập trình về tình hình. Nguyên tử/yếu tố/cấu trúc là một thước đo định tính về số lượng "cấu trúc nội bộ" mà các mô hình đó có, ít nhất là nhiều nhất.
Mô hình nguyên tử không có cấu trúc bên trong; tiểu bang có hoặc không phù hợp với những gì bạn đang tìm kiếm. Trong một câu đố gạch trượt, ví dụ, bạn có sự liên kết chính xác của gạch hoặc bạn không.
Các mô hình nhân tố có cấu trúc nội bộ hơn, mặc dù chính xác điều gì sẽ tùy thuộc vào vấn đề. Thông thường, bạn đang xem xét các biến hoặc số liệu hiệu suất quan tâm; trong một câu đố trượt, điều này có thể là một heuristic đơn giản như "số gạch ra khỏi vị trí", hoặc "tổng của khoảng cách manhatten."
Mô hình có cấu trúc vẫn còn nhiều hơn; một lần nữa, chính xác những gì phụ thuộc vào vấn đề, nhưng chúng thường là quan hệ của một trong hai thành phần của mô hình cho chính nó, hoặc các thành phần của mô hình cho các thành phần của môi trường. Nó rất dễ dàng, đặc biệt là khi nhìn vào các vấn đề rất đơn giản như gạch trượt, vô thức làm tất cả các thông minh khó làm việc cho mình, trong nháy mắt, và quên rằng mô hình của bạn không có tất cả các thông tin chi tiết của bạn. Ví dụ, nếu bạn làm một chương trình để thực hiện một kỹ thuật tìm kiếm đồ thị trên câu đố trượt, bạn có thể làm một số động cơ lấy đầu vào là một trạng thái câu đố và một hành động, và tạo ra một trạng thái câu đố mới từ đó. Trạng thái câu đố vẫn là nguyên tử, nhưng bạn là người lập trình đang sử dụng mô hình chi tiết hơn để liên kết các đầu vào và đầu ra đó với nhau.
Tôi thích lời giải thích của Novak. 2 xu của tôi là làm rõ sự khác biệt giữa được tính so với có cấu trúc. Dưới đây là trích xuất từ các định nghĩa:
Ví dụ:
atomicState == goal: Y/N // Is goal reached?
Đó là câu hỏi duy nhất chúng tôi có thể yêu cầu hộp đen.
factoredState{18} == goal{42}: N // Is goal reached?
diff(goal{42}, factoredState{18}) = 24 // How much is difference?
// some other questions. the more features => more type of questions
Trạng thái yếu tố đơn giản nhất phải có ít nhất một tính năng (một số loại), cho phép chúng tôi đặt thêm câu hỏi. Thông thường nó định nghĩa sự khác biệt về số lượng giữa các trạng thái. Ví dụ này có một tính năng của kiểu số nguyên.
[email protected]{John(Math=A-), Marry(Music=A+), Job1(doMath)..} == goal{50% ready for jobs}
Biểu tượng chính ở đây - biểu diễn có cấu trúc, cho phép cấp cao hơn lý luận logic chính thức khi tìm kiếm. Xem First-Order Logic @berkley để biết thông tin giới thiệu.
Chủ đề này dễ dàng gây nhầm lẫn cho một học viên (đặc biệt là người mới bắt đầu) nhưng rất có ý nghĩa khi so sánh các thuật toán tìm kiếm mục tiêu khác nhau. Phân loại biểu diễn trạng thái "thế giới" như vậy phân tách logic các thuật toán thành các lớp khác nhau. Nó rất hữu ích để vẽ đường trong nghiên cứu học thuật và so sánh táo với táo khi lý luận về mặt học thuật.
Họ viết một cách bí ẩn. Vì vậy, một mô hình nguyên tử là một cấu trúc môi trường mà thiếu mức độ chi tiết mà một tác nhân có thể yêu cầu. tức là lái xe từ thành phố này sang các yếu tố khác như đo nhiên liệu của ô tô và gia tốc kế không rõ ràng khi xác định định nghĩa sự cố, do không chắc chắn, đúng không? Vì vậy, đại diện yếu tố làm cho các chi tiết này có sẵn cho tác nhân. Sau đó, mô hình có cấu trúc xác định các mối quan hệ giữa các hành động và các trạng thái trong một môi trường? – Hmm
Đó là một bản vá lỗi trong một cuốn sách khác rất mạnh mẽ, theo ý kiến của tôi. Đó là một vấn đề về thịt gà và trứng, trong đó bạn có lẽ không thể đánh giá cao khuôn khổ của họ cho đến khi bạn thấy nó được áp dụng; nhưng chỉ nhìn thấy nó được áp dụng, khung có thể không xảy ra với bạn. Vì vậy, họ làm tốt nhất họ có thể-- chỉ ra sớm, đưa ra một số ví dụ, và sau đó xử lý các ví dụ một cách đầy đủ trong các chương tiếp theo. – Novak