AI 中的问题解决技术

问题解决的过程经常用于实现目标或解决特定情况。在计算机科学中，“问题解决”一词指的是人工智能方法，这些方法可能包括制定适当的确保、使用算法以及进行根本原因分析以识别合理的解决方案。人工智能（AI）问题解决通常涉及通过推理技术、利用多项式和微分方程来研究潜在的解决方案，并执行它们以及使用建模框架。一个类似的问题有许多解决方案，所有这些解决方案都是使用独特的算法实现的。此外，某些问题有原始的解决方案。一切都取决于如何构建特定情况。

人工智能问题案例

世界各地的程序员都在使用人工智能来自动化系统，以实现有效的时间和资源管理。游戏和谜题可能构成日常生活中一些最常见的问题。人工智能算法的使用可以有效地解决这个问题。实现了各种问题解决方法来为各种复杂的谜题创建解决方案，包括数学挑战（如密码算术和幻方）、逻辑谜题（如布尔公式和N皇后）以及非常好的游戏（如数独和国际象棋）。因此，以下是一些人工智能已得到解决的最常见问题

• 国际象棋
• N-皇后问题
• 汉诺塔问题
• Travelling Salesman Problem
• 水壶问题

反思智能体：但那是什么？

根据它们识别智能的能力，这五种主要的人工智能智能体今天已被部署。下面将是这些智能体

• 简单反射型智能体
• 基于模型的反思智能体
• 基于目标的智能体
• 基于效用的智能体
• 学习智能体

这些智能体使得状态和动作的映射更加容易。当移动到复杂问题的下一个阶段时，这些智能体经常会犯错误，因此，人工智能问题解决标准化了此类案例的标准。这些智能体可以利用B树和启发式算法等方法来解决问题。

问题解决方法

人工智能的有效方法使其能够解决复杂问题。下面列出了人工智能中使用的所有基本问题解决方法。根据设定的标准，学生可以了解有关不同问题解决方法的知识。

启发式算法

启发式方法仅侧重于实验和测试过程来理解问题并创建解决方案。尽管如此，这些启发式方法并不总是为特定问题提供最佳答案。然而，它们无疑提供了实现短期目标的有效手段。因此，如果传统技术无法有效解决问题，开发人员就会转向它们。启发式方法与优化算法结合使用以提高效率，因为它们只提供暂时的解决方案，而牺牲了精度。

搜索算法

人工智能解决所有挑战的一些基本方式是通过搜索。这些搜索算法被理性智能体或问题解决智能体用于选择最合适的答案。智能实体使用分子表示，并且在寻找解决方案时通常是主要目标。根据它们生成的解决方案的质量，大多数搜索算法还具有完整性、最优性、时间复杂度和高计算量的属性。

计算进化

这种解决问题的方法利用了成熟的进化思想。“适者生存”的理念是进化论的基础。根据这一理念，当一个生物体在严酷或变化的环境中成功繁殖时，这些应对机制最终会传给后代，从而导致许多新的幼物种。通过结合与这种严酷环境相关的各种特征，这些变异的动物不仅仅是旧动物的克隆。人类是进化如何改变和扩张的一个更显著的例子，人类已经通过无数代有利变异的积累而实现了这一点。

遗传算法

遗传算法是根据进化论提出的。这些程序采用一种称为直接随机搜索的技术。为了结合两种最健康的可能，并产生期望的后代，开发人员计算适应度因子。通过首先收集人口信息，然后评估每个个体来确定每个个体的总体健康状况。根据每个成员与预期需求的匹配程度，进行计算。接下来，其创建者采用各种方法来保留其最佳参与者。

1. 等级选择
2. 锦标赛选择
3. 稳定选择
4. 轮盘赌选择（适应度比例选择）
5. 精英主义