人工智能中的 STRIPS

引言

AI 规划是创建一系列活动以完成特定目标的流程。斯坦福研究所问题求解器，简称STRIPS，是自动化规划最重要的几种方法之一。STRIPS 由斯坦福研究所（现为 SRI 国际）的 Richard Fikes 和 Nils Nilsson 于 20 世纪 60 年代末开发，为当今 AI 规划系统中许多思想奠定了基础。

什么是 STRIPS？

一种称为STRIPS的正式语言被创建，用于控制机器人在一个可操作环境中的移动。它用于解释规划问题。其主要关注点是计划生成，即一系列操作，将系统从起始状态带到所需的目标状态。

STRIPS 的关键组成部分

• 状态：由一系列合理的声明定义。
• 目标：表述为描述预期结果的一组规则。
• 动作：STRIPS 中的每个动作都由三个组件定义
  
  • 先决条件：动作执行前需要满足的条件。
  • 增加效果：执行动作后出现的状态。
  • 删除效果：只有在执行动作后才会出现并变为假的状态。

背景与演变

“Strips”一词的起源和历史

斯坦福研究所于 20 世纪 70 年代开始使用“Strips”一词，指的是一种系统化的人工智能规划方法。它最初是为“DENDRAL”项目发明的，但由于该工具的问题解决性质，它被广泛应用于人工智能领域。

Strips 概念的演变

Strips 已经不断发展，使其能够解决复杂的人工智能问题。此外，Strips 还被用于改进算法和处理能力，对于人工智能开发者和规划者来说是不可或缺的。

Strips 在人工智能领域的重要性

Strips 对于人工智能的发展至关重要，因为它们提供了一种有条理的决策方式。它由此衍生出人工智能系统的顺序行动规划及其逻辑推理引擎。

人工智能中的 STRIPS：引入启发式和符号以实现有效的问题解决

在进一步讨论之前，让我们先了解一些关于启发式方法和将要使用的符号。

启发式方法是帮助人们在合理时间内解决问题的方法。它寻找近似解，但有时也能找到最优解。

符号是充当人类知识与人工智能系统之间桥梁的表示，使后者能够理解所提供的信息并建立联系。

STRIPS 主要使用符号和启发式方法来解决现实世界中的问题。以下是 STRIPS 的特点：

• STRIPS 利用符号来表达知识，以便人工智能系统能够处理输入数据。
• 为了构建符号之间的合理关系，并根据推理提供适当的输出，STRIPS 使用逻辑推理。
• STRIPS 按顺序解决子问题。

STRIPS 在人工智能中如何工作？

STRIPS 算法使用一个谓词数据库来保持世界当前状态的更新。系统可以执行的每个操作都根据其先决条件和结果（增加和删除）进行了描述。为了识别一个序列，将系统从起始状态转移到目标谓词得以实现的那个状态，STRIPS 中的规划过程涉及在可行操作空间中进行搜索。

使用 STRIPS 进行规划

• 描述初始状态：系统启动时的状态。
• 建立目标状态：您希望系统完成什么。
• 开发动作：由其原因和结果定义。
• 搜索解决方案：通过使用类似从目标状态到起始状态的反向链接的方法，找到满足目标要求的活动。

Strips 的主要特点和功能

• 知识表示：Strips 使以有条理的方式表达知识变得更容易，这使得人工智能系统能够以有条理的方式理解和分析数据。/li>
• 顺序规划：它通过允许人工智能系统规划和执行一系列活动来完成特定目标，从而实现系统的系统化问题解决。
• 逻辑推理：Strips 通过整合逻辑推理技术来评估动作及其结果，从而提高了人工智能系统的决策能力。

示例

示例 1：机器人路径规划

Strips 用于机器人设计路径，使机器人能够穿越障碍物，并指定一组需要执行的步骤以到达目的地。这个例子展示了 strips 在实时为自主系统做出决策方面的有效性。

示例 2：自动驾驶汽车导航

将 Strips 集成到导航系统中的自动驾驶汽车可以规划顺序动作，分析复杂的道路状况，并实时做出决策以实现安全高效的导航。

示例 3：医疗保健中的资源分配

Strips 用于医疗保健管理，以计划和分配资源，确保医疗资源和人员配置的有效利用，以适应不断变化的患者需求和危急程度。

Strips 在人工智能领域的优势

• 高效的问题解决
  Strips 为人工智能规划中有效解决问题提供了一个有条理的结构，从而提高了人工智能系统的整体效率。
• 逻辑决策
  由于它使用顺序行动规划和逻辑思维，人工智能系统能够做出明智的判断。

Strips 在人工智能领域的缺点

• 实现复杂性
  某些人工智能系统可能需要复杂的建模和算法开发才能集成 strips，这可能会导致实现问题。
• 有限的实时适应性
  Strips 中预定的顺序活动可能会使其难以实时适应动态情况的变化。

STRIPS 在人工智能中的应用

STRIPS 技术在多个领域得到了广泛应用。以下是 Strips 在人工智能中的一些应用示例：

汽车制造

汽车制造需要顺序规划。由于 STRIPS 是面向动作-目标的，因此在这种情况下至关重要。例如，必须先组装零件。然后，逐个将零件安装到汽车上。组装完成后，汽车将进行喷漆和润滑，然后进行测试。

机器人系统

机器人经常使用 STRIPS 机制。例如，假设地板上有三个积木，A、B 和 C。目标是使用提供的机械臂将积木 B 放在积木 A 上，并将积木 C 放在积木 B 上。为了将积木堆叠起来并保持顺序以实现目标，机械臂必须仔细选择其动作路径。STRIPS 算法用于规划机器人的运动和任务，特别是在需要可重复且精确动作的制造和装配线上。

知识表示

STRIPS 是一种流行的知识描述方法，因为它使用符号。复制状态、目标和动作是有益的。此外，它确保为每个动作都已建立合适的推理系统。

视频游戏

人工智能中的角色和非玩家角色（NPC）使用源自 STRIPS 的规划算法，以响应玩家行为和游戏动态来选择其行动方案。

自动推理

例如，自动定理证明器和问题求解器可以使用 STRIPS 作为推理不同情况下动作后果的基础。

结论

总之，Strips是人工智能规划和决策中的一个基本概念，因为它提供了一种有条理的方法来解决问题和进行顺序行动规划。其历史意义和不断扩大的应用领域凸显了它在人工智能技术发展中的关键作用。STRIPS作为人工智能规划系统研究领域的一个基本工具，继续为建模和解决规划问题提供系统化和易于理解的方法。尽管后来的模型和语言已经扩展和构建在最初的结构之上，STRIPS 的基本思想在人工智能领域仍然具有相关性。