Kapsamlı arama yöntemlerinin yapay zeka olduğu düşünülüyor mu?

Bazı programlar çözüm için kapsamlı aramalar yaparken, diğerleri benzer bir cevap için sezgisel aramalar yapar. Örneğin, satrançta, bir sonraki en iyi hamlenin araştırılması doğada daha kapsamlı olma eğilimindedir, oysa Go'da, bir sonraki en iyi hamlenin araştırılması, çok daha geniş arama alanı nedeniyle doğada daha sezgisel olma eğilimindedir.

Kaba kuvvet tekniği, AI olarak kabul edilen iyi bir cevap arayışında kapsamlı bir teknik midir yoksa yapay zeka olarak görülmeden önce sezgisel algoritmaların kullanılması genellikle gerekli midir? Eğer öyleyse, satranç oynayan bilgisayar anlamlı bir kilometre taşı olarak görülen bir insan profesyonelini yeniyor mu?

İstihbarat, optimizasyon gücünün sürekli bir ölçüsü olarak düşünülürse (yani, herhangi bir bilişsel çaba birimi için sonuçlar ne kadar daha iyi harcanırsa), kapsamlı arama sıfır olmayan zekaya sahiptir (aslında daha fazla çaba olarak daha iyi sonuçlar verir) ancak çok, çok düşük zeka (sonuçlar çoğunlukla şansla daha iyi olduğu için ve harcanan çaba miktarı inanılmaz derecede büyük olabilir).

Eğer bir bilgisayar sadece çözümü zorlayan bir şeyse, hiçbir şey öğrenmez ya da herhangi bir zekayı kullanmaz ve bu nedenle "yapay zeka" olarak adlandırılmamalıdır. Benzer durumlarda daha önce neler olduğuna karar vermek zorundadır. Bir şeyin akıllı olması için, öğrendiklerini takip etmenin bir yoluna ihtiyacı vardır. Bir satranç programı, olası her tahta durumunda kullanmak için gerçekten harika bir ölçüm algoritmasına sahip olabilir, ancak her zaman her durumu deniyorsa ve farklı yaklaşımlar hakkında öğrendiklerini asla saklamıyorsa, akıllı değildir.

Cevap evet, ayrıntılı arama yapay zeka için temel bir ilkedir. Tanınan OP gibi satranç benzeri oyunları çözmek için kullanılır ve yol planlama veya PDDL çözme gibi diğer birçok alanda da kullanılabilir. Teorik bir bakış açısıyla, kaba-kuvvet arayışı her problemi çözmek için zarif bir yöntemdir. Buluşsal yöntemlerin gerçek yaşam programlarında kullanılmasının nedeni, mevcut bilgisayar donanımlarının hesaplanmasında yavaşlamadır. Böylece sezgisel tarama bir hız yükseltici olarak kullanılır.

Kaba kuvvet yaklaşımı, AI programlamasında kesinlikle birçoğunun ilk adımıdır. Ancak bu deneyimleri kullanarak, program en iyi çözümü veya en azından soruna daha yakın bir çözümü bulmayı öğrenmelidir. Yapay zekadaki ilk hedef herhangi bir çözüm bulmak olduğundan, hiçbir şey kaba kuvvet yaklaşımını yenemez. Ancak daha sonra kaba kuvvet yaklaşımlarının önceki sonuçlarını kullanarak, program kendi buluşsal yöntemlerini geliştirmeli ve bu verileri kaba kuvvetle birlikte en uygun çözümü bulmak için kullanmalıdır.

Gerçekten, bir bilgisayar tarafından sergilenen herhangi bir 'zeka', kaba kuvvet veya akıllı sezgisel kullanımdan bağımsız olarak AI olarak kabul edilir. Örneğin, bir sohbet botu, çoğu, birçok if ifadesi kullanarak çoğu yanıta yanıt vermek için kodlanabilir. Ne kadar kötü kodlanmış / tasarlanmış olursa olsun bu bir yapay zekadır.

Bir insan profesyonelini yenerek bilgisayar oynamak satranç anlamlı bir kilometre taşı olarak görülebilir. Yani birisi büyük bilgisayarı satranç oyuncularını ve satranç dahilerini yenmek için bir bilgisayar programladı. Birçoğu bunun mümkün olmadığını düşündü çünkü satranç çok karmaşık bir oyun. Bu tür işler muhtemelen daha karmaşık yapay zekaya yöneldi, çünkü bir bilgisayar satranç oynayabilirse, kesinlikle diğer karmaşık görevleri de tamamlar.

Rafine satranç programlamanın ne kadar olduğuna dikkat edin: sihirli bitboardlar, Zobrist hashing, budama, tembel SMP ve daha fazlası. Bu belki de düşündüğünüz AI'nın bir kilometre taşı değildir, ancak yine AI olarak kabul edilebilecek şeyler oldukça geniştir.

Neden her şeyi son haberlerde olduğu gibi bir şey kullandığından neden ai düşünmüyorum bilmiyorum.

Sinir ağını geliştirmek kaba kuvvet arayışına çok benzer, sadece yerel optima'yı vurur, çünkü tam kapsamlı değildir.