人工智能 —— 搜索的含义
一、概念：依靠经验，利用已有知识，根据问题的实际情况，不断寻找可利用知识，从而构造一条代价最小的推理路线，使问题得以解决的过程称为搜索
二、适用情况：不良结构或非结构化问题；难以获得求解所需的全部信息；更没有现成的算法可供求解使用。
三、搜索的类型：（1）按是否使用启发式信息：
盲目搜索：按预定的控制策略进行搜索，在搜索过程中获得的中间信息并不改变控制策略。启发式搜索：在搜索中加入了与问题有关的启发性信息，用于指导搜索朝着最有希望的方向前进，加速问题的求解过程并找到最优解。（2）按问题的表示方式：
状态空间搜索：用状态空间法来求解问题所进行的搜索与或树搜索：用问题归约法来求解问题时所进行的搜索人工智能研究主要有哪三大学派，其特点是什么
人工智能研究主要有哪三大学派，其特点是什么？（1）符号主义：又称为功能模拟学派，主要观点认为智能活动的基础是物理符号系统，思维过程是符号模式的处理过程。其特点：（a）立足于逻辑运算和符号操作，适合模拟人的逻辑思维过程，解决需要逻辑推理的复杂问题。（b）知识可用显示的符号表示，在已知基本规则的情况下，无需输入大量的细节知识。（c）便于模块化，当个别事实发生变化时，易于修改。（d）能与传统的符号数据库进行连接。（e）可对推理结论进行解释，便于对各种可能性进行选择。（2）连接主义：又称为结构模拟学派，是基于神经网络及网络间的连接机制和学习算法的人工智能学派。主要观点认为大脑是一切智能活动的基础，因而从大脑神经元及其连接机制出发进行研究，渴望揭示人类智能的奥秘，从而真正实现人类智能在机器上的模拟，其特点：（a）通过神经元之间的并行协作实现信息处理，处理过程具有并行性，动态性，全局性。（b）可以实现联想的功能，便于对噪声的信息进行处理。（c）可以通过对于神经元之间连接强度的调整实现学习和分类等。（d）适合模拟人类的形象思维过程。（e）求解问题时，可以较快的得到一个近似解。（3）行为主义：又称模拟学派、进化主义或控制论学派，认为智能行为的基础是“感知行为”的反应机制。基于智能控制系统的理论、方法和技术，研究拟人的智能控制行为。其特点：（a）知识和形式表达和模型化方法是人工智能的重要障碍之一。（b）智能取决于感知和行动，应直接利用机器对机器环境作用后，以环境对作用的响应为原型。（c）智能行为只能体现在世界中，通过与周围环境交互而表现出来。（d）人工智能可以像人类智能一样逐步进化，分阶段发展和增强。
实现人工智能的三个核心问题，在于“怎样表示，怎样获取，怎样使用”
实现人工智能的三个核心问题在于“怎样表示，怎样获取，怎样使用”这也是人们对人工智能探索的核心问题所在。
1人工智能研究的分散化
在20世纪中叶科学技术的背景下，人们发现对于智能的研究确实太过于复杂，于是人工智能技术的工作者采用分散化的方式对人工智能进行研究。人们当时主要将智能模拟研究分解为“结构模拟”、“功能模拟”、“行为模拟”三个分支。
1.1基于结构模拟的神经网络研究
根据解剖学的相关成就，人们发现人脑的思维定位于大脑皮层。人的大脑皮层是由1011个神经元构成的极其复杂的一个网络，每个神经元都是一个处理单元，每个神经元有数千个与其他神经元形成的动态链接。生物系统的工作频率大约为100Hz。于是生物大脑大约有1016链接/s的速度。依靠如此复杂的神经网络系统，大脑可以充分描述外部世界，并对刺激做出响应。
起初人们尝试建立同样一个复杂的网络系统——神经网络。通过众多人工的神经元单元的有序链接实现人工智能。但是后来人们发现简单的通过结构的模拟并不能实现智能。主要面对三大问题：（1）生物的大脑是在不断的变化的，伴随生物的代谢，新神经突触的建立等一系列变化，神经元的链接方式无时无刻不在发生着变化。如果只模拟结构，而不模拟出其变化的特性就很难做到智能化。（2）基于工业的发展水平，要制造出复杂程度如同生物大脑级别的网络系统存在着巨大的困难（3）如果将系统的复杂程度降低，其智能化程度又会大打折扣。所以人们便开始功能性模拟的探索。
1.2基于功能模拟的物理符号系统
Newell和Simon提出了著名的“物理符号系统假设”，认为：一个物理符号系统只要满足：（1）具有输入符号（2）具有输出符号（3）能够存储符号（4）能够复制符号（5）能够建立符号结构（6）具有条件性迁移能力，就能算作一个智能系统。他们认为：计算机跟人类大脑都满足这6个假设，他们是相互等效的两个物理符号系统。所以用计算机模拟人脑是可能的。【2】
著名的血液感染疾病诊断专家系统MYCIN就是基于功能模拟的物理符号系统。它是首个通过图灵测试的智能系统，具有极其深远的意义。打败国际象棋世界冠军的“深蓝”计算机也是基于这一系统。
但是问题在于这套系统是否真的智能还有待考究。因为目前仍没有一套有效的测试方式来判断系统是否具有真正的意识形态。换言之，疾病诊断系统是否知道自己是在做诊断，是否知道疾病的概念，在它眼中，他的诊断过程到底是疾病的诊断，再或者深蓝是否知道自己是在下象棋，这个很难表述清楚。正是由于这种自我认知的缺失，人们不得不将这套系统用于专门领域的“专家系统”。但是专家系统同样存在这巨大的问题。专家系统必须具有专家级的知识储备，它的知识是程序设计者从相关领域专家处获取的，那么程序设计者的主观意识以及对知识的理解不同会使得专家系统带有程序设计者的“情感”，另外，专家到底能否将系统所需的知识以机器能理解的方式进行完整的表述也是问题所在。更重要的，知识是不断更新不断变化的。一台计算机如果不会学习，就不能称为具有智能的。【3】由于这诸多的限制，通过物理符号实现人工智能的途径也走到了瓶颈。
1.3基于行为模拟的感知—动作系统
JacksonPollock是著名的滴画画家，他通过放空自己，不刻意也不随机，用介于两者之间的状态创作出了伟大的画作。人们想通过类似的方式找到智能的突破。人们既不关心智能系统的原型结构，也不关心系统所需要的知识储备。做的仅仅是在感知到刺激后，做出相应的动作。这是典型的“黑箱系统”。
通过这种方式人们可以模拟出生物的某些先天性条件反射，但是对于高级的思考行为却无能为力。
2人工智能新发展
正是因为分散化研究存在诸多的弊病，人们开始探索新的途径。人工智能其实是信息为主导的一套系统。信息间的相互联系，相互作用对系统的意义十分重大，所以分散研究智能有其形而无其神。
研究发现，知识不是一成不变的，它具有自己的生态学系统。在先天的本能知识支持下，在外界信息激励下，人类后天不断习得的知识是由欠成熟的经验知识开始，形成成熟的规范知识，进一步成长为常识知识。而且已经建立了能统一考虑信息的形式（语法结构）、内容（语法意义）和价值（语法信息）的“全信息理论”。
于是人们基于对知识和信息的新认识，提出了“信息—知识—智能策略”的人工智能新的发展方向。形成以“学习”为“隐性智能”，“策略生成”为“显性智能”的双智能问题。知识可分为：（1）经验知识（2）规范知识（3）常识知识（4）本能知识。问题的不同主要在于涉及知识不同。这样人工智能的问题就变成了解决知识的问题。而知识（信息）间的相互联系正是人工智能的灵魂。
虽然人工智能刚刚兴起，但是其影响是巨大的。近些年的研究更是给人工智能指明了新的发展方向。从分散的研究，到找到内在统一规律，这对人工智能的发展具有重要的意义。如今人工智能已经在国民生活，工业生产，国防建设等众多领域发挥了许多积极的作用。而且我相信，它的贡献将会越来越大，对科技进步和产业发展发挥更加强大的作用。
人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：1.人工智能时代，AI人才都有哪些特征？http://www.duozhishidai.com/article-1792-1.html2.大数据携手人工智能，高校人才培养面临新挑战http://www.duozhishidai.com/article-7555-1.html3.人工智能，机器学习和深度学习之间，主要有什么差异http://www.duozhishidai.com/article-15858-1.html4.大数据人工智能领域，如何从菜鸟晋级为大神http://www.duozhishidai.com/article-1427-1.html
多智时代-人工智能和大数据学习入门网站|人工智能、大数据、物联网、云计算的学习交流网站
人工智能基础 搜索问题(一) 基础+盲目搜索
人工智能基础搜索问题介绍一般的问题都可以归为下面三个步骤
问题求解问题求解中最主要的就是搜索问题了,下面就来介绍搜索问题
搜索问题如魔方的还原问题如转动次数最少的魔方还原
特征四个典型的搜索问题8-数码八皇后旅行商传教士野人过河汉诺塔问题,农夫过河问题,等等也属于搜索问题,上面只是举例了几个最基本的
搜索问题的要素搜索问题的组成问题表示接下来主要学习介绍的是状态空间表示法
状态空间表示法案例8字符的移动这里把数字的移动转化为空格的移动,简化了问题,在初始情况下,空格只有四种移动的方法下图就是8数码问题得到的状态空间图可以发现我们的目标Sg已经在图中了上左下右就是一个解
解的搜索生成与测试范式案例n皇后问题伪代码
穷举法如,穷举法会造成效率低下,下图中已经不满足4皇后问题的约束,但是穷举法仍然会继续放置剩下的两个皇后,造成效率低下的问题
回溯法步骤以此类推,这就是回溯法如果想看看有没有其他解的话就继续执行下图是回溯法的树
贪心算法旅行商问题注意:贪心算法可以快速的找到一个可行解,但不一定是最优解
状态空间搜索法常用的盲目搜索算法找到的不一定是最优解
BFS这个数据结构都学过,看看例子就知道了
DFS也就是深搜,看看就知道了算发性就是可以找到解
优先深度优先搜索思想他与dfs的唯一区别就是限制了搜索的深度
迭代加深的深度优先搜索DFS-ID路径代价随着深度增加而增加
小结