मैं समझ गया कि एआई में खोज की अवधारणा महत्वपूर्ण है। इस विषय के बारे में इस वेबसाइट पर एक प्रश्न है , लेकिन एक व्यक्ति भी समझ सकता है कि क्यों। मेरे पास AI पर एक परिचयात्मक पाठ्यक्रम है, जो आधे सेमेस्टर तक रहता है, इसलिए निश्चित रूप से AI के सभी विषयों को कवर करने के लिए पर्याप्त समय नहीं था, लेकिन मैं कुछ AI सिद्धांत सीखने के लिए उम्मीद कर रहा था (मैंने इसके बारे में सुना है) एजेंटों "), लेकिन जो मैंने वास्तव में सीखा था वह मूल रूप से कुछ खोज एल्गोरिदम था, जैसे:
- BFS
- यूनिफ़ॉर्म-कॉस्ट सर्च
- डीएफएस
- Iterative-deepening खोज
- अप्रत्यक्ष खोज
इन खोज एल्गोरिदम को आमतौर पर "अंधा" (या "अनइंफॉर्म") के रूप में वर्गीकृत किया जाता है, क्योंकि वे लक्ष्य के शेष मार्ग के बारे में किसी भी जानकारी पर विचार नहीं करते हैं।
या एल्गोरिदम जैसे:
- हेयुरिस्टिक खोज
- सबसे पहली खोज
- ए
- ए*
- आईडीए *
जो आमतौर पर "सूचित" खोज एल्गोरिदम की श्रेणी में आते हैं, क्योंकि वे लक्ष्य के शेष मार्ग के बारे में कुछ जानकारी (अर्थात "आंकड़े" या "अनुमान") का उपयोग करते हैं।
फिर हमने "उन्नत" खोज एल्गोरिदम भी सीखा (विशेष रूप से टीएसपी समस्या पर लागू)। ये एल्गोरिदम या तो रचनात्मक हैं (उदाहरण के लिए, निकटतम पड़ोसी), स्थानीय खोज (जैसे, 2-ऑप्ट) एल्गोरिदम या मेटा-हेयूरिस्टिक वाले (जैसे, चींटी कॉलोनी प्रणाली या सिम्युलेटेड एनेलिंग)।
हमने खेलों पर लागू एक न्यूनतम-अधिकतम एल्गोरिथ्म और न्यूनतम-अधिकतम के "उन्नत" संस्करण, यानी अल्फा-बीटा प्राइमिंग के बारे में भी अध्ययन किया।
इस कोर्स के बाद, मुझे यह महसूस हुआ कि एआई केवल "मूर्खतापूर्ण" या "अधिक समझदारी" से खोज करने के बारे में है।
मेरे प्रश्न हैं:
एक प्रोफेसर केवल एआई पाठ्यक्रम में खोज एल्गोरिदम क्यों सिखाएगा? फायदे / नुकसान क्या हैं? अगला प्रश्न इससे संबंधित है।
AI में "खोज" से अधिक क्या है जो एक परिचयात्मक पाठ्यक्रम में पढ़ाया जा सकता है? यह प्रश्न व्यक्तिपरक उत्तर दे सकता है, लेकिन मैं वास्तव में एक व्यक्ति के संदर्भ में पूछ रहा हूं जो यह समझने की कोशिश कर रहा है कि वास्तव में एआई क्या है और कौन से विषय वास्तव में कवर नहीं करते हैं। जाहिर है और दुर्भाग्य से, चारों ओर पढ़ने के बाद, ऐसा लगता है कि यह अभी भी व्यक्तिपरक होगा।
क्या एआई सिद्धांत हैं जिन्हें इस तरह के पाठ्यक्रम में पढ़ाया जा सकता है?