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ソリューションを徹底的に検索するプログラムもあれば、同様の回答をヒューリスティックに検索するプログラムもあります。たとえば、チェスでは、最適な次の動きの検索は本質的により網羅的である傾向がありますが、Goでは、検索スペースがはるかに大きいため、自然に最適な次の動きの検索がより発見的です。 良い答えを徹底的に徹底的に検索する手法はAIと見なされますか、それともAIと見なされる前にヒューリスティックアルゴリズムを使用する必要がありますか？もしそうなら、チェスをするコンピューターは人間のプロを打ち負かすことは意味のあるマイルストーンと見なされますか？

12 gaming  search  chess  heuristics 

新しい材料の学習をモデル化しようとする問題を解決するための計画的なアプローチを見つけようとしています。Wikipediaなどのリソースは1つだけであると想定しています。これには、Wikipediaなどの知識のベクトルとして表された記事のリストと、その記事を読むための努力が含まれています。 知識ベクトルと努力 始める前に、さまざまな種類の知識の数に応じて、ベクトルのサイズを設定します。たとえば、ベクター内のアイテムをと定義し、(algebra, geometry, dark ages)この観点からすべての記事を「測定」できます。したがって、数学の記事はおそらく(5,7,0)代数学と幾何学について多くを語るので、おそらく暗黒時代についてではないでしょう。それはそれを読む努力もするでしょう、それは単なる整数です。 問題 すべての記事（努力を伴う知識ベクトルとして表されます）を前提として、知識の目標（ベクトルとしても表される）に到達するのに役立つ記事の最適なセットを見つけたいと思います。 ですから、知識の目標は、することができ(4,4,0)、それが記事を読んで十分だ(2,1,0)と(2,3,0)追加したとき、それは知識のゴールが集計し、以来、。最小限の労力でこれを実現したいと考えています。 質問 近似を見つけるためにいくつかのヒューリスティックを試みましたが、代わりに使用できる最先端の戦略的計画方法があるかどうか疑問に思っていましたか？

11 research  heuristics  knapsack-problem