なぜ短い入門AIコースで検索アルゴリズムのみを教えるのですか？
AIでは検索の概念が重要であることがわかりました。このトピックに関してこのウェブサイトに質問がありますが、その理由を直感的に理解することもできます。私はAIの入門コースを行いましたが、これは1学期の半分でしたので、もちろん、AIのすべてのトピックをカバーするのに十分な時間はありませんでしたが、いくつかのAI理論を学ぶことを期待していました（「エージェント"）、しかし私が実際に学んだことは基本的にいくつかの検索アルゴリズムでした。 BFS 均一コスト検索 DFS 反復深化検索 双方向検索 これらの検索アルゴリズムは、目標への残りのパスに関する情報を考慮しないため、通常は「ブラインド」（または「情報なし」）として分類されます。 または次のようなアルゴリズム： ヒューリスティック検索 ベストファーストサーチ あ A * IDA * これは通常、「情報に基づく」検索アルゴリズムのカテゴリに分類されます。これは、目標への残りのパスに関する情報（「ヒューリスティック」または「推定」）を使用するためです。 次に、「高度な」検索アルゴリズムも学習しました（特にTSP問題に適用されます）。これらのアルゴリズムは、建設的（たとえば、最近傍）、ローカル検索（たとえば、2-opt）アルゴリズム、またはメタヒューリスティックなアルゴリズム（たとえば、アリコロニーシステムまたはシミュレーテッドアニーリング）のいずれかです。 また、ゲームに適用されるmin-maxアルゴリズムと、min-maxの「改良された」バージョン、つまりアルファ-ベータプルーニングについても簡単に調査しました。 このコースの後、AIは「愚か」または「よりインテリジェント」に検索することだと感じました。 私の質問は： なぜ1人の教授がAIコースで検索アルゴリズムのみを教えるのですか？長所/短所は何ですか？次の質問はこれに非常に関連しています。 入門コースで教えることができるAIの「検索」以上のものは何ですか？この質問は主観的な答えにつながる可能性がありますが、私は実際にAIが何であるか、それが本当にカバーするトピックを理解しようとしている人の文脈で質問しています。どうやら、残念ながら、周りを読んだ後、これはまだ主観的であるようです。 この種のコースで教えることができるAI理論はありますか？