1、人工智能研究中的算法与搜索策略

人工智能研究中的算法与搜索策略

1. 人工智能研究概述

人工智能（AI）已经有六十多年的历史，在计算机科学和工程的广阔领域中占据着独特的地位。尽管如今AI在各个方面取得了显著的发展，并拥有许多令人印象深刻的应用，但它的科学方法、贡献和工具在很大程度上仍不为大众所知，甚至在计算机科学界也是如此。目前缺乏对AI研究进行详细、最新且有条理的全面概述的资料，因此有必要对AI的成就进行回顾，并对国际上近期的AI工作进行总结。

有一套相关的资料涵盖了AI研究的多个方面，它是之前以法语出版的AI研究全景资料的全面修订和大幅扩展版本，包含了许多全新或更新的章节。该资料由众多专家共同撰写，分为三个部分：
- 第一部分：包含二十三个章节，涉及知识表示和推理形式化的基础内容，包括决策和学习。
- 第二部分：有十四个章节，以算法为导向介绍AI。
- 第三部分：十六个章节，对与AI在方法或应用层面相关的大量研究领域进行了概述。

各章节之间有许多交叉引用和全局索引，方便读者进行非线性阅读，希望读者能在浏览这些内容时获得启发。

2. AI算法的重要性与分类

模拟“智能”行为是AI的主要目标，但这是一项复杂的任务。它需要识别一系列概念和过程，并对其进行建模。这些概念（如信念、偏好、行动等）和过程（如学习、推理、决策等）需要合适的模型来表示，同时要选择合适的表示语言，其选择通常取决于多个标准（如表达能力、简洁性等）。为了使计算机能够基于这些表示进行模拟，还需要设计、研究和评估专门的算法。

聚焦于AI算法的部分旨在通过十四个章节介绍AI中用于学习、推理和决策的主要算法家族，具体分类如下：
| 算法类型 | 章节内