Suchtechniken in der künstlichen Intelligenz (Teil-4) | von Nidhiworah | Juni 2023

Dies ist der vierte Teil der Reihe „Einführung in die KI“. Begleiten Sie uns, wenn wir in dieser gesamten Serie verschiedene Aspekte der künstlichen Intelligenz erkunden. Die ersten Teile der Serie werden unten verlinkt

Suchtechniken werden verwendet, um Probleme zu lösen, indem eine große Menge möglicher Lösungen durchsucht wird, um die beste Lösung zu finden. Stellen Sie sich vor, Sie haben ein Labyrinth und möchten den kürzesten Weg vom Startpunkt zum Ziel finden. Suchtechniken helfen Ihnen dabei, verschiedene Wege zu erkunden und Entscheidungen darüber zu treffen, welche Richtung Sie einschlagen müssen, um effizient ans Ziel zu gelangen.

Bei effizienten Suchtechniken in der KI geht es vor allem darum, clever zu sein und keine Zeit mit der Suche nach unnötigen oder sich wiederholenden Optionen zu verschwenden. Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, sich durch ein Labyrinth zurechtzufinden. Sie möchten doch nicht weiter im Kreis laufen oder unnötige Rückschritte machen, oder? Stattdessen würden Sie sich auf die Wege konzentrieren, die vielversprechender erscheinen und Sie wahrscheinlich zum Ausgang führen.

Um dies in der KI zu erreichen, verwenden wir Suchalgorithmen, Heuristiken und Pruning-Techniken. Suchalgorithmen sind wie die Leitregeln, denen die KI folgt, um das Labyrinth möglicher Lösungen zu erkunden. Sie bestimmen, welche Wege man einschlägt und wann man einen Rückzieher macht oder eine andere Richtung versucht. Es ist, als hätte man beim Navigieren durch das Labyrinth einen Plan im Kopf.

Rationale Agenten oder Problemlösungsagenten In der KI werden diese Suchstrategien oder Algorithmen meist verwendet, um ein bestimmtes Downside zu lösen und das beste Ergebnis zu liefern.

1. Suchen: Die Suche ist ein schrittweises Verfahren zur Lösung eines Suchproblems in einem bestimmten Suchraum. Ein Suchproblem kann drei Hauptfaktoren haben:

• Suchbereich: Der Suchraum stellt eine Reihe möglicher Lösungen dar, die ein System haben kann.
• Startzustand: Es ist ein Zustand, in dem der Agent beginnt die Suche.
• Zieltest: Es handelt sich um eine Funktion, die den aktuellen Zustand beobachtet und zurückgibt, ob der Zielzustand erreicht wurde oder nicht.

2. Suchbaum: Eine Baumdarstellung eines Suchproblems wird als Suchbaum bezeichnet. Die Wurzel des Suchbaums ist der Wurzelknoten, der dem Ausgangszustand entspricht. Und jeder Knoten im

3. Aktionen: Es gibt dem Agenten eine Beschreibung aller verfügbaren Aktionen.

4. Übergangsmodell: Eine Beschreibung dessen, was jede Aktion bewirkt, kann als Übergangsmodell dargestellt werden.

5. Pfadkosten: Es handelt sich um eine Funktion, die jedem Pfad numerische Kosten zuweist.

6. Lösung: Es handelt sich um eine Aktionssequenz, die vom Startknoten zum Zielknoten führt.

7. Optimale Lösung: Wenn eine Lösung unter allen Lösungen die niedrigsten Kosten aufweist.

8. Rationale Agenten: Rationale Agenten sind intelligente Einheiten oder Programme, die intelligentes Verhalten zeigen, indem sie ihre Umgebung wahrnehmen, über die verfügbaren Informationen nachdenken und Maßnahmen ergreifen, um ihre Ziele oder Absichten zu erreichen.

Bei der Bewertung von Suchalgorithmen in der künstlichen Intelligenz werden mehrere Eigenschaften berücksichtigt, um deren Wirksamkeit und Effizienz zu beurteilen. Hier sind einige häufig verwendete Eigenschaften

1. Vollständigkeit: Ein Suchalgorithmus wird als vollständig bezeichnet, wenn er garantiert, eine Lösung zurückzugeben, wenn für eine beliebige Zufallseingabe mindestens eine Lösung existiert.
2. Optimalität: Wenn eine für einen Algorithmus gefundene Lösung garantiert die beste Lösung (niedrigste Pfadkosten) unter allen anderen Lösungen ist, dann wird eine solche Lösung als optimale Lösung bezeichnet.
3. Zeitkomplexität: Zeitkomplexität ist ein Maß für die Zeit, die ein Algorithmus benötigt, um seine Aufgabe zu erledigen.
4. Raumkomplexität: Dabei handelt es sich um den maximalen Speicherplatz, der zu jedem Zeitpunkt der Suche benötigt wird, je nach Komplexität des Issues.

Uninformierte Suchtechnik

• Uninformierte Suchtechniken basieren ausschließlich auf der Struktur des Suchproblems und nutzen kein zusätzliches domänenspezifisches Wissen oder Heuristiken.
• Diese Techniken erkunden den Suchraum, ohne dass Informationen ihre Suche leiten
• Es funktioniert nach dem Brute-Pressure-Prinzip, da es nur Informationen darüber enthält, wie der Baum durchquert wird und wie Blatt- und Zielknoten identifiziert werden.
• Bei der uninformierten Suche wird ein Suchbaum ohne Informationen über den Suchraum wie Anfangszustand, Operatoren und Check für das Ziel durchsucht. Daher wird sie auch als blinde Suche bezeichnet.
• Es untersucht jeden Knoten des Baums, bis er den Zielknoten erreicht.

Informierte Suchtechnik

• Informierte Suchtechniken nutzen zusätzliches domänenspezifisches Wissen oder Heuristiken, um den Suchprozess zu steuern.
• Dieses Wissen hilft, die Wünschbarkeit verschiedener Pfade einzuschätzen und die Suche auf vielversprechendere Bereiche des Suchraums zu priorisieren.
• Diese werden auch als heuristische Suche bezeichnet
• Informierte Suchtechniken sind besonders nützlich, wenn zusätzliches Wissen über die Problemdomäne vorhanden ist, beispielsweise heuristische Funktionen oder geschätzte Entfernungen zum Ziel.
• Mithilfe dieses Wissens kann die Suche auf effizientere Wege und Lösungen ausgerichtet werden, was zu schnelleren und effektiveren Suchvorgängen führt.

Lesen Sie das vorherige Kapitel der Serie –

Hier ist ein Liste aller Artikel dieser Serie

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