構造化、因数分解およびアトミック表現ですか？

Question

私は現在「人工知能：現代的アプローチ」を読んでいます。用語集、構造化された表現、原子表現は、これらが正確に何を意味するのか混乱しますか？プログラミングに関連して

...

おかげ

Answer 1

私はラッセルとNorvigが描くラインと興奮しないんだけど、一般的に、あなたは問題を解決するためのAI技術を使用しているとき、あなたは状況のプログラムされたモデルを持っているつもりです。原子/ファクタード/構造化は、それらのモデルがどれだけ「内部構造」を有するかを、最小から最大までの定性的尺度である。

原子モデルには内部構造はありません。状態はあなたが探しているものと一致するか、一致しません。スライディングタイルパズルでは、例えば、あなたはタイルの正しいアラインメントを持っているか、そうではありません。

因果モデルには内部構造がありますが、正確にはその問題に依存します。通常は、関心のある変数やパフォーマンスメトリックを見ています。スライドパズルでは、これは、「タイルの数が足りない」、または「マンハッタンの距離の合計」のような単純なヒューリスティックである可能性があります。

構造化モデルにはさらに多くのものがあります。問題に依存するものはまったく同じですが、しばしば、モデルのコンポーネントのいずれかとの関係、またはモデルのコンポーネントと環境のコンポーネントとの関係です。

スライディングタイルのような非常に単純な問題を見て、無意識のうちにすべてのハードインテリジェンス作業を自分で一目で行い、モデルがすべての洞察を持っていないことを忘れると、たとえば、スライディングパズルでグラフ検索テクニックを実行するプログラムを作成する場合は、入力としてパズルの状態とアクションを取ったエンジンを作成し、そこから新しいパズル状態を生成します。パズルの状態はまだアトミックですが、プログラマは、これらの入力と出力をリンクするためのより詳細なモデルを使用しています。

Answer 2

私はNovakによって与えられた説明が好きです。私の2セントはとととの違いを明確にすることです。です。

• 原子表現は、各状態が ブラックボックスとして扱われるものである：ここで定義から抽出されます。
• 因数分解された表現は、状態がフィーチャのセットによって定義された である表現です。
• 構造化された表現は、状態がオブジェクトとそれらの間の関係の形で表現されている表現です。関係についての知識は事実と呼ばれています。

例：

atomicState == goal: Y/N // Is goal reached? 

それは私たちがブラックボックスに尋ねることができます唯一の問題です。

factoredState{18} == goal{42}: N // Is goal reached? 
diff(goal{42}, factoredState{18}) = 24 // How much is difference? 
// some other questions. the more features => more type of questions 

最も簡単な因数分解状態は私たちに多くの質問をすることができます（いくつかのタイプの）少なくとも1つの特徴を持っていなければなりません。通常、状態間の量的な違いを定義します。この例には、整数型の1つの機能があります。

11grade@schoolA{John(Math=A-), Marry(Music=A+), Job1(doMath)..} == goal{50% ready for jobs} 

ここでのキーは構造化された表現であり、検索時に正式な論理的推論を可能にします。入門情報については、​​を参照してください。

この科目は、開業医（特に初心者）を簡単に混乱させますが、さまざまな目標の検索アルゴリズムを比較するのには非常に意味があります。このような「ワールド」状態表現の分類は、アルゴリズムを異なるクラスに論理的に分離する。アカデミックリサーチにラインを引き、学問的に推論するときにリンゴとリンゴを比較するのは非常に便利です。