일반적인 문제 해결사

General Problem Solver

GPS(General Problem Solver)Herbert A가 1959년에 만든 컴퓨터 프로그램입니다. 사이먼, J.C. Show, and Allen Newell(RAND Corporation)은 범용 문제 해결기계로 기능하는 것을 의도하고 있습니다.이전의 논리 이론가 프로젝트와 달리 GPS 평균-최종 [1]분석과 함께 작동합니다.

개요

형성된 공식(WFF) 또는의 세트로 표현될 수 있는 문제, 하나 이상의 소스(즉, 공리)와 싱크(즉, 원하는 결론)를 가진 유향 그래프를 구성하는 문제는 원칙적으로 GPS로 해결할 수 있다.술어 논리 및 유클리드 기하학 문제 공간에서의 증명은 영역의 주요 예이다.GPS의 적용 가능성그것은 논리 기계에 대한 사이먼과 뉴웰의 이론적 연구에 기초했다.GPS는 문제에 대한 지식(입력 데이터로 표현되는 규칙)과 문제를 해결하는 방법(일반 해결사 엔진)을 분리한 최초의 컴퓨터 프로그램이었다.GPS는 3차 프로그래밍 언어인 IPL로 [2]구현되었습니다.

GPS는 하노이 타워 등 형식화될 수 있는 간단한 문제를 해결했지만 조합 폭발로 검색이 쉽게 끊겨 현실세계의 문제를 해결하지 못했다.다시 말해, 추리적인 디그래프를 통과하는 "걷기"의 수는 계산적으로 방어할 수 없게 되었다.(실제로 하노이 타워와 같은 간단한 상태 공간 검색도 A*IDA*와 같은 기본적인 AI 기술을 통해 상태 공간을 현명하게 제거할 수 있지만 계산상 불가능할 수 있습니다.)

사용자가 객체 및 객체에서 수행할 수 있는 작업을 정의했으며 GPS는 문제를 해결하기 위해 수단-엔드 분석을 통해 휴리스틱스를 생성했습니다.어떤 입력이 수용 가능하고 어떤 출력이 생성되는지 찾아내는 데 초점을 맞췄다.그런 다음 목표에 점점 더 근접하기 위해 하위 목표를 만들었습니다.

GPS 패러다임은 결국 인공지능을 위한 Surge 아키텍처로 진화했다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ Nils J. Nilsson (30 October 2009). The Quest for Artificial Intelligence. Cambridge University Press. pp. 121–. ISBN 978-1-139-64282-8.
  2. ^ Norvig, Peter (1992). Paradigms of Artificial Intelligence Programming: Case Studies in Common Lisp. San Francisco, California: Morgan Kaufmann. pp. 109–149. ISBN 978-1-55860-191-8.