Les méthodes de recherche exhaustive sont-elles considérées comme de l'IA?

Certains programmes effectuent des recherches exhaustives pour une solution tandis que d'autres effectuent des recherches heuristiques pour une réponse similaire. Par exemple, aux échecs, la recherche du meilleur coup suivant tend à être de nature plus exhaustive alors que, dans Go, la recherche du meilleur coup suivant a tendance à être de nature plus heuristique en raison de l'espace de recherche beaucoup plus grand.

La technique de recherche exhaustive par force brute d'une bonne réponse est-elle considérée comme de l'IA ou est-il généralement nécessaire d'utiliser des algorithmes heuristiques avant d'être considérés comme de l'IA? Dans l'affirmative, l'ordinateur qui joue aux échecs bat un professionnel humain est-il considéré comme une étape importante?

Si l'on considère l'intelligence comme une mesure continue du pouvoir d'optimisation (c'est-à-dire combien les résultats pour une unité d'effort cognitif sont-ils meilleurs), alors la recherche exhaustive a une intelligence non nulle (en ce sens qu'elle donne en fait de meilleurs résultats avec plus d'effort) est dépensé) mais très, très peu d' intelligence (car les résultats sont meilleurs surtout par chance, et la quantité d'efforts dépensés peut être incroyablement grande).

Si un ordinateur force simplement la solution, il n'apprend rien ni n'utilise aucune sorte d'intelligence, et il ne faut donc pas l'appeler «intelligence artificielle». Il doit prendre des décisions en fonction de ce qui s'est passé auparavant dans des cas similaires. Pour que quelque chose soit intelligent, il a besoin d'un moyen de garder une trace de ce qu'il a appris. Un programme d'échecs peut avoir un algorithme de mesure vraiment génial à utiliser sur tous les états possibles de la carte, mais s'il essaie toujours chaque état et ne stocke jamais ce qu'il apprend sur différentes approches, il n'est pas intelligent.

La réponse est oui, la recherche exhaustive est un principe fondamental de l'IA. Comme l'OP reconnu, il est utilisé pour résoudre des jeux d'échecs et peut également être utilisé dans de nombreux autres domaines comme la planification de chemin ou la résolution PDDL. D'un point de vue théorique, une recherche par force brute est une méthode élégante pour résoudre tous les problèmes. La raison pour laquelle l'heuristique est utilisée dans les programmes réels est, en raison du matériel informatique actuel, de ralentir le calcul. Les heuristiques sont donc utilisées comme accélérateur.

L'approche de la force brute est certainement la première étape de nombreuses programmations en IA. Mais en utilisant ces expériences, le programme doit apprendre à trouver la meilleure solution ou au moins une solution plus proche au problème. Étant donné que le premier objectif de l'IA est de trouver une solution, rien ne peut battre l'approche de la force brute. Mais en utilisant ensuite les résultats précédents des approches par force brute, le programme doit développer ses propres heuristiques et utiliser ces données avec la force brute pour trouver la solution optimale.

Vraiment, toute «intelligence» présentée par un ordinateur est considérée comme une IA, indépendamment de la force brute ou de l'utilisation d'heuristiques intelligentes. Par exemple, un bot de discussion peut être codé pour répondre à la plupart des réponses en utilisant de nombreuses instructions if. Il s'agit d'une IA, peu importe à quel point elle est mal codée / conçue.

Les échecs jouant à l'ordinateur battant un professionnel humain peuvent être considérés comme une étape importante. Je veux dire, quelqu'un a programmé un ordinateur pour battre les grands joueurs d'échecs et les génies des échecs. Beaucoup pensaient que ce n'était pas possible car les échecs sont un jeu si complexe. Ce type de travail s'est probablement transformé en une IA plus complexe, car si un ordinateur pouvait jouer aux échecs, il accomplirait sûrement d'autres tâches complexes également.

Notez à quel point la programmation des échecs est raffinée: tableaux de bord magiques, hachage Zobrist, élagage, SMP paresseux et bien d'autres. Ce n'est peut-être pas le genre de jalon de l'IA que vous pensiez, mais encore une fois, les choses qui peuvent être considérées comme de l'IA sont assez larges.

Je ne sais pas pourquoi vous ne le considéreriez pas ai car chaque chose a utilisé quelque chose comme ça qui a été dans les dernières nouvelles.

l'évolution d'un réseau de neurones est très similaire à la recherche par force brute, juste elle atteint les optima locaux, car ce n'est pas exhaustif.