Bài Giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 2 - Không gian trạng thái và các phương pháp tìm kiếm

Chương này giới thiệu về khái niệm không gian trạng thái và các phương pháp tìm kiếm cơ bản được sử dụng để giải quyết các bài toán trong trí tuệ nhân tạo.

Tài liệu này hướng đến sinh viên, giảng viên và các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, khoa học máy tính, hoặc bất kỳ ai quan tâm đến các phương pháp giải quyết bài toán thông qua không gian trạng thái và các thuật toán tìm kiếm.

Tài liệu này trình bày chi tiết về không gian trạng thái và các chiến lược tìm kiếm trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Phần đầu tiên định nghĩa không gian trạng thái là tập hợp tất cả các trạng thái có thể có và các toán tử của một bài toán, được ký hiệu là K=(T, S, G, F), bao gồm tập hợp các trạng thái (T), trạng thái đầu (S), trạng thái đích (G) và các toán tử (F). Tiếp theo, tài liệu làm rõ tầm quan trọng của việc biểu diễn không gian trạng thái một cách hiệu quả, phù hợp với bản chất vật lý của bài toán, và giới thiệu các phương pháp biểu diễn như sử dụng xâu ký hiệu, véctơ, mảng, cây hoặc danh sách. Các ví dụ minh họa cụ thể như trò chơi đố 8 ô và trò chơi cờ caro được sử dụng để làm rõ cách triển khai không gian trạng thái. Phần thứ hai tập trung vào các chiến lược tìm kiếm, mô tả chúng như một quá trình tìm đường đi hiệu quả trong một đồ thị trạng thái. Hai chiến lược chính được phân tích là tìm kiếm hướng từ dữ liệu (Data-driven Search) hay suy diễn tiến, phù hợp khi dữ liệu đầu vào đã có hoặc khó xác định mục tiêu ban đầu; và tìm kiếm hướng từ mục tiêu (Goal-driven Search) hay suy diễn lùi, thích hợp khi mục tiêu có thể được xác định rõ ràng từ đầu hoặc khi có nhiều toán tử dẫn đến bùng nổ trạng thái.