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搜索常見問題

搜尋在AI中扮演什麼角色？

搜尋是AI中的核心概念，能夠使系統在定義的搜尋空間內尋找解決方案或目標路徑。它提供了一種系統性探索可能性並做出決策的方式。

AI中常用的一些搜尋演算法有哪些？

常見的搜尋演算法包括廣度優先搜尋、深度優先搜尋、均勻成本搜尋和A*搜尋。演算法的選擇取決於問題和期望的解決方案特性。

啟發式搜索與無信息搜索有何不同？

啟發式搜尋包括將領域知識納入以引導搜尋過程，而無信息搜尋則在不添加任何其他信息的情況下探索搜尋空間。啟發式有助於提高搜索效率並更快地尋找最佳解決方案。

搜尋演算法的選擇的意義何在？

搜尋演算法的選擇影響搜尋過程的效率、最佳性和完整性。不同的演算法具有不同的特性，適用於不同類型的問題。

搜尋能用於AI系統中的決策嗎？

是的，搜尋算法可以應用於AI系統中的決策過程。通過探索可能的動作及其後果，搜尋可以根據定義的標準幫助確定基於條件的最佳行動。

搜尋如何與其他AI技術（如機器學習）相關聯？

搜尋可以與機器學習技術結合使用。例如，可以應用搜尋演算法來尋找機器學習模型的最佳超參數或探索可能的模型結構空間。