人工智能中的问题解决

AI 的反射代理直接将状态映射为动作。每当这些代理无法在映射状态太大且代理不易执行的环境中运行时，所述问题就会消失并发送到问题解决域，该域将大存储的问题分解为较小的存储区域并一一解决。最终的综合行动将是预期的结果。

在问题及其工作域的基础上，不同类型的问题解决代理在原子级别定义和使用，没有任何问题解决算法可见的内部状态。问题解决代理通过定义问题和多个解决方案来精确执行。所以我们可以说问题解决是人工智能的一部分，它包含了许多技术，例如树、B 树、启发式算法来解决问题。

我们也可以说解决问题的代理是结果驱动的代理，并且始终专注于满足目标。

人工智能中解决问题的步骤：人工智能的问题与人类及其活动的性质直接相关。所以我们需要一些有限的步骤来解决一个让人类容易工作的问题。

这些是解决问题所需的以下步骤：

• 目标制定：这是解决问题的第一步，也是最简单的一步。它组织有限的步骤来制定一个/多个目标，这些目标/目标需要采取一些行动来实现目标。今天，目标的制定是基于人工智能代理。
• 问题制定：它是解决问题的核心步骤之一，它决定了应该采取什么行动来实现制定的目标。在人工智能中，这个核心部分依赖于由以下组件组成的软件代理来制定相关问题。

用于制定相关问题的组件：

• 初始状态：此状态需要问题的初始状态，该状态使 AI 代理朝着指定目标启动。在这种状态下，新方法还通过特定类初始化问题域解决方案。
• 行动：问题描述的这个阶段的工作与从初始状态所采取的特定类，并在这个阶段做了所有可能的操作函数。
• Transition：这个阶段的问题制定整合了上一个行动阶段所做的实际行动，并收集了最后一个阶段将其转发到他们的下一个阶段。
• 目标测试：这个阶段决定了集成转换模型是否达到了指定的目标，每当目标达到时停止动作并前进到下一阶段来确定实现目标的成本。
• 路径成本：这个解决问题的数字组成部分分配了实现目标的成本。它需要所有的硬件软件和人力成本。