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创建经典的人工智能算法始于有界解空间、高效搜索和终止标准这三个概念 。 首先 ， 使用对问题的已知信息 ， 定义算法可以产生一组可能的解决方案 。 算法将被允许选择这些可能的解决方案之一 ， 因此必须以这样一种方式创建解决方案集 ， 即可以合理地确定最佳解决方案是可用的选择 。
算法永远无法跳出这个“盒子”思考 ， 从这个意义上说 ， 解决方案空间是有界的 。 例如 ， 在tic-tactoe游戏中 ， 解决方案集是那些尚未被采用的方格 。 最好的解决方案是最能削弱对手获胜能力的解决方案 ， 最好是在取得胜利之前 。 然而 ， 在现实生活中的问题中 ， 很难定义一组有效的解决方案 ， 甚至很难明确说出“最佳”的含义 。
其次 ， 逐步评估和搜索可能的解决方案 ， 试图找到最好的解决方案 。 在设计和编程搜索策略时 ， 应该结合有关问题的任何其他有价值的信息 ， 例如如何评估一个解决方案与另一个解决方案的价值 ， 通过关注解决方案空间中更有可能成为问题的领域来进行有效搜索的方法可能允许解决方案空间的某些子集被排除在进一步评估之外的生产性、8和中间结果 。 有时 ， 对潜在问题的知识和理解可能非常薄弱 ， 然后在最坏的情况下 ， 可能需要依靠对所有可能解决方案进行详尽且计算密集型的蛮力搜索 。
第三 ， 算法必须终止并呈现结果 。 如果有足够的时间 ， 最终算法应该会找到并选择最佳解决方案 。 根据问题的结构和搜索算法 ， 有可能通过理论保证算法在有限的时间内以最优的结果终止 。 较弱的理论保证是算法至少会在每次搜索迭代中改进其解决方案 。 然而 ， 在一般情况下 ， 如果没有这样的理论保证是可能的 ， 算法可能只选择在允许的时间限制内找到的最好的足够好的解决方案 ， 或者可能会发出错误消息 ， 指出没有确定足够令人满意的解决方案 。
基于搜索的经典人工智能在实际问题中有明显的应用 ， 例如路线图寻路 ， 其中必须选择一条通过合法驾驶操作连接并在最短时间到达的路线 。 不太明显的是 ， 同样的逻辑可以应用于现实世界的问题 ， 例如在超市中找到一个走失的孩子 。 根据上面的操作顺序 ， 第一步是创建一个有界解集：通过覆盖出口 ， 孩子的位置被合理地限定在超市内的某个地方 。
【nas|人工智能算法始于三个概念, 算法永远无法跳出这三个“盒子”思考】
其次 ， 开始搜索 。 一种幼稚的方法可能是依次在每个过道上走来走去 ， 直到找到孩子为止 ， 但根据洞察力 ， 可以轻松确定针对此问题的更好的搜索策略 。 最有效的搜索策略显然是沿着过道的末端走：这允许快速扫描和排除整个过道 。 第三 ， 搜索在找到孩子时终止 ， 或者在确定如果在特定时间内无法找到孩子时必须使用额外资源时终止 。
设计经典人工智能算法不是一项交钥匙数学任务它在很大程度上依赖于设计师的人类专业知识 。 在经典人工智能中 ， 计算机的作用是贡献其巨大的计算能力来评估设计者提供的大量可能解决方案的相对优点 。 这种分工可以追溯到1843年对现代计算机概念的描述：“分析引擎没有任何自命不凡的起源 。 它可以做任何我们知道如何命令它执行的事情 。 它可以跟踪分析但它没有能力预测任何分析关系或真理 。 它的职责是帮助我们提供我们已经熟悉的东西 。
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