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　　搜索解决方案

　　“搜索”是黄金时代被深入研究的人工智能领域最重要的问题解决技巧之一。对于一个搜索问题，我们必须确定一系列操作，将我们从世界的某个初始状态引领到目标状态。从初始状态开始，先要考虑在此初始状态下每种可能的操作会产生的结果，而每执行一个操作的结果都将使整体转变到新的状态。如果某个操作生成了目标状态，就是成功；如若不然，就需要不断重复这一过程，并将每个操作在对应状态下产生的结果考虑在内，避免重复，逐渐前行。这样，我们就生成了一棵“搜索树”。

　　搜索的主要困难是“组合爆炸”（combinatorial explosion），简单来说，就是搜索树在短时间内迅速长大。以国际象棋对局为例，对于任何一步棋来说，平均有35种可能的走法，因此十步之内的国际象棋走法的搜索树将包含近3 000万亿种局面。常用方法是使用启发式经验准则引导搜索过程，启发式搜索会表明哪一种状态前景更好，哪一种状态更容易陷入死胡同。

　　启发式搜索的最高成就，是1996年国际商业机器公司（IBM）的弈棋机深蓝（Deep Blue）在一局棋中击败国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）。深蓝每秒可以处理2亿步棋，通常能生成一棵预测接下来6~8步的搜索树。 企鹅科普（第一辑）