Language agnostic 人工智能：逻辑与问题解决

首先：我很抱歉把“Pro.blem”放在标题中，所以我不想把“Problem”放在那里

不管怎样，在昨天的三角赛中，我有了一个主意。假设我想写一个程序，利用人工智能来解决问题。我将其简化为Dijkstra算法在有向图上的实现，使用动作作为节点，需求/结果作为路径。例如，假设弗雷德在客厅里，他饿了。弗雷德可能采取的一些行动包括：

• 起床：
  要求：状态=坐下或躺下。
  结果：状态=站立

• 躺下：
  要求：状态=站立或坐着。
  结果：状态=躺下

• 入睡：
  要求：状态=躺下，位置=卧室。
  结果：状态=睡眠

• 步行到厨房：
  要求：状态=站立，位置不是厨房。
  结果：地点=厨房

• 步行到卧室：
  要求：状态=站立，位置不是卧室。
  结果：地点=卧室

• 准备食物：
  要求：状态=站立，位置=厨房。
  结果：hasfood=true

• 吃：
  要求：hasfood=true。
  结果：饥饿=错误，hasfood=错误

像“起床”和“躺下”这样的动作很容易，因为有一个要求和一个结果。像“步行到厨房”和“步行到卧室”这样的行为更像是一个问题，因为它们有不止一个要求。如果路径相互交织，我如何使用需求/结果作为路径

最后，问题是：

---

问题解决+寻路在实践中是否有效（或者已经有效）？将需求/结果用作节点，将动作用作路径，这是否更有意义？如果您认为这种方法很有前途，请用伪代码或对实现的解释来回答。

这个问题在AI中称为规划。书架上已经摆满了它；例如，见第10-11章。是的，正如@larsmans所说的那样——有一个例子叫做，可能会引起一些兴趣。