Parte II

Conclusiones

Conclusiones del libro

• La búsqueda preferentemente por lo mejor los nodos de costo mínimo son los que se expanden primero.
• Si se reduce al mínimo el costo estimado para alcanzar la meta,h(n),se habla de una búsqueda avara.
• Cuando se repiten los estados que se manejan y si se garantiza que h(n) nunca haga una sobreestimacion, existe una búsqueda A*.
• Para reducir la cantidad de memoria necesaria de A*se utilizan algoritmos limitados,como A*PI y A*SRM.

Conclusiones de la cátedra

• Los métodos de búsqueda se dividen en dos grupos:los desinformados acerca de derivadas (globalmente lentos e ineficientes) y los informados (que usan inteligentemente esa información).

• Las heurísticas conducen a pensar en otra categoría de métodos de bus- queda mucho mas afines a la mente humana.

• La idea fundamental es el aprendizaje por refuerzo.

• Los procesos de reconocimiento de patrones permiten el con tacto entre la estructura de memoria almacenada y la estructura de la tarea tempoar- riamente disponible. 

• Hay por lo menos tres búsquedas en cada tarea intelectual: búsqueda clásica dentro del espacio del problema tradicional, búsqueda de la receta intelectual para buscar y búsqueda de medir bien la aproximación a la meta (la heurística).

Conclusiones personales

• En la inteligencia artificial el tema de búsquedas es central dado que todos los problemas (físicos o lógicos), se reducen a buscar en un espacio de estados, casi siempre desde un estado inicial a un estado meta.Se debe utilizar alguna estrategia de búsqueda que permita simplificar el problema verificando cuáles son las mejores opciones para llegar a una solución. Es cierto que cualquier problema puede resolverse analizando todas las soluciones posibles, sin embargo esto no es aconsejable y es para evitarlo que se han presentado las diferentes formas de búsqueda de soluciones de problemas.

• En esa disciplina se estudian búsquedas ciegas y búsquedas inteligentes (A*PI, A* restricta por memoria simplificada, ascenso de cima, etc.)

• Utilizar conocimiento específico para un problema determinado permite encontrar soluciones con más eficiencia.

• El uso de heurísticas dentro de las búsquedas permite acelerar la convergencia de las mismas.
• Relacionado con la búsqueda del óptimo está el problema del control de la búsqueda, control planteado por Newell y Simon. Se trata de elegir entre búsquedas heurísticas lo suficientemente buenas (no perfectas) como para que se pueda dar por concluida la búsqueda con una aceptable respuesta al problema en un lapso aceptable de tiempo.