التقويم الثاني مهارات رقمية
المصطلح الذي يصف "الوكيل" (Agent) في الذكاء الاصطناعي، هو :
- كيان يعمل في بيئة معينة لاتخاذ إجراءات تحقق أهدافاً محددة
- الشخص الذي يقوم ببرمجة النظام
- واجهة المستخدم الرسومية للبرنامج
- الجهاز المادي (الأجهزة) الذي يعمل عليه البرنامج
يمثل "النموذج الانتقالي" (Transition Model) ضمن عناصر حيز الحالة :
- الحالة الابتدائية التي تبدأ منها المشكلة.
- الحالة النهائية التي يتوقف عندها البحث
- وصف لما تفعله كل حركة أو إجراء للوصول من حالة إلى أخرى
- تكلفة المسار المقدرة للوصول إلى الهدف
في شجرة البحث، تسمى العقدة التي لا يتفرع منها أي عقد أخرى بـ :
- الحالة الابتدائية
- العقدة الأب
- العقدة الميتة
- العقدة الجذرية
تُعد خوارزمية "البحث في العرض أولاً" (Breadth-First Search) مثالاً على:
- البحث باستخدام اقتران التقييم
- خوارزميات البحث التنافسي
- البحث الاستدلالي (Informed Search)
- طرائق البحث العمياء (Blinded Search)
الخاصية التي تميز "البحث في العمق أولاً" (Depth-First Search) عن البحث في العرض، هي :
- تفحص جميع العقد في المستوى نفسه قبل الانتقال للمستوى التالي
- تتبع مساراً واحداً إلى أقصى عمق ممكن قبل التراجع (Backtracking)
- تستخدم معلومات مسبقة عن موقع الهدف لتوجيه البحث.
- تضمن دائماً الوصول للحل الأقصر في أول محاولة
يُقال عن خوارزمية البحث إنها "شاملة" (Complete) إذا كانت :
- تضمن إيجاد الحل في حال وجوده
- تستهلك أقل قدر من الذاكرة
- تعمل على لغة بايثون فقط
- تستخدم اقتراناً استدلالياً معقداً
في خوارزمية البحث الشامل بالافضلية (A *Search) يتم اختيار العقدة التي تمتلك :
- عدد أقل من الأبناء
- أكبر قيمة للاقتران الاستدلالي
- أقل تكلفة إجمالية (مجموع التكلفة الفعلية والتقديرية)
- أكبر عمق في شجرة البحث
الفائدة الرئيسية من استخدام "الاقتران الاستدلالي" هي:
- زيادة دقة النتائج بنسبة 100%
- حذف العقد الجذرية من الشجرة
- تقليص مساحة البحث وتوفير الوقت والجهد
- تحويل البحث من تنافسي إلى بحث فردي
في شجرة البحث، يسمى المسار الفريد الذي يربط أي عقدة بالجذر بـ :
- مستوى العمق
- فرع الشجرة
- العقدة الابتدائية
- مسار الحالة
الفرق في طريقة اختيار (العقدة التالية) للتوسيع بين خوارزمية البحث في العرض أولاً (BFS) وخوارزمية البحث الاستدلالي (Heuristic Search)، هو :
- خوارزمية BFS تختار العقدة بناءً على قيمتها التقديرية، بينما الاستدلالي يختارها بناءً على ترتيب ظهورها في المستوى
- خوارزمية BFS تختار العقدة الأقرب إلى الجذر (الأقل عمقاً)، بينما الاستدلالي يختار العقدة التي تبدو أقرب إلى الهدف بناءً على اقتران التقييم
- لا يوجد فرق بينهما، فكلاهما يعتمد على "تكلفة المسار" الفعلية فقط لتحديد الخطوة التالية
- خوارزمية BFS تتجاهل المسارات التي لا تؤدي إلى حل، بينما البحث الاستدلالي يفحص كل المسارات دون استثناء
يُطلق مصطلح "الوكيل" (Agent) في الذكاء الاصطناعي على أي كيان يمكنه إدراك بيئته من خلال الحساسات واتخاذ إجراءات بناءً عليها
- صحيح
- خاطئ
في شجرة البحث، تعتبر "العقدة الجذرية" (Root Node) هي العقدة التي تمثل الحالة الهدف التي نسعى للوصول إليها.
- صحيح
- خاطئ
تُعد "تكلفة المسار" (Path Cost) هي مجموع تكاليف العمليات الفردية على طول المسار من الحالة الابتدائية إلى عقدة معينة
- صحيح
- خاطئ
خوارزمية البحث في العرض أولاً (BFS) تضمن دائماً العثور على الحل الأقصر (الأمثل) إذا كانت جميع تكاليف العمليات متساوية
- صحيح
- خاطئ
يتميز البحث في العمق أولاً (DFS) بأنه يستهلك ذاكرة أكبر بكثير من البحث في العرض أولاً عند التعامل مع أشجار بحث عريضة
- صحيح
- خاطئ
تُصنف خوارزمية (MiniMax) ضمن طرائق البحث الاستدلالي الموجهة لمسار واحد فقط (Single-agent).
- صحيح
- خاطئ
في الاقتران الاستدلالي، كلما كانت قيمة (h) أصغر، دلّ ذلك على أن العقدة أقرب من الناحية التقديرية إلى الهدف
- صحيح
- خاطئ
خوارزمية البحث بالافضلية (A*search) تجمع بين التكلفة الفعلية المقطوعة والتكلفة التقديرية المتبقية لاتخاذ قرار التوسع التالي.
- صحيح
- خاطئ
"حيز الحالة" (State Space) يتضمن فقط الحالة النهائية للمشكلة
- صحيح
- خاطئ
يُستخدم "الاقتران الاستدلالي" بشكل أساسي لتقليل عدد العقد التي يتم فحصها، مما يوفر الوقت والجهد في عملية البحث
- صحيح
- خاطئ