人工智能是一門邊緣學(xué)科，用來模擬人的思維，已經(jīng)引起了許多學(xué)科的日益重視，并且有越來越多的實(shí)用意義，而且許多不同專業(yè)背景的科學(xué)家正在人工智能領(lǐng)域內(nèi)獲得一些新的思維和新的方法。作為一個計(jì)算機(jī)科學(xué)中涉及智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的一個分支，這些系統(tǒng)呈現(xiàn)出與人類的智能行為有關(guān)的特性。
人工智能的主要領(lǐng)域包括問題求解、語言處理、自動定理證明、智能數(shù)據(jù)檢索等領(lǐng)域。這些綜合概念在自然語言處理、情報(bào)檢索、自動程序設(shè)計(jì)、數(shù)學(xué)證明都有重要應(yīng)用。人工智能的第一個大成就是發(fā)展了能夠求解難題的下棋程序。在下棋程序中應(yīng)用的其他技術(shù)也包括把困難的問題分成一些比較容易的子問題，發(fā)展成為搜索和問題規(guī)約這樣的人工智能基本技術(shù)。今天的計(jì)算機(jī)程序更是能夠達(dá)到擊敗人類的世界冠軍的程度，已經(jīng)展現(xiàn)了人工智能的威力。
問題求解及搜索是人工智能的一個大課題，它是指許多涉及規(guī)約、推斷、規(guī)劃和相關(guān)過程的核心概念。問題求解是一個非常模糊的課題，廣義的說包含了全部計(jì)算機(jī)科學(xué)，這里我們僅僅討論狹義的問題求解。在人們分析了人工智能研究中運(yùn)用的問題求解方法后，發(fā)現(xiàn)許多方法都是通過試探搜索的方法來實(shí)現(xiàn)問題求解的。其中，難題和博弈問題提供了豐富的來源，下面以下國際象棋的問題為例子來分析以問題求解為代表的人工智能原理。
為了實(shí)現(xiàn)一個能夠下棋的程序，我們采用狀態(tài)空間的方法來解決問題。首先要為象棋建立一個數(shù)學(xué)模型，用一種或多種合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來表示象棋。這樣就有一個建立模型的邏輯問題，合適的邏輯將對后面的求解象棋問題起到重要的作用。一個比較簡單的方法是：給不同的棋子賦予不同的權(quán)值，其中給“王”賦予超過其他棋子很多的權(quán)值，這樣再確定一個目標(biāo)函數(shù)，以減少對方的權(quán)值總和為目的，就可以獲得一個比較簡單的走法。當(dāng)然如果這樣的模型過于簡單，效果也不會很好。在我們獲得了一個數(shù)學(xué)上的模型之后，將問題分解成為用這模型能夠理解的子問題。而求解象棋問題的過程就是一個試探搜索的過程，把象棋的規(guī)則和目標(biāo)函數(shù)的可能運(yùn)行方向結(jié)合起來，就可以指導(dǎo)下一個子的落子位置，也就是說獲得了一個狀態(tài)的集合。然后從這個狀態(tài)集合的每個狀態(tài)推導(dǎo)再下一步的狀態(tài)集合，這樣反復(fù)運(yùn)行，就可以得到一個樹型結(jié)構(gòu)，在這個結(jié)構(gòu)中運(yùn)用一系列的規(guī)則和搜索技術(shù)，就可能確定一個合理的走法。很明顯，如果狀態(tài)空間的精度越高，屬性結(jié)構(gòu)的復(fù)雜度就越高。
從上面可以看出，類似上面這樣的狀態(tài)空間求解問題的主要技術(shù)包括狀態(tài)的描述、描述目標(biāo)狀態(tài)和搜索策略。其中搜索策略模擬人的思維過程，是體現(xiàn)算法優(yōu)劣的關(guān)鍵部分。主要的搜索策略包括有寬度優(yōu)先的搜索、深度優(yōu)先的搜索、啟發(fā)式的搜索等。狀態(tài)空間方法借助于現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的強(qiáng)大的計(jì)算能力，盡可能地窮盡所有的可能的狀態(tài)，是一個最多被應(yīng)用的人工智能理論分支。
另一種不同于狀態(tài)空間法的方法是問題規(guī)約的方法。在問題規(guī)約的方法中，問題描述或目標(biāo)是其主要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。已知問題的描述，然后通過一系列的變換，把此問題最終變?yōu)橐粋€子問題的集合；這些子問題的解可以直接得到，從而解決了初始的問題。比如著名的“梵塔問題”就是可以這樣解決的一個問題?？梢娨粋€采用問題規(guī)約的問題表示可以有三個部分組成：一個初始問題的描述、一套把問題變成子問題的算符、一套本原問題的描述。
人工智能包含的領(lǐng)域非常廣泛，問題的求解只是其中的一個重要方面。其他的方面包括比如謂詞演算、規(guī)則演繹系統(tǒng)、機(jī)器人問題以及專家系統(tǒng)等一系列問題。人工智能作為一個復(fù)雜的邊緣學(xué)科，正在有著越來越廣闊的前景，隨著新的數(shù)學(xué)理論的完善以及計(jì)算機(jī)新的硬件的出現(xiàn)，人工智能必將能夠更好地模擬人的思維。