In diesem Modul werden wir einige wichtige Überlegungen anstellen, die wir bei der Entwicklung unserer eigenen KI-Systeme anstellen werden und wie sie sich verhalten sollten. Sollen sie wie Menschen handeln oder wie Menschen denken, oder sollen sie rational handeln und denken? Wir werden definieren, was rationale Agenten sind, und Aufgabenumgebungen untersuchen, bevor wir unsere Python-Überprüfung abschließen. Am Ende des Moduls werden Sie an Ihrer ersten von drei Programmieraufgaben arbeiten.

In der künstlichen Intelligenz können überraschend viele Aufgaben, die wir lösen wollen, als Suchprobleme gecastet werden. In diesem Modul werden wir die formale Definition von Suchproblemen einführen und einige klassische Algorithmen zur Lösung von Suchproblemen, die sogenannten Kürzeste-Wege-Algorithmen, untersuchen. Diese werden manchmal auch als "uninformierte" oder "blinde" Suchalgorithmen bezeichnet, da sie ohne zusätzliches Wissen darüber, wo unser Ziel liegt, ausgeführt werden. Wir werden uns auch einige Varianten dieser Algorithmen ansehen, die eine garantierte Rechenkomplexität aufweisen.

Wir können oft schneller eine Lösung für ein Suchproblem finden, wenn wir wissen, wie nahe wir einem Zielzustand sind. In diesem Modul befassen wir uns mit dem Prozess der Einbeziehung dieses Wissens in Suchalgorithmen, die, wenn sie optimal eingesetzt werden, dazu beitragen können, unsere Suchbemühungen so zu fokussieren, dass wir die Erkundung von Aktionen vermeiden, die uns weiter vom Ziel entfernen. Wir werden den berühmtesten informierten Suchalgorithmus, die A*-Suche, untersuchen, die garantiert zuerst eine optimale Lösung findet.