Ahora que comprendemos qué son los espacios de estados y cómo representan los problemas en inteligencia artificial, surge una pregunta fundamental: ¿Cómo resuelven las computadoras problemas dentro de un espacio de estados? Para abordar esta cuestión, es necesario adentrarnos en algunos conceptos que nos ayudarán a comprender cómo los algoritmos de búsqueda sistemática trabajan para encontrar soluciones en estos espacios.
Comenzaremos definiendo la resolución de problemas en el contexto de la búsqueda sistemática: es “el proceso que, partiendo de una situación inicial y utilizando un conjunto de procedimientos/reglas/acciones, es capaz de explicitar el conjunto de pasos que nos llevan a una situación final que llamamos solución” (Universidad de Sevilla, s.f.). Este enfoque nos indica que resolver un problema dentro de un espacio de estados es encontrar un camino desde el estado inicial hasta un estado objetivo, utilizando un conjunto de movimientos o decisiones permitidos. Cada paso en este proceso nos acerca más a la solución, y el conjunto de estos pasos constituye lo que se denomina un plan.
Para llegar a encontrar una solución o Plan, pasamos por un proceso de exploración del espacio de estados. A este proceso de exploración le llamamos Búsqueda sistemática y utiliza un conjunto de técnicas algorítmicas diseñadas para explorar el espacio de estados de manera ordenada con el firme objetivo de encontrar una solución. Esto puede hacerse mediante distintos algoritmos, como la búsqueda en anchura (BFS) o la búsqueda en profundidad (DFS), Cada uno de estos algoritmos sigue un esquema sistemático para garantizar que, si existe una solución, será encontrada eventualmente.
A manera de resumen, la búsqueda sistemática y la planificación están estrechamente interrelacionadas. La primera ofrece un método riguroso para explorar el espacio de posibles soluciones, mientras que la segunda utiliza los resultados de esta búsqueda para construir un plan de acción óptimo Por ejemplo, en la robótica, la búsqueda sistemática se utiliza para planificar rutas óptimas, mientras que en la planificación de proyectos, se emplea para determinar la mejor secuencia de tareas. En esencia, la búsqueda sistemática y la planificación van de la mano para permitir que los sistemas inteligentes tomen decisiones informadas y alcancen sus objetivos de manera eficiente.
La configuración inicial del sistema.
La configuración deseada del sistema.
Las operaciones que pueden transformar un estado en otro.
Una representación del ambiente en el que se ejecuta el plan, incluyendo las restricciones y las consecuencias de las acciones.
Una secuencia de acciones que transforma el estado inicial en el estado objetivo.
En la siguiente sesión, introduciremos los algoritmos de búsqueda sistemática como la búsqueda en profundidad y en anchura, que son esenciales para explorar de manera eficiente estos espacios de estados. También aplicaremos estos conceptos a ejemplos prácticos como el juego de Pacman.
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Departamento de Sistemas e Informatica
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