인공지능 2강 - 문제풀이(1) 인공지능에서 문제를 상태와 연산자로 표현하고, 상태공간에서 해에 이르는 경로를 찾는 방법을 학습한다. 깊이우선 탐색, 너비우선 탐색, 균일비용 탐색의 노드 선택 기준과 OPEN 자료구조, 경로 보장 특성을 비교한다. 문제풀이와 문제의 표현 문제풀이의 의미 문제풀이란 직관만으로 단순하게 해결할 수 없는 문제를 파악하고, 문제의 해에 이르는 방법을 찾아내는 일련의 과정이다. 인공지능에서는 알고리즘처럼 명확한 절차뿐 아니라 시행착오, 통찰, 경험적 방법도 문제풀이 전략으로 활용할 수 있다. 8-퍼즐은 이러한 과정을 설명하는 대표적인 예다. 퍼즐 조각의 초기 배치에서 출발해 빈칸과 인접한 조각을 여러 방향으로 이동시키며 목표 배치를 찾는다. 컴퓨터가 이 문제를 풀려면 퍼즐의 배치와 이동 방법을 정확하게 표현하고, 가능한 이동을 체계적으로 시도할 수 있어야 한다. 상태, 초기상태와 목표상태 상태(state) 는 특정 시점의 문제 모습을 나타낸다. 8-퍼즐에서는 퍼즐판에 놓인 여덟 조각과 빈칸의 배치가 하나의 상태다. 문제에서 처음 주어진 상태는 초기상태 , 풀이가 완료된 결과에 해당하는 상태는 목표상태 라 한다. 상태묘사(state description) 는 문제의 상태를 컴퓨터로 처리할 수 있도록 적절한 자료구조로 표현한 것이다. 자료구조는 상태를 자연스럽게 나타내는 동시에 다른 상태로 바꾸는 연산을 효율적으로 수행할 수 있어야 한다. 기호열, 벡터, 다차원 배열, 트리, 리스트 등을 문제 성격에 맞게 선택한다. 8-퍼즐은 3×3의 2차원 배열과 빈칸의 행·열 좌표로 표현할 수 있다. 배열은 조각의 배치를 보존하고, 빈칸 좌표는 이동 가능 여부를 빠르게 검사하도록 돕는다. 연산자의 역할과 정의 연산자(operator) 는 한 상태를 그 상태에서 이동 가능한 다른 상태로 변환한다. 8-퍼즐에서는 빈칸...