把问题形式化

在上一节中，我们提出了对到达Bucharest这个问题的一种形式化，用初始状态、后继函数、目标测试和路径耗散来表示。这种形式化看来是合理的，不过它忽略了现实世界的许多方面。把我们选择的简单状态描述 In(Arad)和一次实际的越野旅行比较一下，实际的世界状态包括许多事情：同行的旅伴，收音机里播放的节目，途中窗外的景色，附近是否有执法人员，距离下一个休息点有多远，道路的状况，天气情况，等等。所有这些需要考虑的事项都被抛在我们的状态描述之外，因为它们对于找到前往Bucharest的路径这个问题是无关的。去除表示中的细节的过程被称为抽象化。

除了将状态描述抽象化之外，我们还需要对行动本身进行抽象化。驾驶行动有很多影响。在改变车辆和它的乘客的位置之外，它还要花费时间，消耗汽油，产生污染，以及改变智能体（如大家所言，旅行是一种拓展）。在我们的形式化中，只考虑位置的变化。同时，我们也一并忽略了许多其它行动：打开收音机，看窗外的景色，遇到执法人员而减速，等等。当然，我们更不会将行动详细指定到“把方向盘向左转3度”这种层次上。

我们能够更精确地定义合适的抽象层次吗？考虑一下对应于详细的世界状态和详细的行动序列我们所选择的抽象的状态和行动。现在考虑抽象问题的一个解：例如，从Arad到Sibiu到Rimnicu Vilcea到Pitesti到Bucharest的路径，这个抽象解对应于大量的更详细的路径。例如，我们可以在从Sibiu开往Rimnicu Vilcea的途中开着收音机，然后在剩下的旅途中将收音机关掉。如果我们能够把任何抽象解扩展成为更详细的世界中的解中，这种抽象化就是有效的；一个充分条件是对于每个抽象为“在Arad”的详细状态就有一条详细路径到达某个抽象为“在Sibiu”的状态，等等。如果完成解中的每个行动比原始问题容易，那么这种抽象化是有用的；在这种情况下，解中的行动足够容易，对于平均水平的驾驶智能体而言不用更进一步地搜索或者规划就能实行了。因此，选择一个好的抽象化方法，涉及在保持有效性和保证抽象化的行动能够容易完成的同时去除尽可能多的细节。如果缺乏能力去构造有用的抽象化，智能体将会被现实世界完全淹没。