Я не в восторге от линий, которые рисуют Рассел и Норвиг, но: Обычно, когда вы используете методы ИИ для решения проблемы, у вас будет запрограммированная модель ситуации.Атомная / факторизованная / структурированная - это качественная мера того, сколько "внутренней структуры" имеют эти модели, от минимальной до большей.
Атомные модели не имеют внутренней структуры;состояние либо соответствует, либо не соответствует тому, что вы ищете.Например, в головоломке со скользящей плиткой у вас либо правильное выравнивание плиток, либо нет.
Факторные модели имеют более внутреннюю структуру, хотя именно то, что будет зависеть от проблемы.Как правило, вы смотрите на переменные или показатели производительности, представляющие интерес;в скользящей головоломке это может быть простая эвристика, такая как «количество плиток не на своем месте» или «сумма расстояний вручную».
Структурированные модели имеют еще больше;Опять же, именно то, что зависит от проблемы, но они часто являются отношениями либо компонентов модели к себе, либо компонентов модели к компонентам среды.
Это очень легко, особенно если смотреть наочень простые проблемы, такие как скользящая плитка, неосознанно выполнять всю сложную работу интеллекта самостоятельно, с первого взгляда, и забыть, что ваша модель не обладает всей вашей проницательностью.Например, если бы вы должны были создать программу, которая будет выполнять технику поиска по графику на скользящей головоломке, вы, вероятно, создали бы какой-нибудь движок, который принимал бы в качестве входных данных состояние головоломки и действие и генерировал из этого новое состояние головоломки.Состояния головоломки все еще атомарны, но вы, программист , используете гораздо более детальную модель, чтобы связать эти входы и выходы вместе.