サルバドール・ダリ。 SVの誘惑。 アンソニー。 1946.（フラグメント）。
ベルギー王立美術館（ブリュッセル）。
このタスクは本当にそのような複雑なソリューションを必要としますか？ たぶん、これはAIのタスクですか？ -私は定義から進みます ：
AIには、コンピューターが人間よりも著しく悪い問題を解決するタスクが含まれています。
（AIでの遺伝的アルゴリズムの使用については、 D。Rutkovskaya、M. Pilinsky、L. Rutkovsky、Neural Networks、Genetic Algorithms and Fuzzy Systems、M。：Hot Line-Telecom、2006を参照してください）。
しかし、胸は非常に簡単に開きます。 与えられた各単語の長さを 。 名詞の辞書から、すべての単語の長さを書きます 。 見つかった単語の数は 。 これらの単語は、無向グラフの頂点のラベルになります。 ラベルが1文字異なるエッジを持つ頂点の各ペアを接続します。 これを行うには、頂点のすべてのペアを反復処理し、ラベルを比較します-ペアの数 、文字ごとの比較の数 。 次に、グラフの指定された頂点間の最短経路を見つけるという典型的な問題を解決します。
名詞の辞書は、CD-ROMからSergei Melnikov 、Delphi、Turbo Pascalによる面白い例の本、サンクトペテルブルク：BHV-Petersburg、2006 （この本では、このような一見複雑な問題に対する多くの機知に富んだ簡単な解決策を見つけることができます）言葉で）：
辞書には、「スペルチェック辞書」のすべての名詞がリストされます。
（106,000ワード、28版、1990年）。 [...] 1996年から98年にかけて、Puzlyaryチーム（http://puzzle.ezakaz.ru）のコンスタンティンノップ、ヤコフザイデルマン、ヴァレリーティモニン、ヴィクトルカバノフ、ドミトリーフィリモネンコフによってタイピングが行われました。
受け取った：
( ): 1501
: 2402
: (8 ) --------
: 4.59 .
普通の人がより早く気付くことはまずありません。 さらに、アルゴリズムが使用され、その正確性が厳密に証明されているため、プログラムがこの辞書のフレームワーク内に存在する場合、最短のソリューションを見つけることが保証されていることは明らかです。 しかし、人は自分の解決策が最短であること、および解決策がないという事実を証明することはできません。 したがって、ここではコンピューターは人間との競争を超えており、このタスクはAIのタスクではありません。
他のメタグラムは次のとおりです。
-----------
----
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最後の決定で、プログラムは25.21秒間考えました。 興味深いことに、グラフは切断されています。 したがって、たとえば、ポーン-クイーンの解決策を見つけることはできませんでした。
タスクを展開できます。 プログラムに、指定された文字数の最長チェーンを見つけさせます。つまり、パズルを生成します。 この問題を解決するには、グラフのエッジ長を1に等しくし、頂点間の距離行列を計算する必要があります。 これは、たとえば、 Floyd-Warshellアルゴリズムを使用して実行できます。 したがって、11文字の単語の場合、次のようになります。
: 3391
: 223
: 9
: -, -, -, -
: 3821.45 .
スタッフィングのペアの解決策を見つけます-ワインディング：
: (9 ) ---------
: 62.12 .
この短いメモの終わりに、新しい問題を解決し始めたプログラマーが、よく知られた同様の解決策を使用しようとすることは、まったく当然のことです。 AIメソッドの人気が高まるにつれて、それらはさまざまなタスクにますます適用されます。 しかし、ここでは特別な注意が必要です-さもなければ、巨大な象は浅いアルゴリズムのハエから出ることができます。
同時に、これまで述べてきたことすべてを、遺伝的アルゴリズムを用いたこの記事への批判と見なすべきではありません。 あらゆる著作物の著者には、あらゆるタスクのアルゴリズムを調査する無条件の権利があります。 そして、そのような研究は有益です。 特に、彼のおかげで、このノートで与えられた比較が可能になりました。
（続き： グラフ表現に関する記事 ）。