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ブロックワールドは、人工知能におけるプランニング領域です。テーブルの上に置かれた、さまざまな形と色の木製ブロックのセットで構成されています。目標は、1つ以上のブロックの垂直スタックを構築することです。一度に移動できるブロックは1つだけです。テーブルの上に置くか、他のブロックの上に置くことができます。そのため、ある時点で他のブロックの下にあるブロックは移動できません。さらに、一部の種類のブロックは、その上に他のブロックを積み重ねることができません。[ 1 ]
このおもちゃの世界の単純さは、古典的な記号論的人工知能のアプローチに非常に適している。このアプローチでは、世界は推論可能な抽象的な記号の集合としてモデル化される。
人工知能は理論と実践的な応用の両面から研究できます。ほとんどの実践的な応用の問題点は、エンジニアがAIシステムをプログラミングする方法を知らないことです。この課題を全く拒否するのではなく、おもちゃの問題と呼ばれる簡単に解決できる領域を考案するというアイデアがあります。おもちゃの問題は、それを解決できるAIをプログラミングすることを目的として考案されました。ブロックの世界の領域はおもちゃの問題の一例です。より現実的なAIアプリケーションと比較したおもちゃの問題の主な利点は、その状況を処理できる多くのアルゴリズムとソフトウェアプログラムが利用可能であることです。[ 2 ]これにより、さまざまな理論を互いに比較することができます。
基本的なブロックワールド問題は、すべて黒色の同じサイズの立方体で構成されています。機械式ロボットアームが立方体をピックアップして配置する必要があります。[ 3 ]この問題のより複雑な派生では、異なるサイズ、形状、色の立方体で構成されます。[ 4 ]アルゴリズムの観点から見ると、ブロックワールドはNP困難な探索および計画問題です。タスクは、システムを初期状態から目標状態にすることです。
自動化された計画およびスケジューリングの問題は、通常、記号操作タスクのための AI プランニング言語である Planning Domain Definition Language ( PDDL ) 表記法で記述されます。PDDL 表記法で定式化されたものは、ドメインと呼ばれます。したがって、ブロックを積み重ねるタスクはブロックワールドドメイン[ 5 ]であり、ドック作業ロボットドメインやサルとバナナの問題などの他の計画問題とは対照的です。
ウィキメディア・コモンズにある、ブロックワールド（人工知能）に関連するメディア