Problemutrymmet

Problemutrymmet är en teoretisk modell inom problemlösning som beskriver alla möjliga tillstånd och övergångar som kan uppstå när ett problem löses. Det fungerar som en karta över vad som är tänkbart och gör det möjligt att analysera hur en lösning kan hittas.

Begreppet har sitt ursprung i artificiell intelligens och kognitivt problemlösande, särskilt i arbeten om General Problem Solver (GPS) av Allen Newell och Herbert A. Simon på 1950- och 1960-talen. I denna tradition representeras ett problem som ett initialt tillstånd, ett mål och en uppsättning operatorer (åtgärder) som kan tillämpas på ett tillstånd för att nå nya tillstånd.

Problemutrymmet omfattar både strukturen som beskriver vilka tillstånd som finns och reglerna för hur man kan gå från ett tillstånd till ett annat. En lösning motsvarar en väg i problemutrymmet från initialt tillstånd till mål tillstånd. Sökningen i detta utrymme kan genomföras med olika algoritmer, såsom bredde-först, djup-först eller heuristisk sökning som A*, där heuristiska funktioner hjälper till att begränsa sökningen.

I praktiken används problemutrymmet i AI-planering och problemlösning samt i kognitiv forskning för att förstå hur människor närmar sig komplexa uppgifter. Det är vanligt att tydligt definiera initialt tillstånd, mål och operationer för att få en meningsfull och effektiv sökprocess.