Czym jest Heurystyka (Heuristic)?
Heurystyka to świadomie uproszczona metoda znajdowania rozwiązań w problemach obliczeniowych, która zastępuje pełne przeszukiwanie przestrzeni stanów oszacowaniem prawdopodobnie najlepszych kroków. Termin przyjął się w informatyce dzięki pracom George’a Pólyi z 1945 roku oraz Herbertowi Simonowi i Allenowi Newellowi, którzy w latach 50. XX w. badali strategie rozumowania w programach Logic Theorist i General Problem Solver. W kontekście sztucznej inteligencji heurystyka opisuje funkcję lub regułę kierującą algorytm do rozwiązań zadowalających w akceptowalnym czasie, nawet jeśli nie gwarantuje optymalności.
Jak dokładnie działa Heurystyka (Heuristic)
Heurystyka przekształca surowe dane wejściowe w wartość numeryczną, która reprezentuje „odległość” od celu lub koszt wykonania ruchu. W algorytmie A* funkcja h(n) ocenia węzeł n; jeśli szacowanie jest niedoszacowane, algorytm zachowuje własność optymalności, jeśli jednak dopuszcza przeszacowanie, przyspiesza obliczenia kosztem możliwej utraty najlepszego rozwiązania. Im trafniejsze są te szacunki, tym mniejsza część przestrzeni stanów wymaga eksploracji.
Zastosowania w praktyce
W logistyce heurystyki wspierają planowanie tras kurierów, gdzie odległość Manhattan w siatce ulic pozwala szybko ocenić, które zamówienie obsłużyć jako kolejne. W grafice komputerowej heurystyka Light Cuts selekcjonuje źródła światła, aby przyspieszyć renderowanie bez wyraźnej utraty jakości wizualnej. Modele uczenia maszynowego często wykorzystują heurystyczne reguły inicjalizacji wag lub wstępnej selekcji hiperparametrów, co skraca czas eksperymentów.
Zalety i ograniczenia
Największą korzyścią jest redukcja złożoności obliczeniowej, dzięki czemu problemy nierozwiązywalne metodą pełnego przeszukiwania stają się praktyczne. Heurystyki mogą być również intuicyjne do sformułowania, gdy ekspert domenowy zna cechy problemu. Ich słabością jest brak gwarancji poprawności i optymalności, a także ryzyko utrwalenia błędów, jeśli funkcja oceny opiera się na nieadekwatnych założeniach.
Na co uważać?
Zbyt agresywne oszacowania mogą prowadzić do pomijania obiecujących gałęzi przestrzeni rozwiązań. W zadaniach krytycznych, takich jak systemy wspomagania decyzji medycznych, warto równolegle utrzymywać wariant dokładny lub przynajmniej metodę weryfikacji wyniku. Należy także monitorować, czy heurystyka zachowuje się stabilnie w nowych danych wejściowych; niekiedy jej skuteczność spada wraz ze zmianą warunków brzegowych problemu.
Dodatkowe źródła
Dla pogłębienia tematu polecam klasyczną książkę George’a Pólyi „How to Solve It” oraz prace Newella i Simona opisujące General Problem Solver. Warto również sięgnąć do artykułu Richarda Korf’a na temat heurystyk monotonicznych w AI Magazine. Kompendium zastosowań znajduje się w rozdziale „Heuristic Search” podręcznika Artificial Intelligence: A Modern Approach. Analizy współczesnych funkcji oceny w algorytmach gier można znaleźć na arXiv, a definicję encyklopedyczną w serwisie Wikipedia.
