1
00:00:20,720 --> 00:00:24,220
طيب بسم الله الرحمن الرحيم المحاضرة هذه هي

2
00:00:24,220 --> 00:00:28,740
المحاضرة الأولى إن شاء الله في المساق هذا طبعًا

3
00:00:28,740 --> 00:00:32,360
إحنا كنا عملنا مقدمة، جاب الـ هكام تعريف بالمادة و

4
00:00:32,360 --> 00:00:35,820
تعريف بالـ syllabus تبعها، و الـ مطبق، و التطلبات الآن

5
00:00:35,820 --> 00:00:39,840
إحنا بنبدأ في الـ topics تبع المساق، و الـ topic الأول

6
00:00:39,840 --> 00:00:44,820
اللي عندنا اللي هو solving problems by searching

7
00:00:45,730 --> 00:00:51,150
ذكرنا أيش دور الـ search في موضوع الذكاء

8
00:00:51,150 --> 00:00:54,930
الاصطناعي، وقلنا إن كثير من المسائل يمكن صياغتها

9
00:00:54,930 --> 00:01:01,190
بحيث إنّه ينطرح أو تنحصر كافة الاحتمالات، أو

10
00:01:01,190 --> 00:01:09,470
الفرضيات الممكنة للتعامل مع المسألة، و التدرج في هذه

11
00:01:09,470 --> 00:01:12,490
الاحتمالات بحثًا عن اللي هو الـ solution

12
00:01:15,140 --> 00:01:19,620
طلبنا مثال، ولكن خلينا نرجع إلى هذا المثال اللي هو

13
00:01:19,620 --> 00:01:24,980
مثال لعبة الـ 8 puzzle، بتذكروها؟ وكان في مثال آخر

14
00:01:24,980 --> 00:01:29,900
لخريطة رومانية، خلينا نرجع عليهم بداية واحدة

15
00:01:29,900 --> 00:01:34,320
للعبة الـ 8 puzzle، زي ما بتذكروا، أو زي ما الكل

16
00:01:34,320 --> 00:01:40,760
بيعرف، عادةً، إنه يكون هنا وضع معين للعبة، و القطع

17
00:01:40,760 --> 00:01:47,480
مُرتبة بترتيب عشوائي. إحنا مطلوب منا أن نرتبها بهذا

18
00:01:47,480 --> 00:01:51,660
الترتيب، أو ممكن برضه كمان يكون بدل من أنه 1,2,3,4

19
00:01:51,660 --> 00:02:02,660
,5,6 زي هيك، ممكن يكون الترتيب المطلوب هو يعني

20
00:02:02,660 --> 00:02:07,920
دائر ما يدور اللوحة، المهم إن في عندنا initial

21
00:02:07,920 --> 00:02:12,100
state أو start state، وفي عندنا goal state أو final

22
00:02:12,100 --> 00:02:17,230
state. اللعبة هذه لو أنا بدي ألعبها، بألعبها عن طريق

23
00:02:17,230 --> 00:02:21,590
إنّي أنا بحرك القطع الصغيرة، القطع المرقمة، حركات إلى

24
00:02:21,590 --> 00:02:24,830
أن أعمل الترتيب. الـ computer لو إحنا بدنا الكلام

25
00:02:24,830 --> 00:02:28,090
عن الـ computer system، الـ computer system برضه

26
00:02:28,090 --> 00:02:33,230
هيعمل نفس الشيء، بأنه يعمل سلسلة من الحركات تؤدي من

27
00:02:33,230 --> 00:02:37,990
الـ start state إلى الـ goal state، وهذه السلسلة من

28
00:02:37,990 --> 00:02:43,230
الحركات هي أصلاً عبارة عن مسار. لو أنا جيت من الـ

29
00:02:43,230 --> 00:02:47,450
start state، أخدت الـ start state، ما بديش أقسم

30
00:02:47,450 --> 00:02:50,830
التفاصيل تبعها الآن، بس بدي أعبر عن التشعب في

31
00:02:50,830 --> 00:02:55,270
الاحتمالات على شكل tree. هذه الـ start state، إيش

32
00:02:55,270 --> 00:03:00,310
الاحتمالات اللي ممكن تنبثق منها؟ يعني مثلًا الآن

33
00:03:00,310 --> 00:03:04,130
الستة ممكن تيجي هنا، الخمسة ممكن هنا، الاتنين ممكن هنا،

34
00:03:04,130 --> 00:03:07,850
ممكن الثلاثة ممكنة، يعني أربع احتمالات بنعبر عنهم

35
00:03:07,850 --> 00:03:11,330
ببساطة على أساس إنه مثلًا الاحتمال الأولاني أن

36
00:03:11,330 --> 00:03:15,480
الاتنين تنزل تحت، الاحتمال الثاني

37
00:03:15,480 --> 00:03:21,660
إنّ الخمسة تروح يمين، الاحتمال الثالث اللي هو الستة

38
00:03:21,660 --> 00:03:30,780
تمشي شمال، الاحتمال الأخير إن الثلاثة تطلع لفوق. كل

39
00:03:30,780 --> 00:03:35,780
واحد من احتمالات هذه بينتج عنه احتمالات نسميها

40
00:03:35,780 --> 00:03:40,360
actions. كل واحد من الـ actions هذه بينتج عنه state

41
00:03:40,360 --> 00:03:44,620
جديدة، مظبوط. الـ state هنا لما إحنا نحرك الاتنين

42
00:03:44,620 --> 00:03:49,380
down، يصير الفرار هنا مظبوط، والاتنين تحت، والباقي

43
00:03:49,380 --> 00:03:57,360
كله زي ما هو. ممكن

44
00:03:57,360 --> 00:04:01,200
تتخيل أنت باقي الـ states الثانية للـ actions الأخرى

45
00:04:01,200 --> 00:04:04,520
لأن كل واحدة من الـ states هذه الأربعة برضه ممكن

46
00:04:04,520 --> 00:04:08,010
تفرع منها مجموعة من الاحتمالات. يعني مثلًا هذا الـ state

47
00:04:08,010 --> 00:04:11,190
الآن، أنا إيش الاحتمالات اللي ممكن تنبثق منها؟ إنه

48
00:04:11,190 --> 00:04:14,670
الأربعة تتحرك شمال، السبع تتحرك يمين، الاثنين تتحرك

49
00:04:14,670 --> 00:04:19,090
ثاني لفوق زي ما كانت. هذا بنحطه إحنا كواحد من

50
00:04:19,090 --> 00:04:27,970
الاحتمالات أو الـ actions. لكن

51
00:04:27,970 --> 00:04:34,090
ممكن نعمل option في الـ system إنه نمنع إنه ياخد

52
00:04:34,090 --> 00:04:38,610
نفس الـ action اللي رجعه على الـ parent state هذا.

53
00:04:38,610 --> 00:04:44,830
الآن هذا الـ parent state تبعها ماشي. فـ… و يتخيل

54
00:04:44,830 --> 00:04:47,610
بابه نفس الشيء اللي نعمله، و الـ states اللي جاية

55
00:04:47,610 --> 00:04:49,790
هنا، و الـ states اللي جاية هنا من هنا. هذا الكلام

56
00:04:49,790 --> 00:04:53,830
بيعطيني فضاء الاحتمالات اللي هو الـ state space.

57
00:04:53,830 --> 00:04:58,460
state space، تمام. الـ tree هذه تُعبر عن الـ state

58
00:04:58,460 --> 00:05:02,340
space لأن

59
00:05:02,340 --> 00:05:06,060
الـ state space هذا، الكمبيوتر لو استطاع… لو إحنا

60
00:05:06,060 --> 00:05:11,500
… يعني استطعنا… استطعنا نخلي الـ system يبني الـ

61
00:05:11,500 --> 00:05:14,940
state space هذا. بعد هالكلام، نخليه أيضًا يعمل إيش؟

62
00:05:14,940 --> 00:05:20,620
search، يبحث في هذا الـ state space، ببحث عن إيش؟ عن

63
00:05:20,620 --> 00:05:23,640
الـ goal state. الـ goal state هذه ممكن تبقى في

64
00:05:23,640 --> 00:05:27,150
حالتنا في اللعبة هذه، ممكن تبقى موجودة في مكان واحد

65
00:05:27,150 --> 00:05:35,890
أو أكثر. يعني ممكن يلقاها من خلال مسار هذا

66
00:05:35,890 --> 00:05:38,910
أو يلقاها من خلال مسار آخر. ليش؟ لأن في اللعبة هذه

67
00:05:38,910 --> 00:05:46,070
بالتحديد، ممكن أكثر من سلسلة من الخطوات تؤدي إلى

68
00:05:46,070 --> 00:05:53,110
ترتيب اللوحة، تؤدي إلى ترتيب اللوحة بالشكل المطلوب.

69
00:05:53,580 --> 00:05:59,420
فأصبحت المسألة أن نحن نستطيع أن نحل مشكلة مثل هذه

70
00:05:59,420 --> 00:06:03,280
المشكلة، الـ 8 puzzle، التي تتطلب ذكاء بشري، ممكن نجعل

71
00:06:03,280 --> 00:06:09,400
الـ system يحلها بذكاء اصطناعي، من خلال أن الـ system

72
00:06:09,400 --> 00:06:15,220
يعمل formulation للمشكلة على شكل tree من الـ start، من الـ

73
00:06:15,220 --> 00:06:19,940
states، الـ possible states، وبعد كده يعمل بحث، يعمل

74
00:06:19,940 --> 00:06:24,740
search في هذه الـ tree، بحثًا عن الـ goal state، و الـ

75
00:06:24,740 --> 00:06:27,960
solution. الـ solution اللي مطلوب هو عبارة عن الـ

76
00:06:27,960 --> 00:06:34,100
goal state، و عن سلسلة الخطوات اللي أدت إليها، بدايةً

77
00:06:34,100 --> 00:06:37,460
من البداية

78
00:06:37,460 --> 00:06:41,260
من الـ initial state. فهذه سلسلة الخطوات بتشكل

79
00:06:41,260 --> 00:06:46,210
المسار، أو الـ path. فالـ path، تمام، هو في حالته الـ

80
00:06:46,210 --> 00:06:49,690
solution، لأن الـ path يحمل في مضمونه الـ start و الـ

81
00:06:49,690 --> 00:06:53,790
goal، ماشي؟ لأن في ممكن يكون في هذه أكثر من path،

82
00:06:53,790 --> 00:07:00,570
أكثر من path يؤدي من الـ initial إلى الـ goal، فبنكون

83
00:07:00,570 --> 00:07:05,770
معنيين بالـ shortest path، وهذه قضية إضافية. المهم في

84
00:07:05,770 --> 00:07:13,300
الأول هي نطلع على آليات اللي ممكن إحنا نصممها أو

85
00:07:13,300 --> 00:07:21,400
ندرسها لعملية البحث في حد ذاتها، عملية الـ

86
00:07:21,400 --> 00:07:25,900
optimization، اللي هو إنه يكون الـ path أقصر ما يمكن،

87
00:07:25,900 --> 00:07:32,920
أو أقل تكلفة. هذه نحكي عنها برضه كمان شوية. الآن هذه

88
00:07:32,920 --> 00:07:41,240
الآليات البحث ممكن نصنفها إلى uninformed

89
00:07:43,270 --> 00:07:50,390
و informed. نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن

90
00:07:50,390 --> 00:07:50,490
نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن

91
00:07:50,490 --> 00:07:50,830
نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن

92
00:07:50,830 --> 00:07:51,950
نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن

93
00:07:51,950 --> 00:07:59,870
نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن نحن

94
00:07:59,870 --> 00:08:10,030
نحن نحن نحن

95
00:08:10,030 --> 00:08:12,770
نحن

96
00:08:13,140 --> 00:08:16,960
في الـ uninformed هنا. uninformed، ولا بدنا ما

97
00:08:16,960 --> 00:08:20,500
نلخبطش ما بين uninformed هذه، وما بين uniform.

98
00:08:20,500 --> 00:08:23,740
دائمًا أنا نفسي بتلخبط منها، ماهيها، بتلخبط منها

99
00:08:23,740 --> 00:08:27,420
ماهيها، تمام؟ هنا uninformed، عشان أنا حطيت الـ dash

100
00:08:27,420 --> 00:08:33,840
بمعنى غير، يعني لا تنظر إلى معلومات إضافية.

101
00:08:33,840 --> 00:08:38,890
الـ Uninformed هي تستفيد من معلومات

102
00:08:38,890 --> 00:08:47,350
إضافية لتحسين أدائها في عملية الـ Search. الـ

103
00:08:47,350 --> 00:08:50,250
Uninformed Strategies التي كتبتموها يا تُوبينا في

104
00:08:50,250 --> 00:08:54,070
منهم اثنتين نعرفهم مسبقًا.

105
00:08:56,470 --> 00:09:01,250
الـ breadth first والـ depth first، صح؟ الـ breadth

106
00:09:01,250 --> 00:09:04,890
first والـ depth first، هدول غالبًا ما بيمروا علينا

107
00:09:04,890 --> 00:09:08,270
في مادة الـ data structure أو في مادة الـ algorithms.

108
00:09:08,270 --> 00:09:14,110
ببساطة شديدة، الـ breadth first هذا بذكر كيف آلية

109
00:09:14,110 --> 00:09:18,430
البحث في هذا الـ… خلي بالك وإحنا لما نقول الآن

110
00:09:18,430 --> 00:09:23,030
strategy، هدول إيش؟ strategies، صح؟ strategy، ندفن على

111
00:09:23,030 --> 00:09:29,320
إنهم search strategies. الآن كلمة Strategy يُقصد

112
00:09:29,320 --> 00:09:34,260
بيها ترتيب زيارة الـ nodes. هدول متفقين على إنهم

113
00:09:34,260 --> 00:09:40,900
nodes هم states، وهم nodes. بنذكر بالفرق بين ليش

114
00:09:40,900 --> 00:09:44,100
أحيانًا بيسميهم states، و ليش أحيانًا بيسميهم nodes.

115
00:09:44,100 --> 00:09:48,040
بنذكر… بس الآن وإحنا بنحكي عن الـ tree بنسميهم

116
00:09:48,040 --> 00:09:54,060
nodes. التنقل من الـ node إلى اللي بعدها، اللي بيحكم

117
00:09:54,060 --> 00:09:58,420
الانتقال من الـ parent إلى مين، أو من الـ node إلى مين،

118
00:09:58,420 --> 00:10:01,740
هذا هو المقصود بالـ strategy. ففي الـ breadth first

119
00:10:01,740 --> 00:10:06,080
strategy، الـ order بيكون من وين لوين؟ لو أنا واقف

120
00:10:06,080 --> 00:10:12,300
على node، وفحصتها، ولقيت إن هي مش الـ goal، بروح

121
00:10:12,300 --> 00:10:17,280
على مين؟ على الـ siblings تبعونها، ماشي؟ بنختار الـ

122
00:10:17,280 --> 00:10:21,840
siblings، حتى وإن كان إلها children، بأجلهم. هذا هو

123
00:10:21,840 --> 00:10:25,740
الفرق الأساسي بين الـ breadth والـ depth، ما بين على

124
00:10:25,740 --> 00:10:30,520
الـ breadth. الـ depth إيش بيسوي؟ بيعطي أولوية للـ children

125
00:10:30,520 --> 00:10:39,140
على الـ siblings، صح؟ وبالتالي الـ breadth بيمسح، بيعمل

126
00:10:39,140 --> 00:10:45,700
scanning للـ tree بالشكل هذا، level by level، مظبوط.

127
00:10:45,700 --> 00:10:48,640
level by level، بيبدأ في الـ initial state، طبعًا الـ

128
00:10:48,640 --> 00:10:56,190
initial state نادرًا بتكون هي الـ goal، صح؟ فبينتقل منها

129
00:10:56,190 --> 00:11:00,970
تلقائيًا، طبعًا هو هيفحصها، هل هي goal؟ لأ، مش goal، تمام.

130
00:11:00,970 --> 00:11:07,030
بينتقل على طول على الـ children تبعونها. الانتقال

131
00:11:07,030 --> 00:11:11,050
إلى الـ children، طبعًا بناء على مين؟ أو تحديد الـ

132
00:11:11,050 --> 00:11:15,390
children بناء على أي actions possible هنا في هذا

133
00:11:15,390 --> 00:11:19,090
الـ state، كان الـ actions أربع actions، بينما هنا

134
00:11:19,090 --> 00:11:24,530
كانت ثلاثة بس، حسب الـ state، بيختلف الـ actions اللي

135
00:11:24,530 --> 00:11:32,410
مسموحة. المهم إنه بعد ما خلص من الـ node هذه، استكشف

136
00:11:32,410 --> 00:11:35,670
إنّها لها أربعة children، اللي أنا بدي آخدهم، بدي آخد

137
00:11:35,670 --> 00:11:40,550
من الشمال، الأولى هذه، بعد هي… بعد ما… طبعًا ما

138
00:11:40,550 --> 00:11:44,690
ياخدها، هيفحصها، هيلاقيها مش goal، فبدي انتقل إلى

139
00:11:44,690 --> 00:11:50,570
واحدة بعدها، هينتقل إلى هذه، لأن breadth first طبعًا

140
00:11:50,570 --> 00:11:55,270
فهينتقل إلى هذا، ثم إلى هذا، ثم إلى هذا. بعد ما يخلص

141
00:11:55,270 --> 00:11:59,590
الـ level كله، بيبدأ في الـ children تبع الأولى، و

142
00:11:59,590 --> 00:12:03,190
بياخدهم برضه كمان واحدة ورا الثانية، وما يخلصوا، و

143
00:12:03,190 --> 00:12:08,070
بعد ما يخلصوا، بتيجي للـ children تبع واحد ثاني، طبعًا

144
00:12:08,070 --> 00:12:10,850
بعدين الـ children تبع واحد ثالثة، إلى إلا إذا لقى

145
00:12:10,850 --> 00:12:15,330
الـ goal موجودة هنا، صح؟ okay. الآن هذا الكلام إحنا

146
00:12:15,330 --> 00:12:19,180
بنعرفه، مش جديد علينا، والـ depth أيضًا، ده عارف إنه مش

147
00:12:19,180 --> 00:12:22,560
جديد علينا. الـ depth هيكون إيش؟ إنه بعد ما ينتقل من

148
00:12:22,560 --> 00:12:26,700
هنا إلى هنا، مش هيشوف هذه، إيش؟ اللي بعد ما يخلص الـ

149
00:12:26,700 --> 00:12:30,460
children تبعهم، فهينتقل على أول child. إذا أول child

150
00:12:30,460 --> 00:12:33,420
برضه إله كمان children، مش هيشوف على أخته، مش

151
00:12:33,420 --> 00:12:36,500
هيشوف أخته. هذا الـ child إيش؟ اللي برضه لما… واضح

152
00:12:36,500 --> 00:12:40,300
فعشان هي اسمها الـ depth، العمق أولًا، depth first. هذه كـ

153
00:12:40,300 --> 00:12:48,960
breadth، الاتساع أو العرض أولًا، صح؟ تمام. الآن قبل ما

154
00:12:48,960 --> 00:12:54,640
ننتقل إلى الـ uniform cost، ولا الـ depth limited، و

155
00:12:54,640 --> 00:12:57,020
لا الـ iterative deepening، اللي هم الـ other

156
00:12:57,020 --> 00:13:03,060
strategies. يعني واحد، اثنين، ثلاثة، أربعة، خمسة

157
00:13:03,060 --> 00:13:07,120
uninformed strategies. خلينا نتفق على بعض المصطلحات

158
00:13:07,120 --> 00:13:11,080
اللي هو موجودة عندنا هنا على الـ slide، يسار فيها.

159
00:13:12,180 --> 00:13:17,180
الـ nodes هذه هي states، قدامي من طلع الـ algorithms

160
00:13:17,180 --> 00:13:22,480
الخوارزميات. بنوضح إيش يعني الفرق ما بين الـ state و

161
00:13:22,480 --> 00:13:26,360
ما بين الـ node. الـ N، خليني أعتبره نفس الشيء. فالـ

162
00:13:26,360 --> 00:13:30,400
node الواحدة هي الـ state، صح؟ الـ actions معروفين،

163
00:13:30,400 --> 00:13:36,930
صاروا واضحين، اللي هو إيش يمكن عمله على الـ state، وكل

164
00:13:36,930 --> 00:13:40,530
واحد من هذه الـ actions إيش بينتج عنه؟ طبعًا هينتج

165
00:13:40,530 --> 00:13:46,570
عنه states جديدة. for each single action، هيطلع

166
00:13:46,570 --> 00:13:55,090
single state. الـ goal test هو

167
00:13:55,090 --> 00:14:02,530
عبارة عن اختبار بده يقع على الـ algorithm، بتوقعه

168
00:14:02,530 --> 00:14:09,070
هذا الاختبار على… على أي واحد من الـ states، عشان بهدف

169
00:14:09,070 --> 00:14:14,010
الفحص، إذا كانت هي الـ goal اللي إحنا بنبحث عنه، ولا

170
00:14:14,010 --> 00:14:18,770
لا، ماشي؟ فالـ goal test هو عبارة عن اختبار بتوقعه الـ

171
00:14:18,770 --> 00:14:22,610
algorithm على الـ state، بهدف إنه يعرف إذا كان هذه

172
00:14:22,610 --> 00:14:26,190
الـ goal… هذه الـ state هي goal بتاعي، خلا

223
00:18:36,600 --> 00:18:42,240
اللي بيوضح عندي أن في four possible actions، تمام

224
00:18:42,240 --> 00:18:48,500
فبمجرد أن نعرف أن في كذا عدد معين من ال

225
00:18:48,500 --> 00:18:54,220
actions، وكل action إيش الـ state اللي.. اللي بيدّي

226
00:18:54,220 --> 00:18:58,580
إلها؟ فخلاص هدول الـ states برمجيا إحنا ممكن نخزنهم

227
00:18:58,580 --> 00:19:02,420
في some data structure على أساس لما ييجي دورهم

228
00:19:02,420 --> 00:19:07,340
للفحص نفحصهم، فهدول هم اللي أقصد أنا بكلمة أنه تم

229
00:19:07,340 --> 00:19:11,720
استكشافهم، تم استكشافهم، ربما أيضا كمان هذه لما

230
00:19:11,720 --> 00:19:15,150
نولّفنا عليها برضه تم استكشاف أن في إلها كذا

231
00:19:15,150 --> 00:19:18,770
possible action بيعطيني كذا possible state، فهدول

232
00:19:18,770 --> 00:19:24,050
أيضا ينضموا إلى مجموعة الـ states اللي تم استكشافها

233
00:19:24,050 --> 00:19:31,490
هذا الاستكشاف هو المقصود هنا بكلمة expansion، فالـ

234
00:19:31,490 --> 00:19:36,390
algorithm بصفة عامة بدها تعمل looping، في كل دورة

235
00:19:36,390 --> 00:19:40,970
من دوراتها، في كل iteration بدها تشوف if there are no

236
00:19:40,970 --> 00:19:47,190
candidates، هذا الـ termination، إذا لم يبقى كل ما تم

237
00:19:47,190 --> 00:19:50,870
استكشافه تم فحصه، لأنه لم يبقى شيء، انتهينا من كل

238
00:19:50,870 --> 00:19:55,970
اللي نريده، يبقى خلاص هذا return failure

239
00:19:55,970 --> 00:20:03,750
لأننا لم نجده، الآن إذا هذا الكلام مش صحيح يعني لسه

240
00:20:03,750 --> 00:20:08,350
ضايل فيه، فبنتقل هنا علشان إيش ناخد واحدة من اللي

241
00:20:08,350 --> 00:20:12,050
ضايلين ونبحث عنها، choose a leaf node

242
00:20:12,050 --> 00:20:16,170
هدول كلهم اللي تم استكشافهم الآن في هذه اللحظة هم

243
00:20:16,170 --> 00:20:21,350
leaves بالنسبة للـ system مابن عرفش إشي وراهم، فهم

244
00:20:21,350 --> 00:20:26,710
بالنسبة له leaves، تمام، choose هنا كلمة

245
00:20:26,710 --> 00:20:31,410
choose هي اللي أشهر في مربط الفرص بالنسبة للـ

246
00:20:31,410 --> 00:20:37,190
strategies، لأن الـ choice بيتمد على الـ strategy في

247
00:20:37,190 --> 00:20:40,930
الـ  breakfast بعمل choosing لمن؟ للـ siblings، بالدبف

248
00:20:40,930 --> 00:20:44,710
بعمل للـ children، في غير هيكة حسب إيش الـ strategy

249
00:20:44,710 --> 00:20:48,870
كلمة الآن بالنسبة لك، فـ choose a leaf node for a

250
00:20:48,870 --> 00:20:54,030
strategy according to a strategy، الآن إذا هذا الـ

251
00:20:54,030 --> 00:20:58,190
node contains a goal، هنا الآن إحنا بدنا نميز ما

252
00:20:58,190 --> 00:21:00,130
بين الـ node وما بين الـ state

253
00:21:03,500 --> 00:21:06,080
الـ Node هي أبعاد Data Structure، والـ Data

254
00:21:06,080 --> 00:21:10,080
Structure هذه فيها عدة عناصر أو عدة Properties أو

255
00:21:10,080 --> 00:21:16,240
عدة Data Items، من ضمنها الـ data تبع الـ state، من

256
00:21:16,240 --> 00:21:19,520
ضمنها الوصف تبع الـ state، لكن أيضا في غير الـ state

257
00:21:19,520 --> 00:21:23,160
في عندك مثلا الـ pointers تبعات من الـ parents، وفي

258
00:21:23,160 --> 00:21:26,400
عندك الـ evaluation تبعها

259
00:21:30,990 --> 00:21:34,870
النود هي عبارة عن data structure تحتوي على عدة

260
00:21:34,870 --> 00:21:40,510
مضامين أو عدة content data items، من ضمن هذه وليس

261
00:21:40,510 --> 00:21:47,110
كل شيء هو بيانات الـ state، إذا النود كنتز A goal

262
00:21:47,110 --> 00:21:52,050
state، لو جلك A فلماذا ما جلش الـ V؟ إحنا بيجعلنا

263
00:21:52,050 --> 00:21:55,350
واحدة goal، ولا في كمان added goals في اللعبة

264
00:21:55,350 --> 00:21:59,710
تبعتنا دي؟ فش إلا goal واحد بنحدده إحنا من

265
00:21:59,710 --> 00:22:05,430
البداية أن أنا بدي أرتب اللوحة بهذا الترتيب المحدد

266
00:22:05,430 --> 00:22:09,530
لكن إذا أنا في اللعبة بدي أقبل أنه يرتب هيك أو

267
00:22:09,530 --> 00:22:13,230
يرتب هيك، يعني يفوز اللاعب إذا كان رتبها هيك أو

268
00:22:13,230 --> 00:22:18,020
رتبها هيك، يبقى صار عندي two possible goals، وفي بعض

269
00:22:18,020 --> 00:22:21,620
المثالات الأخرى ممكن يبقى فيها أكثر من possible

270
00:22:21,620 --> 00:22:27,660
goal، أكثر من state تحقق الهدف اللي أنا ببحث عنه، فـ

271
00:22:27,660 --> 00:22:33,580
if the node contains a goal، قد يكون هنا تخيل أنت a

272
00:22:33,580 --> 00:22:37,520
set of goals، وقد يكون هنا الـ set مافيش فيه إلا

273
00:22:37,520 --> 00:22:43,140
state واحدة أو فيه multiple states، فأنا بفحص الـ

274
00:22:43,140 --> 00:22:48,340
node أو الـ state اللي أمامي، بشوف بقارنها هل متطابقة

275
00:22:48,340 --> 00:22:53,040
للـ goal أو أي واحد من الـ goals إذا هم مش متعددين،

276
00:22:53,040 --> 00:22:58,620
multiple goals، else إذا مش مالاقيش الـ goal تبعي

277
00:22:58,620 --> 00:23:03,280
يبقى إيش بده أعمل؟ further expansion، بدي المزيد من

278
00:23:03,280 --> 00:23:06,860
التوسع، بمعنى أنه أشوف هذا الـ node اللي أنا فحصته

279
00:23:07,240 --> 00:23:11,900
وطلعت مش goal، هل بيتفرع منها possible states ولا

280
00:23:11,900 --> 00:23:15,500
لأ؟ هل ممكن في actions تطبق عليها وتعطيّني states؟

281
00:23:15,500 --> 00:23:19,860
إذا ك.. إذا صحيح بنعمل هذا الكلام وبنحفظ الـ

282
00:23:19,860 --> 00:23:27,460
states الجديدة في nodes وبنحطهم في الـ queue في

283
00:23:27,460 --> 00:23:30,100
الـ data structure المعدة، هذه الـ data structure قد

284
00:23:30,100 --> 00:23:33,480
تكون الـ queue، قد تكون stack، قد تكون list

285
00:23:45,800 --> 00:23:50,720
هذا المثال الآن التالي بيطبق المفاهيم هذه اللي شفناها، بس للأسف الـ project مش واضح عشان فيه لون

286
00:23:50,720 --> 00:23:54,280
أخضر ولون أصفر، بس مندي أرجعكم على الخريطة اللي

287
00:23:54,280 --> 00:24:00,760
هي خريطة رومانيا اللي موجودة كمثال في الكتاب، بليست

288
00:24:00,760 --> 00:24:05,940
من المجموعة من المدن، والمدن هذه موصولة البعض بخطوط

289
00:24:05,940 --> 00:24:11,630
كل خط labelled بالرقم، الرقم هذا هو عبارة عن

290
00:24:17,070 --> 00:24:21,110
المسافة، المسافة، ف أنا لو بدي أنا  مقبل من هذه

291
00:24:21,110 --> 00:24:24,450
المدينة اسمها Arad، وبدي أروح على هذه المدينة

292
00:24:24,450 --> 00:24:29,950
اسمها Bucharest، ففي عندي طبعا أكثر من أكثر من

293
00:24:29,950 --> 00:24:34,550
مسار، أنا لو بدي كإنسان بدي أدور على المسارات وأحسب

294
00:24:34,550 --> 00:24:40,520
المسارات عشان أشوف مين أكثر واحد شكله بيقول

295
00:24:40,520 --> 00:24:46,300
أنه أقصر واحد، لأن  التلات خطوات بس الـ course مش عدد

296
00:24:46,300 --> 00:24:50,600
الخطوات، لازم أحسب إجمالي الـ course تبعت كل الـ hubs

297
00:24:50,600 --> 00:24:55,740
علشان أتأكد، وبعدين أشوف التاني، هاي واحد آخر صح؟

298
00:24:55,740 --> 00:25:02,100
واحد ثالث ورابع، وفي إيش كمان؟ فيه هنا برضه كمان

299
00:25:02,100 --> 00:25:07,820
هاي واحد هيك وهاي واحد هيك وهاي واحد هيك، صح؟ فيه

300
00:25:07,820 --> 00:25:09,060
الـ various

302
00:25:15,900 --> 00:25:20,080
الآن الـ system لو بدي ياخد هذه المسألة هيتعامل

303
00:25:20,080 --> 00:25:27,450
معها برضه على أساس state space problem ويعمل

304
00:25:27,450 --> 00:25:32,510
search في هذا الـ state space، بحث عن المدينة Bucharest

305
00:25:32,510 --> 00:25:41,310
ويحسب كل مسار  مُؤدية إلى Bucharest ويطلع الأفضل

306
00:25:41,310 --> 00:25:46,990
لأن لو بدأ نمشي breadth first في عملية البحث هاي

307
00:25:46,990 --> 00:25:51,430
Arad، إيش اللي هي الـ start state تبعتنا، إيش الـ

308
00:25:51,430 --> 00:25:54,130
possible states، أنه ممكن أن أجه في هذا الاتجاه أو

309
00:25:54,130 --> 00:25:58,380
في هذا أو في هذا الاتجاه، الأولاني يوديني إلى

310
00:25:58,380 --> 00:26:05,400
Timisoara هيتم اختصارا، الخيار الثاني يوديني إلى

311
00:26:05,400 --> 00:26:10,320
Sibiu هيتم اختصارا، الخيار الثالث يوديني إلى Zerind

312
00:26:10,320 --> 00:26:15,780
هيتم اختصارا، كل واحدة منهم، يعني لو أنا روحت على

313
00:26:15,780 --> 00:26:21,080
Timisoara، في عندي خيار واحد فقط، لكن لو روحت على

314
00:26:21,080 --> 00:26:26,200
Sibiu، Sibiu في عندها واحد اثنين تلاتة خيارات، مظبوط

315
00:26:26,200 --> 00:26:32,700
لو روحت على Zerind في خيار واحد فقط، صح، الآن نفس

316
00:26:32,700 --> 00:26:37,780
القالب أن إحنا ممكن نتدرج من السلسلة في فضاء

317
00:26:37,780 --> 00:26:42,220
الاحتمالات فيه كله، وطبعا فلا نصل Bucharest في أكثر من

318
00:26:42,220 --> 00:26:47,540
مكان، صح، أكثر من مكان، وبالتالي في أكثر من مسار، هذا

319
00:26:47,540 --> 00:26:53,320
الكلام، خليني أنا بس أضيف ملاحظة هيك على الجانب، إذا

320
00:26:53,320 --> 00:27:02,280
بتذكروا الفرق بين الـ tree والـ graph، إذا

321
00:27:02,280 --> 00:27:04,620
بتذكروا هذا الكلام من الـ data structure، إذا حد

322
00:27:04,620 --> 00:27:09,080
بيذكره، الفرق بين الـ tree والـ graph، إحنا حتى الآن

323
00:27:09,080 --> 00:27:15,580
كلّ رسمنا trees، لكن هذه الرسمة أقرب للـ graph

324
00:27:19,570 --> 00:27:22,750
حد عنده جواب تاني؟ الـ tree زي ما يكون الـ tree

325
00:27:22,750 --> 00:27:29,590
تمثيل لـ graph في حالة خاصة

326
00:27:29,590 --> 00:27:33,230
..حالة خاصة؟ مين هو اللي حالة خاصة؟ الـ tree حالة

327
00:27:33,230 --> 00:27:36,710
خاصة من مين؟ من الـ graph، كيف يعني؟ لأن الـ graph..

328
00:27:36,710 --> 00:27:41,050
الـ graph two way، ممكن الـ child يكون parent، يعني

329
00:27:41,050 --> 00:27:44,670
يكون في بينهم two way relation مع الـ parent أو

330
00:27:44,670 --> 00:27:47,740
كذا parent، يعني ممكن نفس الـ child يكون له كذا

331
00:27:47,740 --> 00:27:49,860
parent، بس في الـ tree لأ، الـ child يكون له parent

332
00:27:49,860 --> 00:27:53,980
واحد، جميل، صحيح هذا الكلام، بنقوله بكلمة واحدة

333
00:27:53,980 --> 00:28:00,040
بسيطة وهي أن في الـ tree مافيش loops، مافيش cycles

334
00:28:00,040 --> 00:28:05,600
صحيح، لأ، يعني أنا هنا أصلا ليش سموها tree؟ الأغصان

335
00:28:05,600 --> 00:28:09,460
ما بتلتقيش تتشبك مع بعض تاني، الأغصان بتتفرع وبتتفرع

336
00:28:09,460 --> 00:28:13,860
ما في غصنين يلتقوا مع بعض أو يتجابلوا مع بعض في إيش

337
00:28:13,860 --> 00:28:19,750
في node، وهذا لو تجابلوا مع بعض في node، معناه ده

338
00:28:19,750 --> 00:28:26,010
أكثر من cycle، فهما في كلاهما عبارة عن مجموعة من

339
00:28:26,010 --> 00:28:30,030
الـ graph والـ tree، مجموعة من الـ nodes مربوطين بـ links

340
00:28:30,030 --> 00:28:37,550
بـ links، مظبوط، إنما ليش الـ tree الـ child له parent

341
00:28:37,550 --> 00:28:44,010
واحد فقط؟ الـ graph ممكن الـ child، هاي الـ child يكون

342
00:28:44,010 --> 00:28:50,450
له two parents، هدول وجودهم أصلا فتح المجال

343
00:28:50,450 --> 00:28:56,030
لوجود إيش؟ الـ cycle، فإحنا الآن الـ search تبعنا

344
00:28:56,030 --> 00:29:02,970
ممكن الـ state space ممكن يبقى tree، تفرعاته

345
00:29:02,970 --> 00:29:08,210
مابتلتقيش، أو يكون إيش؟ graph تلتقى، وفي الحالتين

346
00:29:08,210 --> 00:29:12,650
أنا بتعامل معه بكل الـ strategies هذه، شايف كيف يعني؟

347
00:29:12,650 --> 00:29:15,410
أنا لو أنا الآن هنا على الـ siblings، بدأت أمشي depth

348
00:29:15,410 --> 00:29:18,910
first، بخش بشوف إيش الـ children، وهدول إيش اللي

349
00:29:18,910 --> 00:29:23,170
هتفرع منها، وأشوف هدول، الـ depth first، لو بدأت أدخل

350
00:29:23,170 --> 00:29:27,050
breadth first، بخش على هدول وبستكشف إنهم فيهم الـ

351
00:29:27,050 --> 00:29:30,010
children، بس بروحش أحصيهم بالأول، بروح على مين؟ الـ

352
00:29:30,010 --> 00:29:35,970
siblings، وبعد هيك بأمشي على الـ children تبعهم للـ

353
00:29:35,970 --> 00:29:40,250
siblings، ثم الـ children، فبغض النظر عن أي tree ولا

354
00:29:40,250 --> 00:29:45,180
graph، الـ strategies

355
00:29:45,180 --> 00:29:52,620
هذه ممكن تنطبق، طيب خلينا الآن نكمل في شغلة أخيرة

356
00:29:52,620 --> 00:30:01,480
حسب الوقت اللي عندنا، اللي هو أن إحنا بدنا بعض

357
00:30:01,480 --> 00:30:09,040
المعيار اللي نميز على أساسها ما بين الـ search

358
00:30:09,040 --> 00:30:10,000
strategies

359
00:30:13,990 --> 00:30:22,830
هذا slide يوضح الفرق بين مفهوم الـ state ومفهوم الـ

360
00:30:22,830 --> 00:30:27,650
node، هذا يمثل الـ state، فهي مش أكثر من إيش؟ القطع

361
00:30:27,650 --> 00:30:33,810
وكيف ترتيبها، هذه المعلومات في جزء من الـ data

362
00:30:33,810 --> 00:30:37,450
structure اللي هي الـ node، الـ data structure اللي

363
00:30:37,450 --> 00:30:42,050
بتحتوي على الـ level، والـ depth، والـ parent، وإيش؟

364
00:30:42,050 --> 00:30:46,790
possible actions،  خزانين embedded بداخل نفس الـ data

365
00:30:46,790 --> 00:30:51,670
structure، طيب

366
00:30:51,670 --> 00:30:54,990
إحنا المرحلة الـ search strategies اللي قلنا بدنا

367
00:30:54,990 --> 00:30:59,250
نطلع الآن على بعض المعايير أو الـ measures اللي

368
00:30:59,250 --> 00:31:02,990
بنقيم هذه الـ strategies على أساسها، فيه هنا

369
00:31:02,990 --> 00:31:05,890
completeness، وtime complexity

370
00:31:11,660 --> 00:31:14,700
هما بالأساس تلاتة، الـ completeness، والـ optimality،

371
00:31:14,700 --> 00:31:34,220
و الـ complexity، بس الـ complexity، complexity

372
00:31:34,220 --> 00:31:36,940
جمالها في منها إيش؟

373
00:31:44,260 --> 00:31:50,640
completeness واضح من التعريف هنا، إيش معناه؟ هل

374
00:31:50,640 --> 00:31:56,840
كل مرة تجد حل.. يعني هل بتضمن.. هل بتضمن أن تجد

375
00:31:56,840 --> 00:32:01,560
الحل إذا.. إذا كان الحل موجود، إذا كان الـ goal

376
00:32:01,560 --> 00:32:06,390
موجود في الـ tree، هل تضمن أنها تجده؟ ولا ممكن إيش؟ تتوه

377
00:32:06,390 --> 00:32:11,610
عنه أو get stuck في حاجة مثلا local minima قدام

378
00:32:11,610 --> 00:32:16,730
بنوضح هذا الكلام بس في strategies، ممكن في بحثها عن

379
00:32:16,730 --> 00:32:21,690
الـ goal تقع في عند نقطة وما تعرفش لا ترجع عشان

380
00:32:21,690 --> 00:32:25,310
تكمل ولا تجده إذا هو قدامك

381
00:32:27,800 --> 00:32:32,680
هذا المقصود بالـ completeness، هل يجد دائما حل إذا

382
00:32:32,680 --> 00:32:41,020
كان هناك حل؟ الـ optimality، هل الحل الذي تجده

383
00:32:41,020 --> 00:32:48,480
يضمن أنه يكون الأفضل؟ وإلا ممكن تعطينا حل ويكون

384
00:32:48,480 --> 00:32:55,000
في غيره موجود حل أفضل؟ فهذا معيار الحكم أو تقييم

385
00:32:55,000 --> 00:32:58,790
أو evaluation للـ strategy، لأن ممكن نطلع على

386
00:32:58,790 --> 00:33:01,410
التالت اللي نعرفه من الـ breadth first والـ depth

387
00:33:01,410 --> 00:33:04,810
first كمثال، الـ time complexity والـ space

388
00:33:04,810 --> 00:33:07,870
complexity، واضحة الـ time complexity اللي هي جداش

389
00:33:07,870 --> 00:33:15,030
الزمن اللي بتستغرقه، صح صح، مش بالظبط جداش الزمن مش

390
00:33:15,030 --> 00:33:19,230
هو هذا اللي نطلع عليه، لأن هذا الزمن جداش بيعتمد

391
00:33:19,230 --> 00:33:24,330
على عدد الـ nodes وكده، بس نطلع على معدل التغير في

392
00:33:24,330 --> 00:33:28,730
الزمن، وهذا اللي أهم، عينة من جداش الزمن، زي ما بقول

393
00:33:28,730 --> 00:33:35,190
جداش الزمن بعتمد على، بس بيعتمد بأي.. بأي تصارع هل

394
00:33:35,190 --> 00:33:42,090
بيعتمد هيك: كل ما زاد هذا واحد بزيد هذا واحد، كل ما

395
00:33:42,090 --> 00:33:48,430
زاد هذا واحد بزيد هذا اثنين، هذا كله linear، تمام؟

396
00:33:48,430 --> 00:3

445
00:37:54,390 --> 00:37:59,590
depthوبنانا على الـ D التي هي depth of the least cost solution

446
00:37:59,590 --> 00:38:02,850
ممكن احنا نكون  نتصور الـ

447
00:38:02,850 --> 00:38:07,230
complexity نقدر نحسبها، ونقدر الـ complexity سواء

448
00:38:07,230 --> 00:38:12,410
الـ time complexity أو الـ space complexity تبع الـ

449
00:38:12,410 --> 00:38:17,870
strategy طيب الآن احنا معانا بس حوالي خمس دقائق..

450
00:38:17,870 --> 00:38:23,130
بدنا نتعرف فيهم على ليش بعض الاستراتيجيات الأخرى

451
00:38:23,130 --> 00:38:27,830
جد ما نقدر احنا طبعًا اللي احنا صرنا بنعرف ليش أو

452
00:38:27,830 --> 00:38:32,250
already بنعرف الـ depth-first و الـ depth-first، okay

453
00:38:32,250 --> 00:38:37,970
بدنا ناخد فكرة عن ايش هم هدول، وبعدين في

454
00:38:37,970 --> 00:38:42,390
المحاضرة الجاية إن شاء الله نبدأ ندرس.. ناخد

455
00:38:42,390 --> 00:38:47,090
هدول ونحللهم، نعمل analysis لهم من ناحية ليش الـ

456
00:38:47,090 --> 00:38:50,250
complexity والـ completeness والـ optimality يعني

457
00:38:50,250 --> 00:38:53,770
أننا نرجع على الـ breadth-first ونشوف من خلال قليلة

458
00:38:53,770 --> 00:38:57,410
عملها إن نسأل سؤال: هل هي optimal؟ هل هي complete؟

459
00:38:57,410 --> 00:39:01,870
ايش الـ complexity تبعها؟ معدل ازديادها؟ كيف الحال؟ كل

460
00:39:01,870 --> 00:39:06,670
شكله بس في الأول نتطرق على شو يعني uniform cost و

461
00:39:06,670 --> 00:39:10,250
شو يعني depth-limited وشو يعني iterative

462
00:39:10,250 --> 00:39:10,850
deepening

463
00:39:16,190 --> 00:39:19,610
نبدأ بالـ Uniform Cost. في الـ Uniform Cost أنا لو

464
00:39:19,610 --> 00:39:26,350
عندي الـ tree بتتشعب زي الـ tree تبع خريطة

465
00:39:26,350 --> 00:39:35,670
رومانيا، وفي عندي كل node التكلفة

466
00:39:35,670 --> 00:39:43,350
تبعتها معروفة، تكلفة الانتقال من كل link، تكلفة

467
00:39:43,350 --> 00:39:45,730
الموضوع، تكلفة الانتقال من الـ node إلى الـ node

468
00:39:45,730 --> 00:39:52,610
الأخرى، فأنا في الـ uniform cost باجي الانتقال بيكون

469
00:39:52,610 --> 00:39:58,590
محكوم على أساس الـ cost، يعني كيف؟ يعني أنا الآن هنا

470
00:39:58,590 --> 00:40:01,950
أنا

471
00:40:01,950 --> 00:40:05,130
الآن في.. أنا كنت هنا وخلصت منها وماهيش الـ

472
00:40:05,130 --> 00:40:11,640
goal، وصار في عندي ثلاثة children، okay. فحصت هذه الـ

473
00:40:11,640 --> 00:40:20,360
cost هذه x وهذه y وهذه z. ايش هو x، y، z؟ دول الـ

474
00:40:20,360 --> 00:40:25,880
cost. بختار الـ cost اللي أقل أولًا. الآن بعدين جيت

475
00:40:25,880 --> 00:40:31,180
هنا وراجيت إن هذه الـ children ثلاثة، تمام. أنا هنا

476
00:40:31,180 --> 00:40:35,090
خلصت منها، الـ link قفزت هذه، خلصت منها. الآن هل أقفز

477
00:40:35,090 --> 00:40:39,530
هنا ولا هنا؟ وهذه خلصت منها، هل أقفز بعد هذه إلى

478
00:40:39,530 --> 00:40:42,970
هذه ولا هذه ولا هذه ولا هذه ولا ارجع على واحدة

479
00:40:42,970 --> 00:40:47,390
من الـ siblings، محكوم برضه بالـ ايش؟ بالـ total cost

480
00:40:47,390 --> 00:40:52,770
cost هنا ماشي، ف أنا بمشي على اللي بيحكمني أو بيحكم

481
00:40:52,770 --> 00:40:59,570
الـ strategy هذه اللي هو الـ least cost، okay. سمّينا بس

482
00:40:59,570 --> 00:41:08,330
شوية. Expand the least cost. هدفه uniform uniform cost

483
00:41:08,330 --> 00:41:12,430
search. Expand the least cost unexpanded node. الـ node

484
00:41:12,430 --> 00:41:20,410
اللي لسه ما فحصناهاش، بنقيمهم على أساس ايش؟ الـ cost

485
00:41:20,410 --> 00:41:24,470
الـ total إليها من الـ start إليها، وبنبدأ في الأقل

486
00:41:24,470 --> 00:41:29,390
cost أولًا. أساسي عليك كده بتحكي.. بتشوف الأقل cost

487
00:41:29,390 --> 00:41:34,630
دايمًا أقل cost. ممكن أنا موصلش للهدف إلا في الـ goal set

488
00:41:34,630 --> 00:41:40,570
إلا في آخر احتمالية، جيد جدًا، وهذا برضه وارد في الـ

489
00:41:40,570 --> 00:41:44,570
depth، ووارد في الـ.. يعني مثلًا أنا في الـ depth، تعرف

490
00:41:44,570 --> 00:41:48,790
هاي tree عندي، ممكن الـ goal يكون هنا في الـ level

491
00:41:48,790 --> 00:41:54,630
الثاني أو الثالث، صح؟ بس لأن أنا ماشي depth، هشوف

492
00:41:54,630 --> 00:42:01,090
هأمر على كل العالم هذه إلى أن بعدين أشوف هذا، صح؟

493
00:42:01,560 --> 00:42:10,160
فهذه القضية يعني واردة، واللي بده يطبق الـ strategy

494
00:42:10,160 --> 00:42:16,220
هذه بده بناءً على معرفته بالمسألة، ومعرفته غالبًا

495
00:42:16,220 --> 00:42:21,140
وين بيكون الـ goal، منحاز إلى أي جانب، إلى أي level

496
00:42:21,140 --> 00:42:26,920
على هذا الأساس بيقرر: أستخدم هذه الـ strategy أو هذه

497
00:42:27,310 --> 00:42:30,010
يعني إذا احنا بنعرف إن الـ goal إذا بتبقى دايمًا

498
00:42:30,010 --> 00:42:35,610
قريبة تحت، يبقى الأنسب أمشي depth-first مش breadth-

499
00:42:35,610 --> 00:42:40,470
first. إذا أنا بعرف إن الـ goal ما ببعدش كثير مسافة

500
00:42:40,470 --> 00:42:43,970
في هذه الشجرة، ولا في هذه عن الـ initial، ممكن

501
00:42:43,970 --> 00:42:48,990
أستخدم الـ uniform cost، بيوصلني. أنا لو جاش

502
00:42:48,990 --> 00:42:52,730
عارف هو هنا ولا هنا ولا هنا، بس كأني يعني متخيل إنه

503
00:42:52,730 --> 00:42:59,410
منطقة ضيقة هيك، فأستخدم الـ depth-first، الـ list كوصفة

504
00:42:59,410 --> 00:43:03,550
والـ uniform واضح، بس خلينا في الأول نتأكد إن احنا

505
00:43:03,550 --> 00:43:08,510
فهمنا ايش استراتيجية هذه. استراتيجية هذه بتعطي لكل

506
00:43:08,510 --> 00:43:14,430
node سجل معاها رقم. الرقم هذا هو جداشها عن الـ

507
00:43:14,430 --> 00:43:22,410
initial. جداشها الإجمالية بالـ cost مش بالقفزات، مش

508
00:43:22,410 --> 00:43:28,630
بعدد الـ links، بالـ cost، صح؟ وبالتالي بتاخد على ايش؟

509
00:43:28,630 --> 00:43:34,190
على أساس بتاخد الأقل أولًا. خلصنا من هذه الـ uniform.

510
00:43:34,190 --> 00:43:38,410
الـ depth-limited. depth-limited حالة خاصة من الـ

511
00:43:38,410 --> 00:43:41,870
depth-first. الـ depth-limited إنه أنا ببدأ مش زي الـ

512
00:43:41,870 --> 00:43:47,390
depth-first، بس أنا بدي أحكم الـ algorithm إنها

513
00:43:47,390 --> 00:43:55,800
ما تنزلش عن كذا n number of levels. اه يعني مثلًا أنا

514
00:43:55,800 --> 00:43:59,420
كنت هنا وراجيت إن لها children، وخشيت على الـ

515
00:43:59,420 --> 00:44:00,860
children، ثم على الـ children، ثم على الـ children

516
00:44:00,860 --> 00:44:06,840
ما بضالنيش أكشف لما للنهاية، لأ لعند عدد n مثلًا

517
00:44:06,840 --> 00:44:12,120
سواء ستة ولا خمسة من الـ levels، أوقف الـ depth وأبدأ

518
00:44:12,120 --> 00:44:18,430
أرتد، أرتد. يعني بدل ما أتعمق في الـ children، أجي

519
00:44:18,430 --> 00:44:22,450
أبدأ أشوف الـ siblings، مظبوط؟ يعني هاد الآن أنا

520
00:44:22,450 --> 00:44:27,090
ما بجي فيها، هو إذا جيت لها child، بشوفه، بس إذا

521
00:44:27,090 --> 00:44:31,070
هذه لها child، بدور عليه، لإن خلاص، هذه حدودي،

522
00:44:31,070 --> 00:44:35,690
ببتدئ، بشوف الـ siblings هذه وهنا خلاصت، برجع بشوف،

523
00:44:35,690 --> 00:44:40,370
فأنا فيه عندي ايش؟ limit للـ depth، limit للـ depth

524
00:44:40,370 --> 00:44:45,620
عشان كده ايش اسمها؟ depth-limited، depth-limited

525
00:44:45,620 --> 00:44:50,020
search. هي depth-first ولكن عند limit معين. طب أنا لو

526
00:44:50,020 --> 00:44:53,980
خلصت كل اللي أخدت فيه بس ما وصلتش للـ goal، اه وجدتها

527
00:44:53,980 --> 00:44:58,360
نزلت على الـ limit ووجدتها، يا إما أنا بكون حاطط

528
00:44:58,360 --> 00:45:02,280
لنفسى termination condition، إني أنا ماعندي قدرة الـ

529
00:45:02,280 --> 00:45:06,640
system ماعنده time ولا space إنه يتعمق، وبالتالي

530
00:45:06,640 --> 00:45:11,560
بيقل إن أنا فشلت بغض النظر الـ goal موجود ولا لأ، بس فشلت

531
00:45:11,560 --> 00:45:15,980
لأنه أنت حكمتها بـ time و space، فبدأنا على الـ time والـ

532
00:45:15,980 --> 00:45:19,100
space اللي أنت محددينه لها. هو ما لقيش، طبعًا يا إما

533
00:45:19,100 --> 00:45:23,400
بتقوله اشتغل iterative deepening. ايش الـ iterative

534
00:45:23,400 --> 00:45:30,520
deepening؟ اللي هي إنه ابدا أنت في الـ phase

535
00:45:30,520 --> 00:45:35,740
الأولاني امشي depth-first

536
00:45:37,450 --> 00:45:41,890
بس لغاية ما تلاقيش، الـ level الأول، ما لقيتش الـ goal، عيد

537
00:45:41,890 --> 00:45:47,810
الكرة من جديد، والـ limit تبعك اثنين. هنا الـ limit

538
00:45:47,810 --> 00:45:51,670
تبعه واحد، ما لقيش

539
00:45:51,670 --> 00:45:55,390
الـ goal، عيد الكرة من جديد، والـ limit تبعك اثنين.

540
00:45:55,390 --> 00:46:00,350
ما لقيش الـ goal، عيد الكرة من جديد، والـ limit تبعك

541
00:46:00,350 --> 00:46:05,600
اثنين، يعني مش الـ depth، بيبدأ يشوف الـ siblings، بيغطي

542
00:46:05,600 --> 00:46:09,700
كل الـ tree هذه، ما لقيش الـ goal، بيبدأ من جديد، بيشوف

543
00:46:09,700 --> 00:46:16,380
لحد العين ثلاثة، هذا اسمه iterative deepening، يعني

544
00:46:16,380 --> 00:46:22,140
التعمق، deepening، deepening، يعني أنا بعمل

545
00:46:22,140 --> 00:46:29,280
iteratively، يعني بتدرج، واضح؟ هعطيكم رسمة بس بتوضح

546
00:46:29,280 --> 00:46:33,860
الفكرة بسرعة. المحاضرة الجاية بنرجع بنشوف التحليل

547
00:46:33,860 --> 00:46:37,960
اللي هو الـ complexity تبعهم، هذا الـ depth-limited والـ

548
00:46:37,960 --> 00:46:41,620
iterative deepening. طلع حياته، الـ limit هنا واحد

549
00:46:41,620 --> 00:46:48,920
فاجى خش، وغَطّى، ما لقيش الـ goal في الـ iteration

550
00:46:48,920 --> 00:46:54,100
الثانية، الـ depth تبعه اثنين، فراح بدأ من هنا ومشي

551
00:46:54,100 --> 00:46:58,740
depth-first، صح؟

552
00:47:02,700 --> 00:47:08,040
ما لقيش، الـ limit تبعه اثنين، يعني عشان من هنا وشاف

553
00:47:08,040 --> 00:47:12,040
هذا لقيش goal، شاف الـ child تبعه، بس ايش؟ ما بتعمق مش

554
00:47:12,040 --> 00:47:15,160
هيتعمق بعد هيك، بعد الـ child هذا مش هيتعمق أكثر، لأن الـ

555
00:47:15,160 --> 00:47:19,000
limit تبعه خلاص وصل، الـ limit تبعه مظبوط، بيرجع

556
00:47:19,000 --> 00:47:24,020
بيرجع، في الـ iteration اللي بعدها بيزيد الـ limit إلى

557
00:47:24,020 --> 00:47:29,500
ايش؟ إلى ثلاثة. طبعًا التدرج في الـ deepening مش

558
00:47:29,500 --> 00:47:34,590
بضرورة يكون واحد اثنين ثلاثة، يعني واحد limit واحد

559
00:47:34,590 --> 00:47:41,190
level كل مرة، ممكن يعملها واحد اثنين أربعة ثمانية..

560
00:47:41,190 --> 00:47:47,630
أحسب ايش اللي ممكن يفيّد عملية الوصول إلى الهدف

561
00:47:47,630 --> 00:47:51,670
بس واضحة، هذه الفكرة، إن ايش يعني iterative deepening؟

562
00:47:51,670 --> 00:47:56,010
يعني تعمق تدريجي، بس مش تعمق تدريجي بمعنى أنا بفحص

563
00:47:56,010 --> 00:47:58,630
level هذا وبعدين بخش وبعدين بفحص اللي بعده وبعدين

564
00:47:58,630 --> 00:48:04,630
بأخش لأ، برجع جوا، okay. برجع جوا، أبدأ من الـ

565
00:48:04,630 --> 00:48:09,950
initial state في كل deepening stage أو deepening

566
00:48:09,950 --> 00:48:14,130
phase. في عندي multiple iterations، صح ولا لأ؟

567
00:48:14,130 --> 00:48:18,790
multiple iterations، يعني one iteration يعني كل

568
00:48:18,790 --> 00:48:24,490
نقلة هي iteration. طيب الآن احنا المحاضرة الجاية إن

569
00:48:24,490 --> 00:48:28,210
شاء الله بنمر على الكلام اللي هو عبارة عن ليش؟ الـ

570
00:48:28,210 --> 00:48:30,770
Theoretical Analysis أو الـ Complexity Analysis

571
00:48:30,770 --> 00:48:38,190
لأربع أو خمس strategies هذه، وهنطلع عليهم من ناحية

572
00:48:38,190 --> 00:48:40,930
الـ Completeness، من ناحية الـ Optimality، ومن

573
00:48:40,930 --> 00:48:44,730
ناحية طبعًا ليش الـ Complexity، Time، Space. أعطيكم

574
00:48:44,730 --> 00:48:45,830
العافية. إذا في أي سؤال