在学习环境和实践中，我有时都必须使用不同的算法来解决问题。但是我使用它们的次数越多，似乎就越容易部署AI来尝试寻找最佳解决方案，尤其是解决NP完全问题，因为AI的“进展”易于跟踪
例如，如果我们不知道如何有效解决背包问题；我想知道，将AI实用和/或曾经可以找到针对给定问题的最佳解决方案吗？
gdeexx1999 回答：正在应用AI可以和/或实用来找到算法问题的最佳解决方案
AI algorithms通常可以找到基本上任何函数的近似值。它们是如此强大，因为即使对于具有许多输入参数和/或许多输出参数和/或非常复杂的内部结构的极其复杂的功能，也是如此。
另一方面，没有已知的方法可以“快速”解决NP-complete problems。实际上，您通常必须在巨大的解决方案空间中进行搜索以找到最佳解决方案。这就是为什么人们使用启发式方法和近似算法来有效地找到“足够好”的解决方案的原因。
所以是的，您可以使用AI来找到一个计算难题的好的近似解决方案（甚至可能比传统的启发式方法更好）。
但是，不，如果问题是NP完全问题，您仍然不知道自己找到了最佳解决方案。