Динамическое программирование в задачах искусственного интеллекта работает следующим образом: сложные задачи разбиваются на более простые подзадачи, и результаты их решения сохраняются для последующего использования. 2 Это позволяет значительно сократить время выполнения задачи. 2

Например, динамическое программирование используется в некоторых алгоритмах машинного обучения, таких как обучение с подкреплением (reinforcement learning), например, в алгоритме Q-обучения. 2

Также динамические методы исполнения позволяют моделям искусственного интеллекта адаптироваться «на лету», подстраивая свой процесс выполнения в зависимости от входных данных или текущих условий. 1 Например, они могут пропускать несущественные шаги, оптимизировать работу для различных устройств или сжимать данные в реальном времени. 1

Таким образом, динамическое программирование в задачах искусственного интеллекта помогает находить оптимальное решение, рассмотрев все возможные варианты и выбрав среди них лучшее. 4