La maggior parte dei seguenti sistemi sono stati realizzati in lisp e sfruttano i più moderni algoritmi di AI per la ricerca ottimizzata nello spazio delle soluzioni del problema. La teoria dell’AI copre anche altri rami, come per esempio quello relativo alla realizzazione di sistemi esperti (ad esempio sistemi in grado di fare diagnosi) o anche quello relativo alla realizzazione di agenti stimolo-risposta.
Sudoku
Questo sistema intelligente è in grado di trovare, all’interno di un albero di soluzioni, il risultato corretto del gioco del sudoku. Il sistema riceve in ingresso una tabella del gioco ed inizia un’esplorazione ottimizzata tagliando rami inutili dell’albero e restituendo la soluzione corretta.
Agente che trova l’uscita di un labirinto
Il sistema dell’agente che trova l’uscita di un labirinto consiste in un sistema software che riceve in ingresso lo schema di un labirinto abbastanza complesso e un punto iniziale del labirinto. Il punto iniziale rappresenta la posizione iniziale dell’agente. In un tale contesto l’agente riesce a calcolare in maniera del tutto autonoma il percorso giusto per uscire dal labirinto e restituisce all’utente tale percorso.
Calcolo percorso minimo in un grafo
Tale sistema è in grado di trovare il percorso minimo tra due nodi in un grafo. Il percorso minimo è quello più breve e che necessita spesso l’attraversamento di altri nodi. Il sistema riceve in ingresso un grafo in termini di coordinate cartesiane ed elabora il percorso ottimale restituendolo all’utente in termini di sequenza di nodi da attraversare.
Evoluzione genetica
Il sistema applica la teoria dell’evoluzione genetica di una popolazione di oggetti che rappresentano più soluzioni ad un generico problema. L’algoritmo utilizzato serve per trovare la soluzione migliore. Esso parte da una popolazione di soluzioni iniziali piu’ o meno efficienti e, tramite mutazioni, incroci, crossover e altre operazioni, arriva alla creazione di una popolazione di soluzioni ottimali. La migliore tra queste rappresenta la soluzione trovata.
Offerta aggregata
Il sistema consente di trovare, all’interno di un elevato numero di aziende, il numero minimo di aziende le quali, unite, hanno una capacità produttiva minima tale da soddisfare una certa domanda di mercato data a priori. Sistemi del genere possono essere utilizzati per ottimizzare le produzioni aziendali al variare della domanda di mercato.
Risoluzione puzzle
Il sistema consiste nella risoluzione di un puzzle composto da tanti quadrati (per esempio 8 nel caso del puzzle dell’otto) inizialmente disposti in maniera disordinata. Lo scopo del sistema è quello di riordinare i quadrati in base ad un criterio fornito dall’utente, per esempio il criterio dell’ordine crescente.
Altri progetti
Ulteriori progetti sono stati realizzati, per i quali è necessaria una conoscenza più approfondita per comprenderne l’utilità. Tali progetti trattano l’implementazione di reti bayesiane, del “gioco della vita”, di algoritmi di ordinamento, etc…