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当然，解决问题是需要智慧的，如果我们能构建某种程序，解决人类认为难以解决的问题，这算不算人工智能走向现实的关键一步呢？因此，在黄金年代，人们在解决问题这个领域投入了大量研究，当时研究人员的标准做法是让电脑来解决人们经常在报纸趣味谜题版面能够看到的东西。
我们以经典的汉诺塔为例：
在一个偏僻的寺院里，立着三根柱子，还有64个金环。
每一个金环的尺寸都不同，并且金环都可以套在柱子上。
最初，所有的金环按照上小下大的顺序，都套在最左边的柱子上，然后，僧侣们要利用这三根柱子，一个一个移动金环。
他们的目标是把所有金环都移动到最右边的柱子上，移动的时候，僧侣们必须遵从两个原则：
1.一次只能把一个金环从一根柱子移动到另一根柱子上。
2.任何一个金环都不能位于比它小的金环之上。
要解决这个问题，僧侣们必须找到正确的移动顺序，使得所有的金环从左边柱子移动到右边柱子，并且遵循大金环不能放在小金环之上的规则。
按照传说，当僧侣们完成任务的时候，世界就会毁灭[1]。
当然，我们很快就会知道，哪怕这个传说是真的，也无须为此担忧，因为宇宙在僧侣们移动完所有64个金环之前早就灭亡了。
所以现实中的汉诺塔只会有极少的金环，如图3所示。
图3 汉诺塔
人工智能黄金年代的经典谜题，图a展示了汉诺塔的初始状态（所有的金环都在最左边的柱子上），图b展示了目标状态（所有的金环都被挪到最右边的柱子上），图c展示了错误的移动状态（大金环放在了小金环上面）。
那么，我们将如何着手解决汉诺塔这样的问题呢？答案是使用一种名叫搜索的技术。
在这一点上，我得首先澄清，在人工智能领域使用“搜索”
一词时，并非指打开谷歌或者百度对网站进行搜索。
人工智能领域的搜索，是一种基本的问题解决技术，它涉及让系统全盘考虑所有进程。
任何像下棋一样的程序都是基于搜索技术的，汽车上的卫星导航系统也是。
它一次又一次地出现在诸多领域，是人工智能技术的基石之一。
所有类似汉诺塔的问题都有着相通的解决方案。
在积木世界里，我们希望能够找到相应的步骤，把初始状态的物体转变为指定的目标状态。
“状态”
这个术语在人工智能领域指的是某个事物或者问题在某个特定时刻呈现的结构。
用搜索的方式来解决类似汉诺塔的问题，我们可以遵照以下步骤：
·首先，从初始状态开始，我们考虑每个可能的动作对初始状态的影响，执行每一步操作都会将初始状态转换为一个新的状态。
·如果其中某个新状态是我们的目标状态，那就意味着操作成功：这个问题的解决步骤就是从初始状态达到目标状态所执行的操作。
·否则，在每一个新状态上，继续考虑所有可能导致状态变更的操作，重复这样的过程，以此类推。
应用搜索的方法会得到一个树状的结构图，被称为搜索树，图4为我们展示了解决汉诺塔问题的搜索树的一小部分片段。
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