じんこうちのうとは?

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人工知能

読み方:じんこうちのう
【英】:artificial intelligence

概要

人間生物知能を, 機械によって実現したもの, あるいはその研究分野. 具体的には, コンピュータを処理の中心とし, 各種入出力機器結合したシステムである. その主要なテーマは, チェス, 将棋等のゲーム典型的問題とする問題解決推論, 文字, パターン等の認識, 言語理解, 診断等の現象分析, 経験からの学習等がある. 計算パラダイムとして, 述語論理, ニューラルネットワーク, 遺伝的アルゴリズム, プロダクションシステム等がある.

詳説

 人工知能 (artificial intelligence)とは, 人間(あるいは広く生物)の知的活動機能人工的実現するための, 主としてコンピュータ中心とする人工物を指す. そして, 人工知能を実現するための研究が人工知能研究である. 人工知能実現のためには, 知的活動本質的原理を明確にするための分析的科学的アプローチと, 知的活動機能モデル化し, それを実現することによって, 知的活動本質に迫る構成工学アプローチ両面からの研究が必要である.

 人工知能研究は, 大きく分けると以下の3つの分野から研究が進められている. 人工知能の実現にはこれら3つの分野から総合的研究を進めることが必要であるとの認識がなされている.

 人工知能における研究多岐にわたるが, 情報工学分野における基本的研究課題として, 以下の5つがあげられる.

(1) 知識 知識獲得表現とその利用 
(2) 推論 推論表現推論方式 
(3) 学習 学理論学習機能 
(4) アルゴリズム 有効な解探索戦略 
(5) プログラム 人工知能プログラミング言語開発

 人工知能の研究計算パラダイムから見ると, 論理計算パラダイムシミュレーション計算パラダイム分けられる. 論理計算パラダイムは, 知能知識推論論理表現し, アルゴリズム駆使して人工知能の機能実現するパラダイムである. 一方, シミュレーション計算パラダイムは, モデル与え, シミュレーションを基礎に問題解決をはかる計算パラダイムである. 人工知能研究歴史では, この2つのパラダイム交互盛んになっている. 人工知能研究歩み沿って, 主要な研究成果概観する.

(1) 1940年1960年

 人工知能の発展からみると, この時期にはアルゴリズム, 論理, シミュレーション計算パラダイム混然として誕生した. 特筆すべきことは, 黎明期と言うべきこの時期にすでに, 現在の人工知能に関するほとんどの基本的概念議論されていたことである. ニューラルネットワーク, パーセプトロン, サイバネティックス, チューリングマシン, リスト処理言語Lisp等が提案された. J. McCarthy(マッカーシー)による人工知能と言う名前が合意されたのは, 1956年開催されたダートマス会議でのことであった.

(2) 1960年代1990年

 この時期は, 論理型計算パラダイム中心となった時期である. また, 認知心理学アプローチ盛んになるなど, 人工知能研究盛んになった時期であった. E. A. Feigenbaum(ファイゲンバウム)が実用的問題対す挑戦として知識工学提唱した. 知識に関する基本的課題として, 知識表現 (knowledge representation), 知識獲得, 知識利用が明確にされた.  

 意味ネットワークプロダクションシステムによる推論知識表現医療診断エキスパートシステムMYCIN(マイシン)等の実用人工知能を目指すエキスパートシステム開発された. アルゴリズムとして, 幅優先探索法, 深さ優先探索法, 発見的探索 (heuristic search) 法が普及した. 論理型知識の代表として, J. A. Robinsonによる一階述語論理における導出原理 (resolution principle) を応用した論理型プログラミング言語Prolog開発が行われた. また, 日本第5世代コンピュータ計画(1982-1991)もPrologベース行われた.

(3) 1990年以降

 これまでの研究で, 人間直感, 感性等は, 論理型計算パラダイムでは, 実現難しいとの認識がなされた. また, エキスパートシステム知識獲得決定的ボトルネックとなることも判明した. 代わって, 盛んになってきたのが, シミュレーション基本とする分散計算パラダイムである. ニューラルネットワーク復活し,逆伝播学習アルゴリズム (error back propagation learning)による学習パターン認識への応用, 包摂アーキテクチャ (subsumption architecture)のロボット工学への応用, 遺伝的アルゴリズムによる人工生命研究が行われている.

 さらに, これらの計算機構を取り入れたマルチエージェント計算は, 個々エージェント自律的行動エージェント間のコミュニケーションにより, システム全体目的にとって, 最適な行動の創発期待する計算パラダイムである.

 以上の工学アプローチに対して, 大脳生理学脳科学立場から脳機能解明目指す研究盛んになりつつある. 脳機能解明は, 人工知能のモデル構築するために必要なものとして, 人工知能研究からもその成果期待されている.



参考文献

[1] 白井良明, 辻井潤一, 『人工知能』, 岩波書店, 1984.

[2] S. Russell and P. Norvig, Artificial Intelligence - A Modern Approach, Prentice-Hall, 1995. 古川康一監訳, 『エージェントアプローチ人工知能』, 共立出版, 1997.

[3] 前田隆, 青木文夫, 『新しい人工知能』, オーム社, 1999.



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