人口知能について。
目次
AI・ディープラーニングの全体像
- 人工知能
- 機械学習
- ディープラーニングの基本・応用
- ディープラーニングの研究
- AIプロジェクト
- AI社会実装に伴う法律・倫理
AI技術の歴史（機械学習普及前）
推論と探索
- 「推論（inference）」→既知の知識をベースとし、未知の出来事を予測すること
- 「探索（search）」→最初の状態から目的の状態に至るまでの道筋を、場合分けや試行錯誤をしつつ探っていくこと
- コンピュータでは、記号を活用し、ノード（node）を導線で繋いだ木のような構造で表現される
- 「探索木」→情報を分岐させた木構造（ノードを進める順番が道筋のパターンを表現）
- 探索木の手法①「幅優先探索」
→同じ階層をしらみ潰しに当たってから、次の階層に進む方法
※最短距離の解が必ず見つかる
※メモリ消費が大きい - 探索木の手法②「深さ優先探索」
→深さ方向に行けるところまで掘り下げてから、うまくいかなければ引き返して次の枝へ移る方法
※メモリが節約される
※遠回りになることがある
イライザ（ELIZA）
- 1964年に開発された対話システム
- ユーザーに、コンピュータと実際に会話しているように感じさせる
- ルールに基づき、文言が出力される（ルールマッチング）
エキスパートシステム
| DENDRAL | 化学 | 有機化合物の分子構造を推定するプログラム |
|---|---|---|
| MYCIN | 医学 | 伝染性の血液疾患を診断し、抗生物質を処方する投薬決定プログラム |
| PIP | 医学 | 腎臓の病気の診断支援システム |
| CASNET | 医学 | 緑内障の診断支援システム |
- 「Cyc（サイク）プロジェクト」
→人間の持つ常識のすべてをコンピュータに取り込み、人間同等の推論システムの構築を目指す（未完成） - エキスパートシステムの課題
①知識の抽出と蓄積の大変さ
②数多いルールがある場合、互いに矛盾が発生し一貫性を保てなくなる（知識獲得のボトルネック）
