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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:情報工学人工知能AIでの質問です。)

AIの歴史とAI技術の発展に必要な要素

このQ&Aのポイント
  • AIの歴史は大きく3つの時期に分類される:表象と探索、マイクロワールド、常識的知識。それぞれの時期の特徴と要因を教えます。
  • AI技術を発展させるためには何が必要か?現状では何が欠けているか?身近なAI技術の応用を例に挙げ、答えます。
  • AI技術の発展を目指すためには「あいまいさ」への対応が必要です。具体的な例を挙げながら説明します。

質問者が選んだベストアンサー

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  • stomachman
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回答No.1

人工知能以前の人工知能として、機械翻訳の初めは、外国語を暗号とみなして、暗号解読をやる、というアプローチでした。 初期の人工知能は「チェス」を典型的ターゲットとするゲーム機械の研究や、機械翻訳などであり、枝分かれする局面の探索=サーチを如何に効率よく行うか、あるいはヒューリスティック(heuristic)な知識や、言語の意味の表現(Knowledge Representation)が中心課題でした。 マイクロワールドってのは、多分「積み木の世界」に代表される、限定された実世界を記述し操作する研究のことです。「積み木の世界」においては、自然言語による指令の理解(言語理解)、積み木の構造をコンピュータが映像から理解する認知(コンピュータビジョン)、積み木を積む手順を作る(問題解決)、概念の獲得(高次の学習)、そして知識表現などが総合的に研究されました。ルールベースシステム(rule base system, production system)もこの頃ですよ。曖昧論理もこのへんかな。 次に、言語理解、あるいは推論において、言語に明示されない情報を補完するには背景となる常識、あるいは状況に対する枠組み(frame)を持っている必要がある、と認識されるようになりました。Frame理論だとか、百科事典を丸ごとknowledge networkとして入力しちゃえプロジェクト、だとか。感情を持ったり、こだわりを持ったりする、というのはこの頃に在る程度実験されていましたね。 次にコネクショニズム。なんでもニューラルネットでやっちゃおう、という、これはかなり古くから細々と研究されていた(福島のcognitron, neo-cognitron)のが爆発したかんじ。 ●そのあと、応用AIのブームが来て、はちゃめちゃになりました。● 現在では、知能は発達的・自発的に構成されるべきで、それには現実世界とのインタラクションがなくてはならない、という考え方。それに、人間が知的とは思っていないような運動、認知の基本的仕組みこそ解明されるべきで、たとえば昆虫の動きを分析しよう、というような研究。認知心理学と深い連携を取る傾向その他いろいろ。オントロジー、つまり世界の様々な物事の意味を記述する表現方法とその辞書。情報を自動的に探したり、処理したりするAgent。 これからは、映像を見て、その意味を理解する能力。 自意識、すなわち自分自身のモデルを持っていて、ある入力に対して自分がどう反応するであろうか、ということを推論するような部分がまだ弱い。 対話から、相手の隠された意図を読みとったり、抑圧された感情を読みとる。僅かな発言から意味を推察するなどの、高度なインタラクション。 また、いろんな知識を旨く取捨選択して論を組み立てる。これもまだまだだけど、インターネットの世の中では真っ先に要求される。 ゲームでも、いわゆる直感的感覚で局面を評価する、という(人間でも出来ない人が多いけど)能力。 人間と同じような意味での音楽鑑賞。 他にもまだまだ。 丸写しできないように、いくつか嘘が入れてあります。 なんてことはないけど、お急ぎのようだから、少々の誤りはご勘弁ください。

najimajun
質問者

お礼

ありがとうございました。 回答見てすぐに「お礼」を書いたんですけど 何故か登録できてない・・・ これはいけてるのか・・・? 大変参考になりました。 自分でも一応調べていたので それと照らし合わせて 頑張らせて頂きました。 また、いろいろ質問登録させていただきますが もしよろしければアドバイスお願いします。 初心者ですがどうぞよろしくお願いします。

その他の回答 (1)

  • stomachman
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回答No.2

現在。もひとつ忘れてた。 不完全な情報伝達の環境下での協調作業。典型的には「ロボカップ」つまり人工知能(あるいはそれを搭載したロボット)によるサッカーで人間のチームに勝つこと。ロボカップでサーチすればhome pageが出ます。

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