G倹定勉強02

G倹定
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どうも405です。今日のPython 初心者備忘録になります。

今日出てきた単語

第1次AIブーム(1950年代~1960年代)


推論と探索のAIでブームになった。
1966年に開発されたELIZA(イライザ)がルールベースで作られたにも関わらずチューリングテストの審査員を欺いた。
後にELIZAはPARRY(パーリー)とも会話している。
推論と探索ではトイ・プロブレムしか解けずに衰退した。

キーワード


ダートマス会議 1956年のダートマス会議で初めて「人工知能」という単語が使われる。
トイ・プロブレム ルールが明確な問題にしか対応できない。
イライザ(ELIZA)ジョセフ・ワイズマンによって開発された人工無能の元祖
イライザ効果 あたかも人間と対話している錯覚。
人工無能 チャットbotなどのルールベースの会話プログラム。
探索木 場合分けの手法、幅優先探索と深さ優先探索がある。

第2次AIブーム(1980年代)


専門家の知識を定式化するエキスパートシステムがごく一部の領域で成果を出したことでブームとなった。
(DENDRAL(デンドラル:有機化合物特定AI)やMYCIN(マイシン:抗生物質処方AI))
しかし、知識のボトルネックの問題で定式化が難しく複雑な問題に対応できなかったため衰退した。

キーワード


エキスパートシステム 特定の分野の専門知識を蓄積したシステム
DENDRAL(デンドラル) 未知の有機化合物を特定するAI 
MYCIN (マイシン) 血液中のバクテリア診断プログラム
Cyc プロジェクト 一般常識を蓄積することに挑戦するプロジェクト

 

知識獲得のボトルネック

エキスパートシステムにおける大きな問題
管理の煩雑さ、知識の明文化の困難さ *明文化=はっきり文書で書き示すこと。

第五世代コンピュータプロジェクト 日本で推進された次世代のコンピュータ研究プロジェクト

意味ネットワーク 表現方法の一つ 
「ツバメ」―「鳥」―「飛ぶ」など、複数の概念をネットワーク形式で表現し、意味関係を→で結ぶ
「is-a」の関係 ツバメ鳥である
「part-of(一部の)」の関係 ツバメ羽、くちばし 要はパーツ。

オントロジー  概念=世の中の様々な“モノごと”を正確に整理するためのツール
ヘヴィウェイトオントロジー 哲学的に考慮した記述方法
ライトウェイトオントロジー 正当性よりも効率を重視した記述方法

Watson
2011年アメリカのクイズ番組で人間のチャンピオンに勝利した、ライトオントロジーを用いたプログラム
東ロボくん 東大合格を目指した人工知能。


 

シンボルグラウンディング問題

コンピュータは記号の処理が出来ていても、記号とその対象がどのように結びつくかを理解しているわけではないと言う問題。

第3次AIブーム(2000年代~)


ディープラーニングが成果を出し現在までに至るブームとなった。
勾配消失問題を解消しつつネットワークを多層化することで多彩な表現力を得たことがきっかけ。
特徴量自動で抽出するという革新を初めて得た。

キーワード

機械学習 膨大なデータをもとにルール学習し、予測や分類を行う技術

ディープラーニング 従来属人的であった特徴量抽出を人工知能自ら学習を行う技術。

ニュートラルネットワーク 人類の脳の神経回路を模したモデル。

ImageNet Large Scale Visul Recognition Challenge (ILSVRC)
画像認識の精度を競う世界的技術会

AlexNet ジェフリー・ヒントン率いるトロント大学のチームが開発した 2012年優勝

アルファ碁 2015年に、プロ棋士に勝利 Google DeepMind社が開発した深層強化学習を用いた囲碁プログラム。

統計的自然言語処理 大量のウェブページのテキストから対話データを収集し、統計的に翻訳することでより自然な翻訳を可能にした。

シンギュラリティ(技術的特異点) 人工知能自身が自分よりも賢い人工知能を作ろうとした瞬間に、無限に高位の存在を作るようになるという概念。

問題点

フレーム問題
無限にある可能性からの探査には無限の時間がかかってしまう問題。このフレーム問題を克服したAIを強いAI(汎用AI)、克服できないAIを弱いAI(特化型AI)と呼ぶ。

うーん、少しずつまとめていきます。

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