人工知能
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人工知能（じんこうちのう）とは、コンピュータに人間と同様の知能を実現させようという試み、あるいはそのための一連の基礎技術をさす。「人工知能（Artificial Intelligence、AI）」という名前は1956年にダートマス会議でジョン・マッカーシーにより命名された。現在では、記号処理を用いた知能の記述を主体とする情報処理や研究でのアプローチという意味あいでも使われている。日常語としての「人工知能」という呼び名は非常に曖昧なものになっており、ちょっと気の利いた家庭用電気機械器具の制御システムやゲームの思考ルーチンなどがこう呼ばれることもある。
プログラミング言語LISPによる「Eliza」というカウンセラーを模倣したプログラムがしばしば引き合いに出されるが、計算機に人間の専門家の役割をさせようという「エキスパートシステム」と呼ばれる研究・情報処理システムの実現は、人間が暗黙に持つ常識の記述が問題となり、実用への利用が困難視されている現状がある。
人工的な知能の実現へのアプローチとしては、「ファジー理論 (fuzzy theory)」や「ニューラルネットワーク」などのようなアプローチも知られているが、人工知能との差は記述の記号的明示性にあると言えよう。近年では「サポートベクターマシン (SVM)」が注目を集めた。また、自らの経験を元に学習を行う強化学習という手法もある。
日本には人工知能学会もあり、オンラインでジャーナルも読める。
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[編集] 学派
AIはふたつの学派に大別される。ひとつは従来からのAIであり、もうひとつはコンピュータ知能（Computational Intelligence、CI）である。
従来からのAIは、現在では機械学習と呼ばれている手法を使い、フォーマリズムと統計分析を特徴としている。これは、記号的AI、論理的AI、正統派AI、古き良きAI（Good Old Fashioned Artificial Intelligence、GOFAI）などと呼ばれる。その手法としては、以下のようなものがある。
- エキスパートシステム：推論機能を適用することで結論を得る。エキスパートシステムは大量の既知情報を処理し、それらに基づいた結論を提供することができる。Microsoft Office に登場するペーパークリップの Clippy はひとつの例である。ユーザが文字列を打ち込むと、Clippy はそこに一定の特徴を認識し、それに沿った提案をする。
- 事例ベース推論（CBR）：その事例に類似した過去の事例をベースにし、部分修正を加え試行を行い、その結果とその事例を事例ベースに記憶する。
- ベイジアン・ネットワーク
- ふるまいに基づくAI：AIシステムを一から構築していく手法
コンピュータ知能は開発や学習を繰り返すことを基本としている（例えば、パラメータ調整、コネクショニズムのシステム）。学習は経験に基づく手法であり、非記号的AI、美しくない(scruffy)AI、ソフトコンピューティングと関係している。その手法としては、以下のものがある。
- ニューラルネットワーク：非常に強力なパターン認識力を持つシステム。
- ファジーシステム：不確かな状況での推論手法であり、最近の制御システムでは広く採用されている。
- 進化的計算：生物学からインスパイアされた手法であり、ある問題の最適解を進化や突然変異の概念を適用して求める。この手法は遺伝的アルゴリズムと群知能に分類される。
これらを統合した知的システムを作る試みもなされている。ACT-Rでは、エキスパートの推論ルールを、統計的学習を元にニューラルネットワークや生成規則を通して生成する。
[編集] 歴史
17世紀初め、ルネ・デカルトは、動物の身体がただの複雑な機械であると提唱した（機械論）。ブレーズ・パスカルは1642年、最初の機械式計算機を製作した。チャールズ・バベッジとエイダ・ラブレスはプログラム可能な機械式計算機の開発を行った。
バートランド・ラッセルとアルフレッド・ノース・ホワイトヘッドは『数学原理』を出版し、形式論理に革命をもたらした。ウォーレン・マカロックとウォルター・ピッツは「神経活動に内在するアイデアの論理計算」と題する論文を1943年に発表し、ニューラルネットワークの基礎を築いた。
1950年代になるとAIに関して活発な成果が出始めた。ジョン・マッカーシーはAIに関する最初の会議で「人工知能（Artificial Intelligence）」という用語を作り出した。彼はまたLISPプログラミング言語を開発した。知的ふるまいに関するテストを可能にする方法として、アラン・チューリングは「チューリングテスト」を導入した。ジョセフ・ワイゼンバウムはELIZAを構築した。これは来談者中心療法を行うおしゃべりソフト（chatterbot）である。
1960年代と1970年代の間に、ジョエル・モーゼスはMacsymaプログラム(数学における最初の成功した知識ベースプログラム)中で積分問題での記号的推論のパワーを示した。マービン・ミンスキーとシーモア・パパートは『パーセプトロン』を出版して単純なニューラルネットの限界を示し、アラン・カルメラウアーはPrologを開発した。テッド・ショートリッフェは医学的診断と療法におけるルールベースシステムを構築し、知識表現と推論のパワーを示した。これは、最初のエキスパートシステムと呼ばれることもある。ハンス・モラベツは、散らかされた障害コースを自律的に協議して走行する最初のコンピューター制御の乗り物を開発した。
1980年代に、ニューラルネットワークはバックプロパゲーションアルゴリズムによって広く使われるようになった。1990年代はAIの多くの分野で様々なアプリケーションが成果を上げた。特に、チェス専用コンピュータディープ・ブルーは、1997年に有名な六連戦においてガルリ・カスパロフを打ち負かした。DARPAは、最初の湾岸戦争においてユニットをスケジューリングするのにAIを使い、これによって省かれたコストが1950年代以来のAI研究への政府の投資全額を上回ったことを明らかにした。
[編集] 哲学
強いAI（Strong AI）とは、人工知能が人間の意識に相当するものを持ちうるとする考え方である。強いAIと弱いAI（逆の立場）の論争はまだAI哲学者の間でホットな話題である。これは精神哲学と心身問題の哲学を巻き込む。特筆すべき事例として、ロジャー・ペンローズの著書『皇帝の新しい心』と、ジョン・サールの「中国語の部屋」という思考実験は、真の意識が形式論理システムによって実現できないと主張する。一方ダグラス・ホフスタッターの著書『ゲーデル、エッシャー、バッハ』やダニエル・デネットの著書『解明される意識』では、機能主義に好意的な主張を展開している。多くの強力なAI支持者は、人工意識は人工知能の長期の努力目標と考えている。
[編集] SF作品における人工知能
ことSF作品における人工知能の役割は、映画「2001年宇宙の旅」に登場するHAL 9000に代表されるような、時には人間のよき友人となり、時には人類の敵にさえ成り得る存在として描かれる。これら作品内で登場する人工知能は完全に人間の替わりとして動作できるものであるが、あくまでプログラムで動作しているにすぎず、人間のような感情を表立って表現するものは稀である。
また、あくまで機械にプログラムするというイメージからか、有機体（バイオテクノロジー等を利用した人工生命体。映画「エイリアン」や「ブレードランナー」に登場する）などは人工知能とは呼ばれていないことが多い。通常、これらも製作された時点では何も記憶や経験がなく、自我もないものと思われるので、何らかの外部的要因がなければ、ただの大人サイズの赤ん坊ができるだけだと思われるが、その辺の表現がされた作品は少ない。
[編集] 関連項目
[編集] 研究課題
[編集] 関連分野
[編集] その他の関連項目
AIが適用される典型的な分野として以下のものが挙げられる。
- パターン認識
- 自然言語処理、機械翻訳、Chatterbot、ローブナー賞
- 非線形制御、ロボット
- コンピュータビジョン、バーチャルリアリティ、画像処理
- ゲーム理論
- 量子コンピュータ
- 自動推論 - 自動定理証明
- 認知ロボット工学
- サイバネティックス
- データマイニング
- 知的エージェント
- 知識表現
- セマンティック・ウェブ１
[編集] 外部リンク
カテゴリ: 人工知能 | 心の哲学 | ユーザインターフェイス (コンピュータ) | SF
