AIの進化と原理
目次
📝 第一章: 人工知能の起源と発展
📘 1.1 アラン・チューリングとトゥーリングマシン
📘 1.2 ルールベース人工知能の概要
📘 1.3 早期の人工知能プログラム
📘 1.4 専門家システムの台頭
📘 1.5 ルールベースアプローチの限界
📝 第二章: ルールベースアプローチの仕組み
📘 2.1 ルールベースシステムの構成要素
📘 2.2 逆方向推論と前方向推論
📘 2.3 ルールベースアプローチとニューラルネットワークの比較
📝 第三章: 早期のルールベースシステム
📘 3.1 一般問題解決プログラム
📘 3.2 シンボリック・ディファレンシエーター
📘 3.3 アナロジープログラム
📘 3.4 数学の単語問題ソルバー
📝 第四章: 専門家システムの興隆と限界
📘 4.1 専門家システムの役割
📘 4.2 知識ベースの制約と保守性
📘 4.3 専門家システムの一般知識不足
📝 第五章: ルールベースアプローチの利点と課題
📘 5.1 計算コストの低減と推論の透明性
📘 5.2 単純な操作と高度な推論の組み合わせ
📘 5.3 ルールベースアプローチとニューラルネットワークの融合
人工知能の起源と発展
人工知能(AI)の概念は、数学モデルの開発から始まりました。アラン・チューリングによるトゥーリングマシンの概念は、その先駆けでした。彼の計算理論は、コンピューターに具体的な手順を示すアルゴリズムを通じてコンピューティングを記述しました。こうしたコンピューティングの原理が、プログラミングという概念へと発展していきました。
アラン・チューリングとトゥーリングマシン
アラン・チューリングのトゥーリングマシンは、人工知能の基礎となる数学モデルの最初のものでした。彼の数学的な記述は、計算機が遵循しなければならない一連のルールを示しました。この考え方は、後のプログラミングの基礎となりました。
ルールベース人工知能の概要
初期の人工知能プログラムは、人間の思考プロセスを自動化しようとするものでした。これらのプログラムは、問題解決、論理的推論、数値計算などのタスクに焦点を当てていました。そのため、ルールベースのアプローチが採用されました。
早期の人工知能プログラム
初期の人工知能プログラムは、チェスやチェッカーなどのボードゲームをプレイするコンピューターの開発から始まりました。これらのゲームは、人間の知能が必要なタスクであると考えられていました。しかし、その後のプログラムは、より複雑なタスクに対処しようとしました。
ルールベースアプローチの仕組み
人工知能のルールベースアプローチには、特定の手順があります。このアプロ