輪講会の際に使用した資料です．

1. エージェントアプローチ人工知能
Artificial Intelligence: A Modern Approach
1. 序論

2. 1. 序論 | AIとは？
AI is exciting
• 人類にとって知能というのは非常に重要
• AIは潜在的に人間の知的活動の全ての局面に関係している
AIとは？
• 様々なAIの定義例が存在，4つに分類
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人間のように考えるシステム 合理的に考えるシステム
「計算機が考えるようにする…真の意味で心を持った機
た機械を作る刺激的で新しい試み」
(Haugeland, 1985)
「人間の思考に関連した活動：意思決定，問題解決，学
学習，…[の自動化]」 (Bellman, 1978)
「計算機モデルを用いた心の機能の研究」
(Charniak and McDermott, 1985)
「認識，推論，行為を可能にする計算機の研究」
(Winston, 1992)
人間のように振る舞うシステム 合理的に振る舞うシステム
「人間が行う場合には知能を必要とする」
(Kurzweil, 1990)
「今のところ人間のほうがうまくできる事柄を計算機にさ
機にさせる研究」
(Rich and Knight, 1991)
「知能を計算プロセスとして説明・模擬することを目的と
目的とする研究分野(計算知能)」
(Schalkoff, 1990)
「人工物の知的行動に関する研究」
(Lugger and Stubblefield, 1993)
思考過程と推論に関係
行動に関係
人間の能力に成功基準 理想的知能像(合理性)に基準

3. 1.1 AIとは？ | 人間のように行動する：チューリングテスト
チューリングテスト
• “機械は考えられる”かと問う代わりに，行動に基づく知能テストに合格できるかどうかを問うべき
と提案
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4. 1.1 AIとは？ | 人間のように考える：認識モデルアプローチ
• プログラムが人間のように考えるかを議論するためには，人間がどのように考えているのかを知る必要が
ある
• 心に関するコンピュータプログラムを書き，そのプログラムの入出力や振る舞いのタイミングが人間のそれ
と一致すれば，プログラム機構の一部が人間でも作動している可能性の証となる
認知科学
• 情報処理の観点から，知的システムと知能の性質を理解しようとする研究分野
• 近年は，認知神経科学などとして神経科学と接近
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5. 1.1 AIとは？ | 合理的に考える：“思考の法則”によるアプローチ
• アリストテレスは三段論法で，正しい思考を体系化しようとした
• 思考の法則が心の働きを支配していると考えられ，論理学の研究が始まった
論理主義アプローチ
• 対象を全て記号で表し，その形式的操作によって客観的に世界の事象を正しく記述できるという
立場
• 論理式で記述された解が存在する全ての問題について(原理的には)解くことのできるプログラム
が存在
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論理主義アプローチの欠点
• 厳密に定義されない知識や状態を論理式に要求される形式
言語で記述するのは困難
• 原理的に問題が解けることと現実問題として解けることとの
間には大きな隔たりが存在
計算量的な問題とか

6. 1.1 AIとは？ | 合理的に行動する：合理的エージェントアプローチ
合理的エージェント
• 最高と期待される結果を達成するために行動するエージェント
合理的エージェントアプローチの利点
• 正しい推論だけが合理性の全てではないため，思考の法則によるアプローチよりも一般的
• 人間の行動あるいは人間の思考に基づくアプローチに比べ，合理性の判断基準が明確かつ一般的である
という点において科学の方法論に乗りやすい (人間の行動は完成から程遠いかもしれない)
重要な点
• 完全合理性 (常に正しいことをすること) は複雑な環境では達成不可能である
• 6章，17章で限定合理性の問題を扱う
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7. 1.2 人工知能の基礎 | AIに影響を与えた他分野の歴史
哲学 (紀元前428年〜現在)
• 心の合理的な部分を記述
• 心の合理的部分をつかさどる法則の正確な集合を定式化
• 推論は数値演算のようなものと考え，推論を行う機械を構築
• 物理システムとしての心の考え方
• 二元論：心は自然界の外にあり，物理法則の適用を受けない
• 唯物論：心は物理的なものであり，岩が地球の中心に向かって落ちる以上の自由意志は持てない
• 知識の源
• 経験主義：感覚のうちになかったものは知性のうちにもない
• 帰納法：繰り返し現れる要素間の連合を観察することで一般規則が得られる
• 論理実証主義：全ての知識は感覚入力に対応する観察分に結合される論理的理論によって規定できる
• 知識と行為の関連
• 目標と，行為の結果に関する知識の間の論理的関係によって行為は正当化されるとした
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心はある意味で機械に似ており内部言語で表現された知識を使う，また思考は行為を決める助け
になることを考察し，哲学はAIを実現する種を生んだ
まとめ

8. 1.2 人工知能の基礎 | AIに影響を与えた他分野の歴史
数学 (8世紀〜現在)
• 論理的に確実な命題を扱う道具の他に，不確実で確率的な命題を扱う道具を与えた
• 計算というものを理解し，アルゴリズムに関して推論する基礎を作った
経済学 (1776年〜現在)
• 意思決定者が期待される結果を最大にするような決定を行う問題の定式化を行った
心理学 (1879年〜現在)
• 人間や他の動物たちが情報処理機械とみなせるという考え方を採用，
コンピュータ技術 (1940年〜現在)
• AI応用を可能にする機具を提供した，AIプログラムは通常巨大で，計算機産業による速度と記憶容量の飛躍的向上な
しには実行が困難であった
制御理論とサイバネティクス (1948年〜現在)
• フィードバックをもとに最適な行為を行う装置の設計を扱う，最初は制御理論のための数学的道具はAIとはかけ離れた
ものであったが，両領域は近づきつつある
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9. 1.3 人工知能の歴史
人工知能の懐胎 (1943-1955)
• AIの最初の仕事はWarren McCullochとWalter Pittsによるもの
• 人工的ニューロンのモデルを提案
• Donald Hebbはニューロン間の結合強度を変更する単純な更新規則を示した：ヘブ学習
• Alan Turingは，チューリングテスト，遺伝的アルゴリズム，強化学習を導入
人工知能の誕生 (1956)
• ダートマスワークショップ
• John McCarthyが主催し，人工知能という学術分野を確立
• Artificial Intelligence を使うと合意
初期の情熱, 大きな期待 (1952-1969)
• AI研究者たちは”機械には決してXはできない”のXを次々に実現
• NewellとSimonはGPS(General Problem Solver)を開発
• 定理証明，幾何学問題，チェスのプレイ等ができた
• 後の物理記号システム仮説につながる
• John McCarthyがダートマスからMITに移る
• Lispを定義
• Programs with Common Sense を発表
• マイクロ世界
• Minskyは解決に知能を必要とする制限された問題群を選ぶ学生たちを指導
• 代表的なものは，積み木の世界
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10. 1.3 人工知能の歴史
現実からの反撃 (1966 -1974)
• 初期のプログラムの多くは対象に関する知識を殆ど持っていない
• 機械翻訳の努力が典型：単語の置き換えだけでは上手くいかない
• AIが解こうとしていた問題の計算至難性
• プログラムが解を原理的に発見できるということは，そのプログラムが実際にその解を発見するための機構を
持っているということではない
• 知的行動を生み出すために用いられた基本構造の原理的な限界
• パーセプトロンで表現できるものには限りがある
知識に基づくシステム (1969-1979)
• エキスパートシステムが人間の専門家の領域に適用できるか研究
• 確信度係数と呼ばれる不確実性の計算を導入
• フレームの概念に基づいた構造的なアプローチ
• 特定のものや事象のタイプに関する事実を一箇所に集める
AIが産業となる (1980-現在)
• 最初に成功した商用エキスパートシステムR1は，年間4千万ドルの経費削減に貢献
• 日本は第5世代プロジェクトとして，Prologを実行する知的コンピュータを構成するための10年計画を発表
• AI産業は1980年に数百万ドルの売り上げが1988年には数十億ドルへと飛躍的に向上，しかし直後にAIの冬と呼ば
れる時期が来て，多数の企業が過大な約束を果たせずに苦しむことに．．．
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11. 1.3 人工知能の歴史
ニューラルネットワークの復活 (1966 -1974)
• 逆伝搬学習アルゴリズムが再発明されるに至り勢いを増した
• コネクショニズムと呼ばれるこれらのモデルは記号アプローチと対立的だとみられたが，
現在では相補的であるとみなされている
AIが科学となる (1987-現在)
• 人工知能研究の内容と方法論に大変革が起こりつつある
• 全く新しい理論を構築するよりも存在するものの上に積み上げ，直感に頼るよりも厳密な理論や確固とした実験事実を
基礎とし，おもちゃ的事例よりも実世界問題を対象とするのが一般的
• 仮説は厳密な経験的実験によって検証されなければならないし，結果が重要視されるためには統計的分析が必要であ
る
知的エージェントの出現 (1995-現在)
• 全体エージェント問題に再注目
• SOARのアーキテクチャ
• 知的エージェントがインターネットで使用
• 検索エンジン，推奨システム，ウェブサイト構築システム等
• Artificial General Intelligence, Friendly artificial intelligenceのアイデア
ビッグデータの時代 (2001-present)
• データを集めることに気を使い，どんなアルゴリズムを適用するかはあまり気にしない傾向
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12. 1.4 最新技術
Robotic vehicles
• 自動運転車
Autonomous planning and scheduling
• Nasaのリモートエージェントプログラム
Game playing
• Deep blue
• Alpha Go
Logistics Planning
• 物資の配送計画
Machine Translation
• 統計的機械翻訳
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