人工知能(Artificial Intelligence、AI)が今、第3次ブームを迎えています。コンピュータのマシンパワーが充実してきて人工知能が新たなブームになっています。
この連載では、まず人工知能の定義を考えます。続いて、人工知能の分類や歴史、人工知能プログラミングの実践方法について紹介していきます。
人工知能とは何なのか、どう付き合い、活用すべきなのかが見えてくるはずです。
人工知能(Artificial Intelligence、AI)が今、第3次ブームを迎えています。コンピュータのマシンパワーが充実してきて人工知能が新たなブームになっています。
この連載では、まず人工知能の定義を考えます。続いて、人工知能の分類や歴史、人工知能プログラミングの実践方法について紹介していきます。
人工知能とは何なのか、どう付き合い、活用すべきなのかが見えてくるはずです。
今回は、人工知能の話題でよくある問いと回答(FAQ)を通じて、本連載「人工知能のつくりかた」を振り返ってみます。総集編の今回だけを読んでも人工知能のエッセンスが分かりますが、詳細は各回の記事を参照してください。
「人工知能をつくっただけで終わり」では、研修の魅力は半減します。研修でつくった人工知能を皆で冷静に、、そして熱中して評価することこそが、研修の肝です。
前回は、将棋プログラムをつくる人工知能研修の企画や準備を見てきました。今回は、実際の人工知能のプログラミング研修を見ていくことにします。
前回までは、人工知能に基づく将棋プログラムのつくりかたをみてきました。今回からはこの将棋プログラムを研修でつくっていくことにします。
今回は、機械学習によって評価関数を人間以上に強化し、最適な深さの先読みをし、最適な枝刈りを施し、さらに優れた思考プログラムの戦略を決めるための方法を解説します。
前回は、将棋プログラムの先読みを盤面の全探索で行うアルゴリズムを説明しました。今回は全探索でなく、不要な探索を途中で打ち切る方法を見ていきます。
将棋の先読みとは、先の先の先まで読むことであり、人工知能が大好きな仕事の一つです。前回は人工知能が苦手な盤面評価を見てきましたが、今回は人工知能が得意の先読みを見ていくことにします。
今回からはいよいよ、将棋の打ち手をコンピュータに考えさせる人工知能プログラムのつくりかたに入っていきます。
将棋プログラムは、人工知能を学ぶのにぴったりな題材です。コンピュータに将棋の指し手を考えさせるには、昔ながらの記号処理的人工知能から、最近の機械学習まで、幅広く使う必要があるためです。それよりも何よりも、将棋という題材は楽しく盛り上がります。
人工知能は、これまで「ブーム」と「冬の時代」を繰り返してきました。第1次人工知能ブーム、第2次人工知能ブームを経て、現在は第3次人工知能ブームを迎えています。これから人工知能がどうなるのか、どこへ行くのかを見ていきましょう。
人工知能は、今第3次ブームを迎えているといわれています。つまりこれまでに、2度のブームと、2度の“冬の時代”を経ているわけです。一体、人工知能に何があったのでしょうか。
第3次ブームを迎えていると言われる人工知能。その歴史は実はかなり長いのをご存じでしょうか。その成り立ちを振り返りつつ、人工知能の未来を探っていくことにします。まずは、「人工知能」という言葉がまだ生まれていない時代からです。
人工知能は、記号処理的人工知能と、非記号処理的人工知能に分けられます。どのようなときに記号処理を使い、どのようなときにパターン認識などの非記号処理を使うのがよいのでしょう。一番簡単で分かりやすいポイントは、処理を律する「規則」が明示できるかどうかです。
人工知能(AI)を理解するうえでそもそもの問題は、「人工知能」という言葉で大くくりりにしているものの、実は色々なものがあるということです。そこで人工知能にどんなものがあるのか、どんな仕事をしているのか、どのように使い分けるのかを、見ていくことにします。
人工知能(Artificial Intelligence、AI)とは、何でしょうか。哲学的な問題としては「そもそも知能って何?」から始まる難解な問題ですが、ここではもっとエンジニアらしい質問を考えてみます。