ディープラーニングG検定　第1章

−1人工知能とは

1956年　米国ダートマス会議　ジョンマッカーシー
推論、認識、判断する知的処理能力

■京都大学長尾真
「人間の頭脳活動を極限までシュミレートするシステム」
■東京大学松尾豊
「人工的に作られた人間のような知能、その技術」
■有名書籍「エージェントアプローチ人工知能」
周囲の状況によって行動を変えるエージェント
■制御工学レベル1
　全ての振る舞いがあらかじめ決められている
■古典的な人工知能レベル2
　探索、推論、知能データを利用し複雑な振る舞いをする
■機械学習
　多くのサンプルデータを元に入力と出力の関係を学習
■ディープラーニング
　特徴量という変数を自動的に学習するサービス製品
◇AI効果
　原理がわかり単純な自動化だという認識効果

ロボットの脳にあたる部分を人工知能という

−2人工知能の歴史
■1946年ペンシルバニア大学　エニアック（ENIAC)
■1956年ダートマス会議
　アレン・ニューウェル、ハーバート・サイモンが
ロジックセオリストで数学定理の自動証明を実現
■第1次AIブーム（推論・探索の時代：1950年〜1960年）
トイ・プロブレム（おもちゃの問題）しかできない
■第2次AIブーム（知識の時代：1080年）
知識を溜め込んだエキスパートシステムである時代
知識表現＝オントロジー
第5世代コンピュータと日本でも名付けられる
第3次AIブーム（機械学習・特徴表現学習の時代：2010年〜）
ビッグデータによる統計的機械学習が進み
「シンギュラリティー」懸念が出る
人工知能研究≒考える、目に見えないものを中心に扱う