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目次

概要

  • 言語の理解や推論、問題解決などの知的行動を人間に代わってコンピューターに行わせる技術
  • 計算機(コンピュータ)による知的な情報処理システムの設計や実現に関する研究分野
  • 人間にしかできなかった知的な行為(認識、推論、言語運用、創造など)を、
    • どのような手順(アルゴリズム)と
    • どのようなデータ(事前情報や知識)を

準備すれば、それを機械的に実行できるかを研究する分野

詳細

分類・体系

従来型と計算知能

  • 計算知能(CI)
    線形分離不可能な問題
    コンピューターが繰り返し学習をし、
    経験を積みながら成長していく。

ルールベース、統計・確率論、脳科学

機械学習(統計・確率論、脳科学) or NOT.

弱いAI、強いAI

  • 強いAI(AGI:汎用人工知能)
    ドラえもんとか、ターミネーターとか。
    • 全脳アーキテクチャ
    • 全脳エミュレーション

応用例

画像認識

画像データを解析して特定のパターンを検出・抽出

自然言語処理

機械翻訳・かな漢字変換・構文解析等

エキスパート・システム

専門家の推論・判断を模倣

ゲームの思考ルーチン

囲碁などのゲームの思考ルーチン

制御システム

家庭用電気機械器具などの制御システム

機械学習深層学習

機械学習深層学習はともに共通して、
ビッグデータから法則やルールを見つけ出すという特徴を持っている。

機械学習(machine learning)

深層学習(deep learning)

参考

Wikipedia

関連する要素技術

IoT

ビッグデータ


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Last-modified: 2020-05-01 (金) 11:48:09 (210d)