「[[.NET 開発基盤部会 Wiki>http://dotnetdevelopmentinfrastructure.osscons.jp]]」は、「[[Open棟梁Project>https://github.com/OpenTouryoProject/]]」,「[[OSSコンソーシアム .NET開発基盤部会>https://www.osscons.jp/dotNetDevelopmentInfrastructure/]]」によって運営されています。

-[[戻る>要素技術]]

*目次 [#zb4a7047]
#contents

*概要 [#uf6f271b]
-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 [#l81ff709]

**分類・体系 [#h62c6758]

***従来型と計算知能 [#i20dad72]
-従来の人工知能(AI)~
線形分離可能な問題
--[[エキスパート・システム>機械学習(machine learning)#n78b56a5]]
--[[サポートベクターマシン>機械学習(machine learning)#t469e6e2]]
--[[事例ベース推論(CBR)>機械学習(machine learning)#ae7597f1]]

-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。

--[[ニューラルネットワーク>機械学習(machine learning)#aebe266b]]
--ファジィ制御
--進化的計算

***ルールベース、統計・確率論、脳科学 [#y5dc5ec5]
[[機械学習>#i0fb61e3]](統計・確率論、脳科学) or NOT.

-ルールベース
--[[エキスパート・システム>機械学習(machine learning)#n78b56a5]]

-統計・確率論
--[[サポートベクターマシン>機械学習(machine learning)#t469e6e2]]

-脳科学
--[[ニューラルネットワーク>機械学習(machine learning)#aebe266b]]

***弱いAI、強いAI [#y6b8833e]
-弱いAI(AI:特化型人工知能)~
ある特定の目的(画像認識、音声認識)を遂行
--[[エキスパート・システム>機械学習(machine learning)#n78b56a5]]
--[[サポートベクターマシン>機械学習(machine learning)#t469e6e2]]
--[[ニューラルネットワーク>機械学習(machine learning)#aebe266b]]

-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 [#s0bff43e]

***画像認識 [#decd57de]
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 [#n98b67e4]
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>機械学習(machine learning)#n78b56a5]] [#f052336d]
専門家の推論・判断を模倣

***ゲームの思考ルーチン [#w71449a9]
囲碁などのゲームの思考ルーチン

***制御システム [#c33c9715]
家庭用電気機械器具などの制御システム

**[[機械学習>#i0fb61e3]]と[[深層学習>#y422c54b]] [#b57bfcb5]
[[機械学習>#i0fb61e3]] と [[深層学習>#y422c54b]]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)]] [#i0fb61e3]
-人が何を学習するかというのを予め定義する。
-学習の方向性を人が思い通りにコントロールがし易い。

***[[深層学習(deep learning)]] [#y422c54b]
-2006年に登場した機械学習よりも一歩進んだ技術
--より難しい認識や認知、判別機能を提供する。
--学習する事柄も自分自身で見出して動作する。
--場合によって思わぬ方向に学習が進む可能性がある。

-2010年代以降のビッグデータの登場により、~
一過性の流行を超えて社会に浸透して行った。

-2016年から2017年にかけて、
--完全情報ゲームである碁囲碁などのトップ棋士を破る。
--さらに不完全情報ゲームである
---ポーカーの世界トップクラスのプレイヤーを破る。
---麻雀ではAIが、初めて十段に到達した。

>など、時代の最先端技術となった。

*参考 [#g71f72e9]
-機械学習・深層学習・AI(人工知能)の違い~
clonos|GoogleCloudPlatformの導入・運用支援~
https://clonos.jp/knowledge/detail09/

-人工知能(AI)技術の分類・体系について整理~
【機械学習、ディープラーニング】 | 9が好きな人のブログ~
https://nine-num-98.blogspot.com/2019/08/ai.html

-人工知能という表現の守備範囲の変遷(備忘録) - ZAORIKU's blog~
http://zaoriku.hatenablog.com/entry/2017/01/31/051259

**Wikipedia [#m94f2a4d]
-人工知能~
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD

-人工知能の歴史~
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD%E3%81%AE%E6%AD%B4%E5%8F%B2

-計算知能~
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%A8%88%E7%AE%97%E7%9F%A5%E8%83%BD
--ファジィ制御~
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%B8%E3%82%A3%E5%88%B6%E5%BE%A1
--進化的計算~
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%80%B2%E5%8C%96%E7%9A%84%E8%A8%88%E7%AE%97

**関連する[[要素技術]] [#wa79e6c1]

***[[IoT]] [#g109ef5d]
***[[ビッグデータ]] [#c8a255cf]

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