![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
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AI：Artificial Intelligence
人工知能の定義は「知性」や「知能」の解釈が
研究者によって異なるため、専門家の間ですら異なる。
1943 − 1956
推論・探索の時代：1950年代 後半～1960年代（1956 − 1974）
（1974 − 1980）
知識の時代（1980 − 1987）
（1987 − 1993）
コンピュータの能力不足で、
知識表現の獲得はできなかった。
（知識の自動的な蓄積と管理）
機械学習・特徴表現学習の時代（2006 −）
AI自身が学習する仕組みに、機械学習と深層学習がある。
（おもちゃの問題）
「今しようとしていることに関係のある事柄だけを選び出すことがは非常に難しい」
と言う、未だに本質的な解決はされていない人工知能における重要な問題。
（人工知能ができたかどうかを判定する方法）
アメリカの哲学者ジョン・サールが1980年に発表した
「Minds, Brains, and Programs (脳、心、プログラム)」
という論文の中で提示した区分。
（シンボル・グラウンディング問題）
知能が成立するためには身体が不可欠であると考え。
※ シンボル・グラウンディングが視覚だとすると
身体性は視覚や触覚を含めた全てで物体をグラウンディングする。
機械翻訳が難しい理由は、コンピュータが 「意味」を理解していないことが最大の理由。
「統計的機械学習からニューラル機械翻訳」で知識獲得が期待されている。
（技術的特異点）
学習・推論・判断に確率・統計が使用される。
事象Aが起る場合の数 ------------------------ 起こり得る全ての場合の数
機械学習（統計・確率論、脳科学） or NOT.
準備すれば、それを機械的に実行できるか？を研究する分野で、
この20年の間に、機械学習と深層学習が大きく進展した。
囲碁などのゲームの思考ルーチン
家庭用電気機械器具などの制御システム
レコメンデーションエンジンや迷惑メールを検出するスパムフィルターなどが実用化された。
既存産業における今後の発展見込が大きい画像認識の精度、運動の習熟向上により、
今後、多くの作業の効率化・自動化が可能となると考えられる。
の選択、評価、解釈・説明について。
系列データ：系統立って並んでいるデータ
