人工知能の一般知識 - G検定の勉強ノート

機械学習

G検定 2020#2 受験時の勉強ノートの全部で5ページのうちの1ページ目です。

※ノートを書く過程で覚えたものが多く、実際の試験中にノートを参照することは少なかったです。

※各キーワードの詳細はわからなくてもなんのことかをイメージしている程度のものも多いです。

※受験後の復習で加筆した部分も多いです。

人工知能とは

  • 人間の頭脳活動を極限までシミュレートするシステム
  • 人工的に作られた人間のような知能、ないしはそれを作る技術
  • レベル別分類
    • レベル1
      • エアコンの温度調整など、家電制御
      • すべての振る舞いがあらかじめ決められているもの
    • レベル2
      • 古典的な人工知能
      • 探索・推論・知識データを利用することで、状況に応じて極めて複雑な古い舞を実現する
    • レベル3
    • レベル4
  • ダートマス会議
  • ロジックセオリスト
    • 世界初の人工知能プログラムといわれる
    • ダートマス会議でデモ
      • アレン=ニューウェル
      • ハーバード=サイモン

AIブーム

  • 第1次AIブーム
    • 1950年代後半〜1960年代
    • ダートマス会議
    • 推論、探索の研究が進む
    • 「トイプロブレム(おもちゃの問題)」しか解けない問題に対する失望
      • 迷路や数学の定理の簡単な証明はできるけど・・・
    • その後1970年代は冬の時代
    • いちおういまでも推論・探索の研究は続いている
  • 第2次AIブーム
  • 第3次AIブーム

探索・推論

  • 迷路
    • 探索木
    • コンピュータで処理できる形式に変換
  • 検索する方法
    • 幅優先探索
      • 各選択肢をさきにひととおり探索
      • メモリが多く必要
    • 深さ優先探索
      • 選択肢ごとにその先を他の選択肢よりも先に読む
      • メモリが少なくてすむ
  • ハノイの塔
  • ロボットの行動計画
    • STRIPS
      • Stanford Research Institute Problem Solver
      • 3つの組み合わせで記述
        • 前提条件
        • 行動
        • 結果
    • SHRDLU
      • 1970年スタンフォード大学テリー=ウィノグラードが開発のシステム
      • 積み木の世界で英語で指示を受け画面に表示する
      • テリー=ウィノグラードはGoogleラリー=ペイジを育てている
  • ボードゲーム
    • DeepBlue
      • IBMが開発したチェス専用コンピュータ
      • 力任せ探索 (Brute-force search)
      • 1996年に世界チャンピオンに勝つ
    • Ponanza
      • 山本一成 開発
    • AlphaGo
    • 探索の組み合わせの数
      • オセロ: 10の60乗
      • チェス: 10の120乗
      • 将棋: 10の220乗
      • 囲碁: 10の360乗
    • コンピュータはミスをしないので終盤はコンピュータが有利
      • すべての組み合わせを探索できるようになってくるため
    • 序盤中盤でコンピュータが強くなるにはスコアの設計が重要
      • 組み合わせを探索しきれないため
    • Mini-Max法
      • αβ法
        • αカット
        • βカット
    • モンテカルロ法
      • プレイアウト
        • ランダムに手をさして終局させること
      • プレイアウトを複数実行してスコアを計算

知識表現

  • 人工無脳
    • ELIZA(イライザ)
      • 人工無脳の元祖
      • ジョセフ=アイゼンバウムが開発
    • イライザ効果
      • 人間と対話しているような錯覚を覚えること
  • エキスパートシステム
    • MYCIN(マイシン)
    • DENDRAL
    • 知識獲得が難しく、インタビューシステムなどの研究も行われた
    • 知識ベースを保守するのはとても困難だった
    • 意味ネットワーク(semantic network)
      • 概念と概念の関係を表現
    • オントロジー(ontology)
      • 知識を体系化する方法論
      • エキスパートシステムのための知識ベースの開発保守にコストがかかるのが発端
      • 特定の領域の言葉の定義やその関連性を形式化
      • 定義された約束事にしたがって知識を記述
      • Cyc(サイク)プロジェクト
        • すべての一般常識をコンピュータに取り込もう
        • 1984年ダグラス=レナートによって開始
        • 現代版バベルの塔と呼ばれる
        • 30年以上経過したいまでも続いている
    • 概念と概念の関係
      • is-a関係
        • 推移律が成立
      • part-of関係
        • 推移率が成立するとは限らない
        • 最低5種類の関係があることがわかっている
    • オントロジーの構築
      • 2つの流派
        • ヘビーウェイトオントロジー
          • たいへん
          • Cycプロジェクトは30年以上経過したいまでも続いている
        • ライトウェイトオントロジー
          • 完全を求めるのではなく効率的にできるかぎり自動的に構築
          • ウェブマイニング
          • データマイニング
    • IBMのワトソン
    • 東ロボくん
      • 東大入試合格を目指す人工知能のプロジェクト
      • 2011年に開始したが、東大合格は不可能という理由で2016年に凍結
      • ほとんどの私立大学に合格できるレベルには達した
      • 意味を理解できないので、読解力に問題があり東大合格は不可能とされた
    • セマンティックウェブ
      • W3Cのティム=バーナーズリーによって提唱

機械学習の歴史

深層学習(ディープラーニング)の歴史

人工知能の用語

  • トイプロブレム(おもちゃの問題)
  • フレーム問題
    • 今しようとしていることに関係のあることだけを抽出することが難しい
    • ジョン=マッカーシー
  • チューリングテスト
    • 人工知能かどうかを判定する方法
    • 人間が会話をし、相手がコンピュータだと見抜けるかどうかで判定
  • 強いAIと弱いAI
    • 1980年にジョン=サールが発表した論文で区分した
    • 強いAI
      • 人間が心を持つのと同じ意味で心を持つ
    • 弱いAI
      • 心を保つ必要はなく、有用な道具であればよい
    • 思考実験「中国語の部屋」
  • シンボルグラウンディング問題
    • 「シマ」+「ウマ」->「シマウマ」
  • 身体性
    • 知能が成立するためには身体が不可欠という考え方
  • 知識獲得のボトルネック
    • 翻訳において一般常識がないと約せないという問題がある
  • 特徴量設計
  • シンギュラリティー(技術的特異点)
    • 人工知能が自分自身よりも賢い人工知能を作れるようになること
      • レイ=カーツワイルは2045年と主張
    • 人工知能が人間よりも賢くなること
      • レイ=カーツワイルは2029年と主張
  • 収穫加速の法則
    • レイ=カーツワイルが提唱
  • AI効果
    • 機械で実現できることが普通になるとかつてはAIだと思われていたことがAIではなく単なる自動化だと思われてしまう人間の心理
  • ENIAC(エニアック)
    • 1946年の世界初の汎用電子式コンピュータ
  • フィルタバブル
  • レコメンドのロジック
  • コサイン類似度

統計の用語

定理・経験則

人物

  • ヤン=ルカン (Yann LeCun)
  • ジェフリー=ヒントン (Geoffrey Hinton)
    • 積層オートエンコーダ
  • Alex Krizhevsky
    • AlexNet
      • 画像認識
  • レイ=カーツワイル
  • ジョン=マッカーシー
    • フレーム問題
  • ジョセフ=アイゼンバウム
    • ELIZA
  • ジョン=サール
  • ロジャー=ペンローズ
    • 物理学者
    • コンピュータは心を持ちえないと主張
  • スティーブン=ホーキング
    • 物理学者
    • 「人工知能の進化は人類の終焉を意味する」
  • アラン=チューリング
  • 福島邦彦
    • CNNの原型のネオコグニトロンを提唱
  • アーサー=サミュエル
    • 機械学習とは「明示的なプログラムを書くことなくコンピュータを動作させる」こと

プラットフォーム

  • Kaggle
  • arXiv
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  • Google Scholar
    • Web上の研究論文の検索
  • Coursera
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