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学ぶ目的
AIの定義は1つではない
人工知能(AI)という言葉は、1956年のダートマス会議で使われ始めました。ただ、何をもって「知能」とするかは研究者によって違い、決まった1つの定義はありません。試験では、定義が1つに決まっていないこと自体が問われます。
4つのレベル
- 単純な制御プログラム … 決められたとおりに動くだけ(温度で動くエアコンなど)
- 古典的な人工知能 … 探索や推論、知識を使って、ふるまいの組み合わせが多い動きをする
- 機械学習 … データから、ルールや特徴の関係を学ぶ
- 深層学習(ディープラーニング) … 何に注目すればよいか(特徴量)まで、データから学ぶ
AI効果
新しい技術が実現して仕組みが分かると、人は「それは知能ではなく、ただの自動化だ」と感じるようになります。これをAI効果と呼びます。
議論されてきた問題
- フレーム問題 … 今の課題に関係することだけを選び出すのが難しい
- シンボルグラウンディング問題 … 記号(言葉)と、それが指す実世界の意味を結びつけられない
- チューリングテスト … 機械と話して、人間と区別できなければ知能があるとみなす
- 中国語の部屋 … 記号を操作して正しく答えても、意味を理解しているとは限らない、という反論
- 強いAIと弱いAI … 本当に心を持つAIか、知能があるように振る舞う道具か
このレクチャーで学ぶこと
- AIの定義が1つに決まっていないこと
- AIの4つのレベルと、その違い
- AI効果
- フレーム問題・シンボルグラウンディング問題・チューリングテスト・中国語の部屋
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#1
未完了
試験の全体像と学び方 ― 145問の試験の形と、シラバスの地図をつかむ
#2
未完了
AIの定義と議論される問題 ― 4つのレベル・AI効果・フレーム問題を説明する
#3
未完了
AIの歴史と探索・推論 ― 3度のブームと、探索木・Mini-Max法を追う
#4
未完了
知識表現と機械学習の登場 ― ルールの限界と、データから学ぶ理由を説明する
#5
未完了
教師あり学習 ― 回帰と分類を見分け、決定木・ランダムフォレスト・SVMを使い分ける
#6
未完了
教師なし学習と強化学習 ― クラスタリング・次元削減・Q学習の考え方をつかむ
#7
未完了
モデルの評価 ― 混同行列から、正解率・適合率・再現率・F値を計算する
#8
未完了