3度のAIブーム

• 第1次ブーム（1950年代後半〜1960年代） … 探索と推論の時代。迷路やパズル、ゲームを解く
• 第2次ブーム（1980年代） … 知識の時代。専門家の知識をルールにしたエキスパートシステム
• 第3次ブーム（2000年代〜） … 機械学習とディープラーニングの時代。ビッグデータと計算機の性能が後押し

第1次は、簡単な問題（トイ・プロブレム）しか解けないことが分かって冬の時代へ。第2次は、知識を書き出す手間が限界になり、再び冬の時代へ入りました。

探索木と2つの探し方

問題の状態を枝分かれの木で表したものを探索木と呼びます。
- 幅優先探索 … 近いところから順に、横に広げて探す。最短の答えが見つかるが、メモリを多く使う
- 深さ優先探索 … 1つの枝を奥まで掘ってから戻る。メモリは少なくて済むが、最短とは限らない

ゲームの探索

• Mini-Max法 … 自分の番は得点が最大になる手、相手の番は最小になる手を選ぶと考えて、先を読む
• αβ法 … Mini-Max法で、結果に影響しない枝を読まずに省く（枝刈り）
• モンテカルロ法 … 局面の良し悪しを、最後まで何度もランダムに打ってみた勝率で見積もる

プランニング

STRIPS は、前提条件・行動・結果の組み合わせで計画を立てる仕組みです。SHRDLU は、積み木の世界で言葉の指示を理解して動かしたシステムです。

• 3度のAIブームと、冬の時代になった理由
• 探索木と、幅優先探索・深さ優先探索の違い
• Mini-Max法・αβ法・モンテカルロ法
• STRIPS と SHRDLU