人工知能（ Artificial Intelligence ）Ｌ ecture 1

人工知能（Artificial Intelligence）Ｌecture 1 鳥取大学工学研究科情報エレクトロニクス専攻田中美栄子

What’s AI？ • http://www.ai-gakkai.or.jp/jsai/whatsai/ • 人工知能って何？ • 人工知能の研究には二つの立場がある． • (1)人間の知能そのものをもつ機械を作ろう • (2)人間が知能を使ってすることを機械にさせよう実際の研究のほとんどは後者の立場にたっている．ゆえに，人工知能の研究といっても人間のような機械を作っているわけではない．

では何をしているのか？ • 例１：「推論」＝「知識をもとに，新しい結論を得ること」 • 例２：「学習」＝「情報から将来使えそうな知識を見つけること」

知識をもとに推論する 五目並べ • 「知識1」＝自分の色（黒か白）が４つ並び、その片端が空いている時、そこに置けば勝てる • 「知識2」＝相手の色が４つ並び、その片端が空いているとき、そこに置かなければ次負ける • 「知識3」＝自分の色が３つ並び、その両端が空いている時、そのどちらかに置けば次の次、勝てる • 「知識4」＝相手の色が３つ並び、その両端が空いている時、そのどちらかに置かなければ次の次の次、負ける

知識の発見 • １人目のお客：パン，おにぎり，牛乳 • ２人目のお客：牛乳と新聞 • ３人目のお客：お弁当とお茶 • ４人目のお客：パン，牛乳，ガム共通点はあるか？→全員が買ったものは、ない商品の相関、あるものを買ったら別のものも買う →「パンを買ったら牛乳も買う」（知識発見!!）

人工知能の変遷 • 人工知能学会のホームページを見よ • 常に動き続けているが、1987年頃にトレンドが変化 • 古い部分（自然言語処理、エキスパートシステム、ビジョン、ロボット）も進化し続けている • 新しい部分（学習理論）：一番ホットな研究が行われている部分 • 保守的には「古い部分」のみを指す

本講義では • 古い部分は教科書に学び、探索、計画、他 • 新しい部分（機械学習）からはその原点であるニューラルネットワークとその周辺について解説する

人工知能研究 • 人工知能(AI)とは知能のある機械 • しかし，実際のAIの研究ではこのような機械を作る研究は行われていない • 強いAI ：本当に知能のある機械 • 弱いAI：知能があるようにも見える機械（人間の知的な活動の一部と同じようなことをする） • AI研究のほとんどはこの弱いAI

Weak AI（弱い意味でのAI）

e.g. １.遺伝アルゴリズム－ genetic algorithm － • 二つの親の特徴が子に混ざり合って遺伝する原理を利用した問題解決の手法． • 探索，機械学習やプランニングを実現する方法として利用されている． • 遺伝アルゴリズムの原理を用いてプログラムを生成する遺伝プログラミング（GP）． • 生物集団の進化の過程や，生体内の活動をシミュレーションする人工生命（ALIFE）．

e.g.２～５ • エキスパートシステム－ expert system －専門家の知見をルールとして蓄積し，推論の手法を用いて問題を解決するシステム音声認識－ voice recognition －マイクに向かって話した内容をコンピュータに理解させる研究．カーナビゲーションなどのシステムで実用化．車内などの限定された状況以外での認識を可能にしたり，誰が話しているのかを特定する研究などに発展画像認識　－image recognition －カメラなどで撮った内容をコンピュータに理解させる研究．コンピュータ内にある絵の内容を理解させる画像理解と，絵の明るさや色調（例えばデジタルカメラのセピア調など)を変えたりする画像処理とに大別．画像処理は実用化されているが，画像理解はまだ研究段階． • 感性処理　－ kansei information processing － • 認知科学や人間工学の知見をもとに，感じが暖かいとか冷たいといった感覚をコンピュータ上に実現しようとする

e.g.6～9 • 機械学習　－ machine learning －　観測センサーやその他の手段で収集されたデータの中から一貫性のある規則を見つけだそうとする研究．数学の統計の分野と強い関連．また，機械学習はAIの他のほとんどの分野で利用されている．ゲーム　－ Game －人間とのゲームをコンピュータにさせようとする研究．チェスチャンピオンとの対戦など自然言語処理－ natural language processing －ふつうの文章に何が書かれているか，その意味内容をコンピュータに理解させる研究．音声認識や情報検索の分野に応用情報検索－information retrieval －蓄積されたデータの中から人間が必要とするものを見つけだす技術．WWWの検索エンジンなどで活用

e.g.10～13 • 探索－ search －データの集まりから条件に合うものを見つけだす手法．データの数が多く，条件が複雑なので様々な工夫が必要．機械学習や推論の基盤となる技術．知識表現－ knowledge representation －知識を，コンピュータの中で，的確に内容を表し，効率よく蓄積する方法についての研究．データマイニング　－Data mining －データベース技術と機械学習が結びついた技術で，大量の整理されていないデータから役に立つと思われる情報を見つけだす手法．例えば，ネット上で買い物をすると，あなたの趣味にあったおすすめ品が示されることがあるが，今までの買い物のデータをもとに顧客の好みをデータマイニンングによって調べている．ニューラルネット－ neural net －生物の神経を元にした手法．機械学習の有力な手法として発展し，AIの各分野で活用．

e.g.14～17 • ヒューマンインターフェース－ human interface －人間が，より簡単にコンピュータなどの装置を操作できるようにするための研究．プランニング－ planning －目的のために，物事をどのような順序で行えば良いかを決めるための手法．マルチエージェント－ multi-agent －簡単な問題を解決できるエージェントがたくさん集まって，複雑な問題を解決しようとするもの．自然界の生物の集団や，金融市場でのディーラの振る舞いを調べたりするのに利用．ロボット－ robot －機械工学と人工知能研究の結びついた研究．ロボットをどう動かせばよいかは，AIの各分野の手法を応用．

人工知能の歴史 人工知能の夜明け（～1956）古き良き人工知能（1957～1969）現実からの反撃（1970～1979）人工知能の産業化（1980～1988）現在そして未来の彼方へ（1989～）その後

人工知能の夜明け（～1956） 人工知能の夜明け（～1956）コンピュータが開発され機械による計算が可能になると，今まで哲学・数学・論理学・心理学などの分野で論じられていた 1921年, K.Capek(カレル・チャペック)が“R.U.R. (Rossum‘s Universal Robots)”という劇を発表．ロボットという言葉が初めて出現． 1943年 , W.McCullochとW.Pittsが “A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity”を出版． 1943年 , A.Rosenblueth，N.Wiener，J.Bigelowが論文で“サイバネティクス”という言葉を用いた． 1945年, V.Bushが “As We May Think”を出版将来，コンピュータが人間の活動を補助することを予見した．人間の知的活動を行う機械「労働」を意味するチェコ語: robotaからを作る試みが始められた W.McCullouchとW.Pittsの人工ニューロンの提案 C.ShannonやA.Turingによるチェスのプログラムの作成 M.MinskyとD.Edmondsによる人工ニューロンの制作などの試み等． 1956年にはJ.McCarthyらが発起人となった“ダートマス会議”で，この分野が“Artificial Intelligence（人工知能）”と呼ばれる．

人工知能の夜明け（～1956） • ロボット三原則 • ロボットは人間に危害を加えてはならない。また、その危険を看過することによって、人間に危害を及ぼしてはならない • ロボットは人間にあたえられた命令に服従しなければならない。ただし、あたえられた命令が、第一条に反する場合は、この限りでない • ロボットは、前掲第一条および第二条に反するおそれのないかぎり、自己をまもらなければならない 1946年, J.P.EckertとJ.W.Mauchlyが ENIACを開発． (世界最初の汎用電子計算機) 1950年, J.von Neumann（ノイマン）が不可能であるとされていた自己再生可能な機械を，29種のセルを用いて可能にする自己増殖オートマトンを呈示． 1950年,C.Shannonが探索問題としてのチェスの解析を行う． 1950年, I.Asimov （アイザック・アシモフ）がロボット三原則を発表．

人工知能の夜明け（～1956） 1951年, M.MinskyとD.Edmondsが, 40個のニューロンをシミュレートするSNARCを制作． 1955年, 手塚治虫の鉄腕アトムが出版． 1956年, ダートマス会議にてJ.McCarthyにより “Artificial Intelligence（人工知能）”という言葉が使われ, A.Newell，J.C.Shaw，H.Simonによって，最初のAIプログラム“Logic Theorist”のデモが行われた

古き良き人工知能（1957～1969） • この初期の時期のAIの研究は成功の連続．それまで，単なる計算しかできなかったコンピュータが少しでも知的なことができるのは驚異的なことでAIの春ともいうべき時期．この時期のAIは明示的に記号で表された論理を基盤に成立していて，今では少し否定的な意味を込めて「Good Old Fashioned AI（古き良き人工知能）」と呼ばれている．この時期，順調に成果を上げていた人工知能研究だが，1969年には最大の難問「フレーム問題」がJ.McCarthyとP.J.Hayesによって指摘される．

古き良き人工知能（1957～1969） • 1957年, (A.Newell，J.C.Shaw，H.Simonが, • General Problem Solverを作成 • 1957年, J.Backusが最初の高級言語FORTRANを開発． • 1952-62年, A.Samuelがチェッカーというゲームを行う • 　　　　　　　　プログラムを作成，世界チャンピオンに挑戦するまでに • 1958年, J.McCarthyがLISP言語を開発． • 1958年, J.McCarthyがAdvice Takerを作成． • (動作中でも新たな公理を受け入れることができるため，新しい問題に対しても再プログラムが不要な，初めての本格的AIシステム．)

古き良き人工知能（1957～1969） 1958年, Friedbergが機械進化（現在の遺伝的アルゴリズム）の実験を行う 1959年, H.GelernterとN.Rochesterが,幾何的な定理証明を行うプログラムを作成． 1950末-1960初年, M.Mastermanが,機械翻訳に意味ネットワークを使用． 1960年, B.WidrowがHebbのニューラルネットの学習則を拡張． 1961年, J.Slagleが最初の記号積分を行うプログラムSAINTを作成． 1962年, 最初の工業ロボット企業Unimation創設．

古き良き人工知能（1957～1969） 1962年, F.RosenblattがB.Widrowのニューラルネットをパーセプトロンと呼び，その集束定理を示した． 1963年, T.EvansがIQテストで行われるのと同様の幾何類比問題を扱うプログラムANALOGYを作成． 1963年, I.Sutherlandが対話的なグラフィックの利用をコンピュータに導入したスケッチパットの論文を発表． 1963年, E.A.FeigenbaumとJ.Feldmanが, 最初の人工知能全般についての本 “Computers and Thought”を出版． 1964年, D.Bobrowが，代数の文章題を解くのに十分な自然言語の理解がコンピュータに可能なことを示した．

古き良き人工知能（1957～1969） 1964年, B.RaphaelがQ&Aシステムでの知識の論理表現の能力を示したSIRプログラムを発表． 1965年, J.A.Robinsonが, 機械的な証明手続き Resolution Methodを発明．形式論理によってプログラムが効率よく実行できるようになる． 1965年, J.WeizenbaumがELIZAを開発．英語でいろいろな話題について会話ができるプログラムで，精神科医をまねたバージョンはネットワーク上で人気を集める 1965年, L.A.Zadehが, ファジー集合を提唱．

古き良き人工知能（1957～1969） 1966年, 最初のMachine Intelligenceワークショップの開催． 1966年, R.Quillianが意味ネットワークのデモを行った． 1966年, 機械翻訳に対する否定的なピアス勧告がでた．機械翻訳研究に対する財政支援がうち切られ，研究が停滞． 1967年, E.Feigenbaum，J.Lederberg，B.Buchanan，G.Sutherlandの DENDRALは，生体の化合物の質量スペクトルを解析した．科学解析において成功した最初の知識ベースのプログラム． 1967年, J.MosesのMacymaは数学において成功した最初の知識ベースのプログラム．

古き良き人工知能（1957～1969） 1967年, R.Greenblattは知識ベースのチェスプログラム MacHackを制作．クラスCのトーナメントで対戦できた． 1967年, S.Amari（甘利）によるニューラルネットのバックプロパゲーションによる学習手法． 1968年, M.MinskyとS.PapertがPerceptronsを出版し単層ニューラルネットであるパーセプトロンの限界を指摘． 1968年, B.RaphaelのSemantic Information Retrieval(SIR)システム．かなり，制限の強い部分英語による入力を理解できた．

古き良き人工知能（1957～1969） 1968年, D.C.EngelbartがON Line System(NLS)のデモを行う．マウスやビットマップディスプレイなど現在の　　　　　　インターフェースの基本的な要素が含まれていた． 1968年, N.WirthがPascal言語を開発． 1968年, A.C.Clarkeの小説「2001年宇宙の旅」が S.Kubrickによって映画化．　　　　　　人工知能を搭載したコンピュータHAL9000が登場． 1969年, 軍事用ネットワークのARPA-net稼働

古き良き人工知能（1957～1969） 1969年, SRIrobotが移動能力，パーセプトロン，問題解決を統合したデモを行う． 1969年, R.Shankは自然言語理解での概念依存モデルを定義. R.WilenskyとW.Lehnertは話の理解に， J.Kolodnerは記憶の理解に利用． 1969年, 第1回International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI)開催 1969年, J.McCarthyとP.J.Hayesが人工知能最大の難問 “フレーム問題”を指摘．

現実からの反撃（1970～1979） • 1958年にH.Simonは10年以内にコンピュータはチェスチャンピオンに勝利することや，新たな数学の定理が証明されることを予見した．しかし，少数の例ではうまく動作した方法が大規模な問題には適用できないことがこの時期明らかになる． • 浮上する三つの問題：一つ目は初期のAIプログラムが単純な操作だけで動作し，対象に関する知識を持っていなかったこと二つ目は規模の問題．プログラムが原理的に解を持つことと，プログラムが実際に解を得ることができることは別．三つ目は，知的構造を生み出すための基本構造の限界が指摘された．それに対し，どんな問題でも解くことのできる汎用のシステムではなく，対象領域の知識を十分に用いたシステムによって，これらの問題を解決する試みが行われた．しかし，これは困難な問題を解くには，あらかじめその答えをほとんど知っていなくてはならない．

現実からの反撃（1970～1979） 1970年, J.Carbonellは，知識表現として　　　　　　意味ネットワークを用いたコンピュータの補助による　　　　　　説明用プログラムであるSCHOLARを発表． 1970年, B.Woodsは，自然言語理解の表現のために Augmented Transition Networksを利用． 1970年, E.F.Coddがリレーショナル・データベースを開発． 1970年, P.Winstonは，積み木遊びの世界で　　　　　　例から概念を学習するARCHプログラムを発表． 1970年, 初めてJ.RobinsonとD.Walkerが有力な　　　　　　自然言語処理のグループを創設．

現実からの反撃（1970～1979） 1971年, T.Winogradは積み木遊びで使われる英語を理解するSHRDLUのデモを行う．これは英語で指示された通りにロボットアームを動かすことができた． 1972年, A.ColmerauerがPrologを開発． 1972年, S.CookとR.KarpがNP完全性の理論を発表． 1973年,ライトヒル勧告．組合せ爆発問題を指摘した勧告．イギリスで2大学を除きAI研究の補助金がうち切られる．

現実からの反撃（1970～1979） 1974年, T.ShortliffeがMYCINというシステムで，医療診断の領域で，知識表現と推論を用いたルールベースシステムの能力を示した． (最初のエキスパートシステム) 1974年, E.Sacerdotiは最初のプランニングのプログラム ABSTRIPSを作成．階層的プランニングの技術を開発． 1975年, M.Minskyが，広く利用されている知識表現の方法であるフレームを，スキーマやセマンティックリンクの概念と共に発表．

現実からの反撃（1970～1979） 1975年, Meta-Dendralプログラムが化学分野で新規の結果を得る．コンピュータを用いた, 学会誌に載った最初の科学的発見． 1975年, Waltzが線画を理解する為の制約伝搬アルゴリズムを発表． 1975年, J.H.Hollandが遺伝アルゴリズムという言葉を　　　　機械進化の代わりに用いる． 1970年中, B.Groszは伝統的AI手法の談話のモデル化についての限界を呈示．Grosz，B.Webber，C.Sidnerが, centeringの概念を用いて，自然言語処理において談話と前方照応参照に注目

現実からの反撃（1970～1979） 1970年中, D.Marrが“primal sketch”を示し，視覚パーセプトロンでのその役割を示した． 1970年中, A.KayとA.GoldbergがSmallTalk言語と，現在のGUIの原型となるAltoを開発．オブジェクト指向プログラミングとグラフィカル・ユーザー・インターフェースを確立． 1976年, Ethernetの開発．

現実からの反撃（1970～1979） 1976年, D.LenatのAMプログラムは発見モデルのデモを行った． 1976年, R.Davisがメタレベル推論の能力を示した． 1978年, C.Langtonにより人工生命の研究が始められた．コンピュータの中で生命の活動や進化のシュミレーションを行う試み． 1978年, B.W.KernighanとD.M.RitchieがC言語を開発． 1978年, T.MichellがVersion Spaceを発表．概念形成プログラムの探索空間について述べた．

現実からの反撃（1970～1979） 1978年, M.StefikとP.FriedlandのMOLGENプログラムが知識をオブジェクト指向で記述し，遺伝子複製の実験に応用した． 1979年, B.Van MelleはMYCINの知識表現と推論を一般化したEMYCINプログラムを開発．多くのエキスパートシステムシェルの原型となる． 1979年, J.MyersとH.PopleはINTERNISTを開発．これはDr.Myers'clinicalknowledgeに基づく医療診断プログラム． 1979年, C.Green，D.Barstow，E.Kantらは自動プログラミングのCHIシステムのデモを行う．

現実からの反撃（1970～1979） 1979年, H.MoravecがStanford Cartを開発．最初のコンピュータ制御の自律した車で，椅子のたくさんおかれた部屋や，スタンフォードのAI研究所を周回することができた． 1979年, D.McDermott，J.Doyle，J.McCarthyが非単調論理とtruce mentenanceの形式的な側面についての研究の発表を始めた． 1979年, 最初の表計算ソフトVisicalcがD.Bricklinによって開発される． 1979年, T.Truscott，J.Ellis，S.BellovinらによりUSENETの稼働

人工知能の産業化（1980～1988） 商用のデータベースシステムが開発されるようになった．日本で第5世代プロジェクトが開始され，それによるAIへの関心の高まり，日本がAI研究で優位に立つ危惧などから，各国でAI研究への補助や投資が活発に．

人工知能の産業化（1980～1988） 1980年, L.Erman，R.Hayes-Roth，V.Lesser，R.Reddyが, 黒板モデルについて発表．このモデルは音声理解システムHEARSAY-IIで用いられた． 1980年, 第1回Conference of the American Association of Artificial Intelligence (AAAI)の開催． 1981年, D.Hillisが非常に並列性の高いコネクションマシンを設計． 1982年, 日本で第5世代プロジェクトの開始．超並列で論理型言語を実行するコンピュータと自然言語の理解などを目標とした

人工知能の産業化（1980～1988） 1982年, B.KahnやV.Cerfらが中心にTCP/IPプロトコルが完成 1983年, J.Laird，P.Rosenbloom，A.NewellがSOARを発表． 1983年, J.AllenがInterval Calculusを発明．時系列事象の最初に幅広く用いられた定式化． 1984年, D.Lenat が常識をコンピュータに蓄積する CYCプロジェクトを開始． 1980年中, ニューラルネットのバックプロパゲーション・アルゴリズムが広く用いられるようになる 1986年, 日本人工知能学会の設立．

人工知能の産業化（1980～1988） 1986年, R.Brooksが, サブサンプション（包摂）アーキテクチャーを提唱． 1985年, H.Cohenの自動描画プログラムAaronのデモが AAAIで行われた． 1987年, M.Minskyが“Society of Mind（心の社会）”出版．心を協調するエージェントの集団と考えた． 1988年, Pearlが信念ネットワークの定式化を行った．

現在そして未来の彼方へ（1989～） 直観によらない厳密な理論や確固とした実験事実をもとに現実の世界の問題を対象とするようになった．

現在そして未来の彼方へ（1989～） 1989年, D.PomerleauがALVINN（An Autonomuous Land Vehicle in a Neural Network）を制作． 2850マイルのうち50マイルを除いてコンピュータ制御による運転によって大陸を横断した．（金出） 1989年, B.Artherが人工株式市場の構築を行った． 1989年, T.Berners-LeeがWorld Wide Webを開発． 1990年, J.R.Kozaが遺伝的プログラミング（GP）を開始． 1990初年, G.TesauroがTD-Gammonを制作．強化学習によって強くなるバックギャモンのチャンピオンレベルのプログラム．

現在そして未来（1989～1999） 1990年中, データマイニング技術の誕生． 1997年,チェスプログラムDeepBlueがチェスチャンピオンに勝利する 1997年, H.Kitano（北野）らが中心となり第1回のRoboCupが開催された． 1999年, ロボットペットが発売された． 1990年末, WWWから収集した情報がAI技術を用いて処理されるようになった．未来人間と同等の知的活動が可能な人工知能が完成．

その後（1999～2005）、、、 1999年, 　ホンダの２足歩行ロボット発表ソニーのペットロボット、AIBOが普及ケータイ電話の急速普及 2004年, ATRからロボットキットの販売始まる 2005年, ICタグの普及へ 2005年, 　生体認証の普及へ 2005年, 　愛・地球博で大量のロボットが活躍

更にその後、2005-2009～ 製品（人形型：AIBO,アザラシ,ヒト型,…；　ゲームソフト，将棋・チェス；文書作成，検索） 2013年, コンピュータ対人間の将棋において, 現役のプロ棋士との正式ルールでの対戦で初めてコンピュータが勝利

人工知能（ Artificial Intelligence ）Ｌ ecture 1