最近すごく人工知能について興味を持っているんですけど。
実際に人工知能はどのようなアルゴリズムで動いているのか
どのようなソースで動いているのかまったくわかりません。

高卒程度の学力しかない自分でも果たして人工知能は作れるのでしょうか?
どのようなことを勉強すれば人工知能を作成できるのでしょうか?
できればわかりやすい参考書などを教えていただけるとありがたいです。

決してむずかしいものを作ろうとはまだしていませんので、
どうか、どなたかわかる方教えてください。よろしく御願いします。

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とは 人工知能」に関するQ&A: 技術的特異点とは人間の限界を人工知能が超えるからその先どうなるかは人間にはわからない とゆうことでし

アンサープラス

最近、人工知能の進化が目覚ましく、色々な分野で注目を集めていますよね。



・人工知能のやさしい説明「What's AI」
http://www.ai-gakkai.or.jp/whatsai/

・人工知能 - Wikipedia
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%BA%E5%B7%A5 …

教えて!gooでも、AIが使われていますよ。

・恋愛のお悩みにお答えします | 教えて!gooのAIオシエル
https://oshiete.goo.ne.jp/ai?from=today

A 回答 (10件)

http://www.geocities.jp/bonanza_shogi/

最近はプロ棋士を負かす将棋ソフトがあります。
人工知能とは少し異なるかも知れませんが参考にはなると思います。
上のURLは、有名なもので、ソースコードが公開されています。
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長い時間をかけて、様々な方が回答をされていますので


私が回答すべきか悩みどころですがあえて…

人工知能に関してよく言われることは
そもそも人間は「知能」というのがそもそも何であるのかを定義できていないということです
人間に知能はあるのでしょう、おそらくチンパンジーにも、では猫には?鼠には?昆虫には?と、その境目も曖昧です
ただ、論理的に順番に手順を踏んでいく能力であれば人間は、世界最初の貧弱極まりないコンピューターにさえ勝つことは出来ませんのでそれだけで結果を計算するものは人工知能とはまず言いません

大学の人工知能の教科書などもありますが、人工知能という体系立った学問があるとは言えないで

・将棋などのゲーム有限確定完全情報ゲームの攻略
・(自然)言語処理
・コンピュータービジョン

等々の各分野のカタログ的な紹介になっている状態です
ただ、誤解を解いておかないのは「人間みたいなものを作る」というのが今の人工知能の研究ではないということです
(作りたい研究者はたくさんいそうですが、取っ掛かりが掴めていなのです…)

強化学習やパーセプトロン、サポートベクターマシンや遺伝的アルゴリズム等
”比較的”よく使われるアルゴリズムや言語などはありますが
まずは、人工知能の世界を俯瞰(ふかん)して、自分がやってみたいことを朧気ながら掴みるのがオススメでしょう

アルゴリズムはその分野で性能が良く、比較的よく使われるものがあるので、その2,3の候補から自然と選ぶようになるはずです

他の道としては、やっとそういう研究が出来るようになってきたということなのでしょうが
言語処理や認知、コンピュータービジョンなどの、人工知能の各分野の成果を統合するとどうなるかの研究に参加出来るようになる

さらに厳しい道として、そもそも知能とは何かを考える、これは回答された方々の中で欲求や五感とは何かを考えるよう答えられた方々がいらっしゃいますが、正直未だ哲学者地味た議論の最中で、コンピューターのプログラムにどう落とすべきか、取っ掛かりがない試練の道ではあります

とりあえず、おすすめの書籍は、大学の人工知能の講義で説明されるような本ですね
Amazon等で「人工知能 概論」で条件検索して200~350p程度の分量、2500~3500円の価格の
書籍を探すのがよいでしょう
ここの当たりに関しては、難解な数式も殆ど出てきませんし、楽々突破できると思いますよ
http://www.amazon.co.jp/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F …

そこから再度やりたいことが絞り込めたら、その分野のオススメをもう一度こちらで質問してみてください
大学の専門書の場合個々のプログラム言語でのサンプルコードなどは余り掲載されていないで、Φとかλとかの記号で
基本的な数式と論理的な意味の解説に終始しているものが多いので
数式を見てコードが浮かんでくるレベルの経験があるわけでないのならば
サンプルコードが豊富な替わりに、平たい文章でワンステップづつ進んでいけるものを求めたほうがいいですよ
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2001年の質問だこれ@@


5感や生命活動をパラメータ的に設定して
例えば一定値以上の温度なったら火傷イベント発生、冷やすや直前で離れるという行動を取ったらその個体(プログラム)は生存、しなかったら失敗
みたいなのを永遠にシミュレートしていってとりあえずプログラム上の(生物)を作るといいかもしれない。
生命活動に影響がありそうなパラメーターが増えてくると恐怖パラメーターが増えていくみたいな感情パラメーターも大切でしょう。

逆に幸福パラメーターも必要でしょうね。でも薬漬けみたいになって頭らりっちゃっても死亡イベント発生するとか。
そうやって生き残ったプログラムが状況に対してどういう判断を下すかすぐれたものにはなってそうです。
範囲外の値を出したら死亡みたいな。

観測者(神)とプログラム(人間)の間で何度も淘汰されつつ我々にとってもっとも親和性の高そうなものを間引いていけばいいのではないでしょうか。
いやまぁ思いつきで適当に書いただけでかなり無茶や的外れ言ってるかもしれないけど。
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機械学習という分野を専門に勉強している学生です.



一般的に言われる人工知能とは,幅広く使われる単語のため,何に焦点を当てて話したらよいかわからないのですが,私の専門である「学習」という分野における人工知能について話します.

「学習」の分野に限って言えば,人工知能の最終目的は「人間みたいな行動をするように学習すること」ではありません.言ってしまえば人間も頭が悪い部分が多いため,人間がとる行動というのは常に最適化されているというわけではありません.よって,学習という分野における人工知能とは,人工的に作り出す知能で,最終的には人間のとる行動よりも良い行動をとることを目指しています.

話は変わりますが,今年4月に行われたプロ将棋棋士とコンピュータの対戦(電王戦という名前だったような...)をご存じですか?この時に使われたコンピュータソフトには全て機械学習という手法が用いられています.この時の電王戦(?)はコンピュータ側の勝利となり,コンピュータは今や将棋においてはプロと同等以上の知能を持っていることになります.

機械学習について語る前に,学習の概念において大切な2つのキーワードを紹介します.教師あり学習と教師なし学習です.それら単語の意味は文字通り,教師がいるかいないかという違いになってきます.たとえば野球のバッティングなどを習う際,コーチがいてスイングの際に腕の角度やら腰の使い方やらいちいちひとつひとつの行動についてチェックしてくれるのが教師あり学習です.一方で教師なし学習はとりあえず,バッティング練習をひたすらやって,自分がうまく打てたかどうかによって,自分で考えて上手なバッティングフォームを見つけることを指します.

これら二つの学習にはそれぞれメリットデメリットがあります.教師あり学習では学習速度はめちゃくちゃ早いです.教師がどこが悪いか言ってくれるので,すぐに学習できます.しかしながら,その教師が悪ければ,学習した後の行動もよくなりません.そして,最終目標は教師の模倣であるため,教師以上に賢くなることはありません.教師なし学習では,これらの教師といったものが無いため,学習の可能性は無限大ですが,学習スピードは極めて遅く,また学習効率も悪いです.何事も自分ひとりで考えるのは難しいもんです.教師あり学習と教師なし学習はたぶん人間に対しても同じようなことが言えると思います.そして,今現在の機械学習の多くは人間の学習と似ています.面白いですね.


コンピュータ将棋ではこれらのハイブリット手法が用いられていました.教師あり学習では,人間のプロ棋士同士が戦った際の棋譜を教師とし,まずは人間のプロのように打てることを学習させました.そののち,教師なし学習で,何度もほかのコンピュータ等と戦い,そしてプロ棋士以上の知識を身に着けようとしていきました.その結果,プロ棋士対コンピュータ将棋の結果はコンピュータ側の勝利となりました.


今後の機械学習の課題は教師あり学習ではなく,教師なし学習をいかに効率化できるかがポイントとなっています.それさえクリアできてしまえば,本当に人間よりも賢いコンピュータができる可能性も充分にあると自分は思っています.



ちなみに,一般人が思っているような,「コンピュータが人らしくなる」という意味での人工知能はこの機械学習という手法ではおそらく難しいでしょう.まず,人間の話している「言語」について教師あり学習させようと思っても,まず教師データ自体をつくるのが極めて困難だからです.コミュニケーションの際に「こういう会話が来たらこう返答する」という教師をつくること自体がそもそも難しく人間自体もわかっていません.また,教師なし学習で学習させようとしても,コンピュータ自体,話すこと自体の良し悪しを決定するのはとても無理です.よって教師なし学習も無理でしょう.100歩譲って,コンピュータができる範囲は言語の意味理解まででしょう.


じゃあ人間はコンピュータに学習できないようなことまで学習できるとは天才か,と思う人もいるかもしれませんが自分はそうは思っていません.人間は生まれもって,お腹がすくなどという生命活動をしているため,生きるためにはしなければならないことが数多く存在します.個人的には,「話す」という行為も実は生命活動にかかわっている大切な行動だと思っています.なので,生まれもって人間は「お腹がすくと死ぬ」という学習をすでに行っており,極端な話にはなるけれども「お腹がすかないためには他の人と話してごはんを得る」という学習結果を得て,他の人とコミュニケーションをとるようになります.つまり,人間は話す目的が存在するので,それに従って学習するようになりますが,コンピュータ側は目的が無いので学習できない,私にとって人間とコンピュータの学習の違いはただそれだけのことだと思っています.



ちなみに,人間らしいコンピュータを作るための研究ではどちらかといえば人口無脳の研究が多いと思います.これは以前の回答者様が回答済みなようなので割愛させていただきます.
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今の人工知能に足りないのは生き物は生命活動を中心に生きていて、五感は生命活動をカバーする手段にすぎないという事です。


赤ちゃんは他の動物と同じように本能などで動きます。私は覚えています。
カギになるのは感情、特に三大欲求だと思います。睡眠は情報を整えたりするのに大切で、食欲は動力に必要で、性欲は自分以外の認識に大切だと思います。
睡眠はスイッチ、食事は燃料、性欲は五感が中心だと思います。
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私は、人工知能の作りかたというのは、決まった方法はないと思います。



やはり、「知能」をどう考えるか・・・という点が重要だと思います。おそらく、プログラムというもの自身がそうだと思います。目的があってその目的を達成するために、どのように論理的に考え、それをプログラムにするかが、プログラミングだと思います。

ですから「高卒程度の学力しかない自分でも・・・」は、まったく関係ないように思います。

一般に言われる、「人工知能」とは何かを知りたければ、文献などを探せばよいであろうし、作りたいのであれば、どのような機能を持ったものを作りたいかを徐々に具体化することが必要だと思います。(「人工無能」のような反応は、やはりそのようなことを突き詰めていってできたものだと思います。)

アルゴリズムも大切ですが、自分が何かを考えたときに、「何を基準にどのように判断したか」などを、具体化していってはどうでしょうか?
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この回答へのお礼

ご回答ありがとうございます。
確かに自分の中で「知能」については漠然とした考えしかありませんでした。
どのような機能を持たせたいかも具体的に考えていきたいと思います。
ありがとうございました。

お礼日時:2001/06/13 12:45

どうもこんばんは。


下記の「人工無能」はフリーのチャットCGIでもあちこちにあるので
探して設置してみればいいかと思います。
けっこうおもしろいですよ。

僕は学生時代にQ学習という手法を使ってロボットに学習をさせていました。
それは、学習のプログラムを作った後は、目的の行動を与えてやるだけで、
ロボットは試行錯誤しながら次第に目標の行動を達成できるようになるという物です。

実際には、ロボットにQマップという情報を保持させて、
ロボットのとった行動に従ってQマップの値を変化させていきます。
目標の行動を偶然とった場合にその行動を高く評価してやり、
目標行動へ達する行動、目標行動の直前の行動へ達する行動
その直前の行動へ達する行動と最適な行動を覚えていき、
最後には与えられた環境のどこでも目標の行動をとるというものです。

有名なのは、数カ所の駆動部分があり、そのロボットにメジャーを取り付け、
できるだけメジャーの増え幅が大きくなるように行動させるという学習ロボットです。
最初は適当に動かしていた駆動部分ですが、次第に素早く動き回るようになるという物です。
見たことありませんか?

他には遺伝的アルゴリズムを使って、よりよい行動を個体を残しながら進化させるというプログラムもありますよ。

まずはこれらのキーワード(Q学習、遺伝的アルゴリズム等)で検索して見てくださいな。
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この回答へのお礼

ご回答ありがとうございます。
ロボットの話は初めて聞いたので「そうなのか~」と思いました。
教えていただいたキーワードで検索してみます。
ありがとうございました。

お礼日時:2001/06/13 12:40

こんにちは、honiyonです。



 検索エンジンで調べてみましたが、以下のような面白いものを見つけました。
 人工知能ではなく、人工アリです。
   http://home.ksp.or.jp/csd/ga/gatrial/ChA_3_2.html

 また、たくさんヒットしたのでその検索結果をのせておきます。(参考URL)

 既存のアルゴリズムを学ぶのも良いですが、自分で考えてみるのも面白いですよ。 奇抜な発想が出てくるかもしれません。
 私も人口無能を作って遊んだ事がありますが、なかなか楽しかったです。 基本的なアルゴリズムは Pesukoさんの回答にあるものと同じものを使いました。 「この単語とこの単語が入っていたら、このメッセージを表示」とか独自の拡張をしたりしていました。

 参考になれば幸いです(..

参考URL:http://www.google.com/search?q=%90l%8DH%92m%94%5 …
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この回答へのお礼

ご回答ありがとうございます。
「人工アリ」ですか、参考URLまで教えていただきありがとうございます。
自分自身、発想力はあまりないので(妄想力は大いにあり)まず既存から
学んでいきたいと思います。
ありがとうございました。

お礼日時:2001/06/13 12:38

リスト処理というデータの処理方法を使用して、アルゴリズムを作成するのが普通です。

人工知能を作成しやすい言語としては、LISPやプロローグ(スペル忘れた)が良く使われるようですね。
人の脳に如何に近づけるかということよりも、人の考え方に近いデータをすばやく引き出すことが出来るかが問題となるようです。
人工知能については多くの書籍が出ていますので参考にされたらいかがですか?
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この回答へのお礼

ご回答ありがとうございます。
人工知能に関する書籍を近くの大きな書店で探したんですが、
なかなか、これといったものがありません。
もし、お勧めの書籍がありましたら教えてください。
「リスト処理」で探してみます。
ありがとうございました。

お礼日時:2001/06/13 10:56

10年ほど前に”人工無能”なるプログラムがありました。


PC<こんにちは OP<こんにちは PC<こんにちはてなに? OP<こんにちは、は挨拶 PC<挨拶とは?
と延々PCが質問してくることに答えていったように思います。
文章の関連付けのみで50語程度覚えさせるとそれなりにAIのような会話が成立した記憶がありますが、一太郎のVer6(バージョンの記憶はあいまいです)あたりのマクロでも同じようなプログラムがありました。
確かDOS版だったように思います。
AIの回答でなくてごめんなさい。
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この回答へのお礼

回答ありがとうございます。
その「人工無能」は語句の意味を理解していっているということでしょうか。
そのものが「人工知能」のように思えます。
もっと自分でもいろいろ調べてみようと思います。「人工無能」についても
ありがとうございました。

お礼日時:2001/06/13 09:53

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一応回答時に

--------
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オシエルについてもっと詳しく知りたい方はこちらから↓
http://oshiete.goo.ne.jp/ai

って最後に付いてますから人かAIか解る様になってます
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Q計算知能と人工知能との違い

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宜しくお願いします。

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人工知能とは、人間の知的な活動/行動をコンピュータで実現しようとするもので、20年程前にブームになりました。

当時 Lisp に代表される記号(シンボル)による情報処理が中心でしたが、これは結局、それまでの数値計算から、知的に見える記号情報処理になっただけで、最終的な人工知能の実現は不可能であることが判明しました。

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Q人工知能の倫理指針

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人工知能学会がどう考えたのかという意味ではなく、どういう可能性があり得るかという質問です。

「人工知能が人工知能を際限なく作り出すことなどできない」という話は横に置き、できてしまうとしたら、どんな形あるいは方式の可能性があるでしょうか。

人工知能が人工知能を作り出したら、人間にはもう何をやっているのか分からなくなるようにも思います。
きっとその時のためにいまから指針を作ろうというのが、上の指針の趣旨だと思います。

また、コンピュータの電源を切ってしまいたくても切れなくなるような可能性もあるとしたら、どんなことが考えられるでしょうか。
よろしくお願いします。

Aベストアンサー

人工知能に作曲させるとか、膨大な数の医学論文から主旨内容を理解して検索するとかが行われてますので、人工知能が人工知能について調査検索すれば新しい人工知能が作れるのでは。また、拡大解釈すれば、人間も神が作った人工知能ですし。

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志望大学としては、大阪大学・東北大学・東京工業大学あたりを考えております。
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この分野に詳しい方、盛んな大学を教えてください。

また、
研究者以外に、就職先としてどのような企業があるのでしょうか?

Aベストアンサー

人工知能はおもに「会話」分野のことです。
言語学、文学、心理学などが関係すると思います。


経路探索アルゴリズム
http://ja.wikipedia.org/wiki/A*

カーナビや、ゲームのモンスターなどがプレイヤーに向かっていく経路(岩などを避ける)などに使われていると思います。

新しいアルゴリズムを開発するのも、もちろん良いと思います。


最短経路探索だけでなく、
多少遠回りをしてでも渋滞を避ける経路を探す(あと数分でラッシュアワーに入るから、今は空いている道でも避けよう)、
という程度までは実用化されています。

また、自動操縦はそのまま、各自動車会社が自動操縦として開発されています。
(大型飛行機は、飛行中の自動操縦は標準です。)


志望されている大学に入学してから、追々勉強していけば良いと思います。
がんばってください。

ご参考まで。

Qどこで人工知能と人工知能もどきを分けると考えますか?

人間と同じ思考回路及び記憶回路を持ち合わせていて、かつ、人工物であればそれは人工知能と呼んで差し支えないと思います。

電卓はある入力に対して計算結果を返してくれます。
例えば
入力:1+2=
結果:3
これは計算を処理するだけの能力は持ち合わせています。
過去を振り返ればこれだけでも人工知能で通用する時代もあったことと思います。
電卓を人工知能と呼ぶのは現代でも有効ですか?
また、電卓が人工知能である場合にはソロバンなどはどうでしょうか?
頭の中には電流が流れていますが電気の有無では分けられないですよね?

電卓などは人工知能と認めないというのであれば
何が出来たら人工知能なのでしょうか?

またクローン人間は人工知能であると考えますか?
xinmanはある意味究極の人工知能であると考えてます。

質問の要点は
「どこで人工知能と人工知能もどきを分けると考えますか?」
です。

みなさんの考え方をお聞かせください。宜しくお願いします。

Aベストアンサー

人工知能の定義については、哲学者の間でも定説はありません。確かに人間の知能の一部を代替する機械、という意味なら電卓は人工知能ですが、それをAIだという人は誰もいないでしょう。電卓には計算以上のことはできないからです。

算盤は自動的に何かをする事はありません。人間が一つ一つの手順を与えて始めて演算ができます。こういうデバイスを通常、我々は「道具」と呼びます。道具は人間の知能活動を支援してくれる装置ですが、これもAIとは呼びません。なぜなら人間が関与しなくなった途端、それはたちまち動きを止めてしまうからです。自律的ではないのですね。

AIとは、人工的に作られた知能、ということです。この人工、という意味は「生物的行為」は含まれていません。従ってクローン人間は人工知能とは言えません。「子作り」を「ロボット製造」と呼ばないのと同じ理由です。

では何がAIかというと、古くはチューリング・テスト、というものが唱えられました。これは心理学の行動主義に基づいた考えで、外側からみて人間らしい反応を返すようであれば知能があるとみなす、という概念です。

しかしこれに対してドレフュスら伝統的哲学者は痛烈な反論を浴びせます。その一つが「中国語翻訳問題」というもので、全く中国語が分からない人に辞書と翻訳手順書だけを与えて翻訳させ、その翻訳文が意味が通っているとします。その場合、その翻訳者は中国語を理解したといえるでしょうか?

チューリングテストによれば、それは「理解」とされますが、我々は通常そのような行為を「理解」とは呼びません。それは「機械的」「鵜呑み」といわれ、知能とは異なるものとされています。この辞書と翻訳手順というのは、知識とルールという人工知能の基本概念の事を比喩したものですが、中国語問題はそのようなやり方では知能は模倣できない、ということを示したものです。

しかし、この事はある重大な帰結を示唆していました。それは「外側から知能を理解することはできない」という事です。技術が進み、人間の神経網を細部まで模倣するデバイスができたとしましょう。しかし、そのデバイスが人間と同じ知能や感情を持っているとは、誰も分からないし、知ることもできないのです。なぜなら、誰もそのデバイスの「心」を感じ取ることはできないからです。(我々が他人の心を知ることができないのと同じ)

コウモリの比喩はその辺の事情を言い表しています。コウモリAとコウモリBは同じ脳神経を持っていますが、Aが青と感じる神経に、Bは赤と接続しています。しかしBは赤と感じる神経は青という出力回路に接続しています。つまり、同じ「青」という入力を与えても、AもBも「青」と答えるのです(Bは赤、と感じるのに)。外側から見れば両方とも青という意味を理解しているように見えますが、実際はその内部で異なる理解のされかたがされているのです。

この事を突き詰めて考えていくと、デカルトのコギトにぶつかります。自分の思考だけを頼りに思索を進めていくと決して他人の脳は理解できない、つまり近代哲学はある点で飛躍を行わないと脳科学に踏み込んでいけないのです。そこで脳科学者たちは「同じ神経構造なら同じ知能を持つ」という仮定をおいて研究を行っています。それが正しいかどうかは科学の範囲内の話ではないので、あくまで仮説ですが。

元に戻ってチューリングテストだけでは不十分だと悟った哲学者たちは、次に指向性、という概念を持ち出します。これは現象学絡みで出てきた言葉ですが、知能の本質はあるものに対する執着である、という考えです。物質は物質に執着しません。氷山は船に執着しません。我々が氷山について考えたり、思ったり、船にぶつかったりすると興奮したりするのです。言い換えれば、そのような執着を人工的に作り出すことができればその装置には知能があるとみなす、という事です。

その他にも認知言語学からのアプローチもあり、さまざまな主張が飛び交ってますが、知能という概念は近代哲学の根本に直結する難しさもあって、論争のための論争状態が続いています。従って、ご質問の回答にたいしては「明快に分けられる基準はない」ということでしょう。生物と非生物の境界みたいなものですね。

ただ、工学的、実用的基準からいえばチューリングテストで十分でしょう。機械は使えればいいのであって、それが何を思おうと、ユーザには無関係なことですから。

人工知能の定義については、哲学者の間でも定説はありません。確かに人間の知能の一部を代替する機械、という意味なら電卓は人工知能ですが、それをAIだという人は誰もいないでしょう。電卓には計算以上のことはできないからです。

算盤は自動的に何かをする事はありません。人間が一つ一つの手順を与えて始めて演算ができます。こういうデバイスを通常、我々は「道具」と呼びます。道具は人間の知能活動を支援してくれる装置ですが、これもAIとは呼びません。なぜなら人間が関与しなくなった途端、それは...続きを読む

Q人工知能の勉強

人工知能を趣味でやっている方にお聞きしたいです。
今高校生で、人工知能(人工無能も)に興味があるのですが、独学できるものなのでしょうか(というか、独学でされている方はどのような分野に取り組んでおられるのでしょうか)。また、趣味でどのくらいの範疇にまで手を出せるのかがお聞きしたいです。

ちなみに、自分の興味がある分野(というか最終的にやりたいこと)は、自然言語処理を前提とした「思考」する人工知能です。
思考といっても、あらかじめ与えられた事象(自然言語によって蓄積されたデータ)に対して「(ある程度の推論を含めた)的確な関連付け」を行うことを考えています。言い換えれば、「ある突拍子もない推定」を、蓄積された知識による「演繹」と「(不確実性内包する)推論」によって、ある程度の妥当性を以って「人間が常識的に認識できる基本的な常識(つまり、最初に挙げた「自然言語によって蓄積されたデータ」)」にまでレベルを下げることです(というか、たぶんこれが人間の行っている「思考」だと思います)。「人間らしい応答」を求めているのではなく、「人間らしくなくてもいいから思考できる(論理的に物事の関連付けができる)もの」を求めています。
自分のやりたいと思われることが恐ろしく高度だということのは承知していますが、一応興味の方向性を示すために書きました。例えば、自然言語処理の困難性が高いということであれば、もう少しな抽象的事案において「思考」プロセスのみを研究するという妥協も考えています。

調べると、ファジー理論やらニューロンネットワークやら「ヤバそう」な単語がたくさん出てくるのですが、こうしたものは素人が手に負えるものなのでしょうか(手に負うべきものなのでしょうか)?

プログラミングの方は一応cの触りだけはやってあります。調べてみると、lispやprologといった非手続型言語が使用されることが多いみたいですが、そちらの言語を用いたほうがよいのでしょうか。

人工知能を趣味でやっている方にお聞きしたいです。
今高校生で、人工知能(人工無能も)に興味があるのですが、独学できるものなのでしょうか(というか、独学でされている方はどのような分野に取り組んでおられるのでしょうか)。また、趣味でどのくらいの範疇にまで手を出せるのかがお聞きしたいです。

ちなみに、自分の興味がある分野(というか最終的にやりたいこと)は、自然言語処理を前提とした「思考」する人工知能です。
思考といっても、あらかじめ与えられた事象(自然言語によって蓄積されたデータ)に...続きを読む

Aベストアンサー

とりあえずさらっと答えられそうなことだけコメントします。

>調べると、ファジー理論やらニューロンネットワークやら「ヤバそう」な単語がたくさん出てくるのですが、こうしたものは素人が手に負えるものなのでしょうか(手に負うべきものなのでしょうか)?

「べき」かどうかはわかりませんが、手に負えないものではありません。色々なことを勉強していく必要はあるでしょうが私が高校・中学のころには(先端の理論ではないものの、専門書籍などで勉強できるレベルのことは)理解していました。
あなたが目指すものの中にこうしたもの(ファジーとかニューラルとか)が必要かどうかはわかりませんけれども、個人的には高校生くらいなら手広く色々なことを知っておくといつか役に立つこともあるだろうと思うので、調べたところに出てきたのなら何でもどん欲に勉強していくといいと思います。

プログラム言語はCの触りくらいだとつらいので、CならCでいいので触りといわず、もっと突き進んじゃってください。理論方面で進んでいくというのならプログラミングはしないということもあるかもしれませんが、やはり実践してどうなのかを確認したいことは多々あります。その際、自分の考えを正しく実装する能力はどうしても必要です。
LispやPrologは知らないといけないと言うことはないですが、知っておくとうれしいことはあります。一つには知識情報などを扱うデータ表現方法や処理方法の典型を知ること。もう一つは既存のシステムでそうした言語で記述されているものを読めるようになることです。もちろん、処理によってはCで書くよりもLispやPrologあるいはほかの言語で書くと早いしわかりやすいということはあり得ますから、自分の使える道具を増やしておくという意味もあります。

独学でできるか、ということについては、むしろ独学でできないことは何もない、とコメントしておきます。ただ、体系立てた学習(知識の構築)とか学習効率という点では不利な点もあるかとは思います。ですが、自ら学ぼう・考えようという意欲に勝るものはないと思いますし、高校生という時期にそれをスタートできることの方がずっとメリットだと思います。

あなたのやりたいことについては、そうしたことに興味を持って勉強しようとするのは頼もしいと思いました。ぜひ頑張ってください。内容について細かくコメントするのは字数の都合もあって難しいので割愛しますが、気になったのは最後の一文の「妥協も考えています」というところです。言葉の綾かもしれませんけれど、「とりあえず(難しいから)ここだけやろう」という妥協の仕方ではなく「まずは(自分の興味がある)ここからやろう」という考え方の方がよいと思います。その際、自分のやりたいこと全体と今やろうとしていること(部分)との関係がどうなっているのかは意識しながら考えを進めるとよいでしょう。

とにかく勉強しないといけないこと、考えを巡らせたいこと、たくさんあると思います。自分のやりたいことを見据えながら一つ一つクリアしていってください。

とりあえずさらっと答えられそうなことだけコメントします。

>調べると、ファジー理論やらニューロンネットワークやら「ヤバそう」な単語がたくさん出てくるのですが、こうしたものは素人が手に負えるものなのでしょうか(手に負うべきものなのでしょうか)?

「べき」かどうかはわかりませんが、手に負えないものではありません。色々なことを勉強していく必要はあるでしょうが私が高校・中学のころには(先端の理論ではないものの、専門書籍などで勉強できるレベルのことは)理解していました。
あなたが...続きを読む

Q人工知能は人間を超えるか

「人工知能は人間を超えるか」という本を読んだことがありますが、こういう場合の人工知能は普通どんなイメージで考えられているのでしょうか。
 (本の中でという意味ではなく、一般的にという意味です。)

私はコンピュータプログラムの作成経験はありますが、「人間を超える」という場合の人工知能は、やっぱり単にコンピュータ上のソフトウェアなんでしょうか?

それともクラウドやビッグデータと連動すると、単なるソフトウェアとは言えなくなるのでしょうか。
あるいはアンドロイドやロボットのように、人間によく似た、独立した存在なのでしょうか。

計算速度や計算の正確性の点では、既に人間をはるかに超えていると思います。でもその点はあまり問題ではないようで、「人工知能が人間を超える」というのはどういうことでしょうか。

つまり人は人工知能に関して恐れるべきなのは何でしょうか、という質問でもあります。

核兵器なみかそれ以上の武器にはなりそうですが。

Aベストアンサー

「人間を超える」という場合の人工知能は、やっぱり単に
コンピュータ上のソフトウェアなんでしょうか?
   ↑
ソフトとハードの双方だと思います。
人間の脳細胞は数千億あります。
現在の人工知能素子とは桁違いの
多さです。



計算速度や計算の正確性の点では、既に人間をはるかに
超えていると思います。
  ↑
今の人工知能が出来るのは将棋なら将棋、
囲碁なら囲碁だけです。
しかし、人間は将棋も出来るし囲碁も出来ます。
作曲も出来ます、恋愛も出来ます。
マルチです。




「人工知能が人間を超える」というのはどういうことでしょうか。
   ↑
人間は何万年の歴史を持ち、その間に
無数の知識、情報、ノウハウ、技術、文化
などを築いてきました。

人工知能がその総和を上回る、ということ
です。



つまり人は人工知能に関して恐れるべきなのは何でしょうか、
という質問でもあります。
  ↑
自我が芽生えることだと思います。

人間並に素子が数千億に達したら、自我が芽生える
かもしれません。
そうなったら人間から独立しかねません。

Q人工知能について

私ハードウェアを専門としているにもかかわらず、人工知能に強い関心を持っております。
もし、デスクトップに人工知能の友達がいてくれたら、それはもう夢のようなセカンドライフになる事でしょう。(廃人が量産されそうですがw)

現在、人工知能の研究はどの程度まで進んでいるのでしょうか。又は、将来的に実現する目処は立っているのでしょうか。
大学でも研究が行われていると聞き及びます。ご存知の方いらっしゃいましたらよろしくお願いします。

Aベストアンサー

何に関する人工知能でしょうか。

ハードウェアに近いところで、
地面の凹凸を感知して足(タイヤやキャタピラ)の位置、角度を調整し、移動するしくみは完成しているようですし、
赤外線センサーや光学カメラの映像を見ながらリモートコントロールで複雑な地形でも移動・探索が可能になっているようです。

デジカメや自動販売機レベルでは顔認識(年齢判断)は出来ていますし(まちがえても仕様がないで済むレベル)、
どの方向に進むべきかを判断する知能はまだまだ先のようですが、
GPSやランダムウォークアルゴリズムと組み合わせれば、
完全自動で、崩れたビルの下などの要救助者探索ができるようになるのもそれほど遠くはないと思います。

http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%AC%E3%82%B9%E3%82%AD%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%AD%E3%83%9C%E3%83%83%E3%83%88
(Wikipedia : レスキューロボット)

QVBAで人工知能の搭載したプログラミングは可能でしょうか?

VBAで人工知能の搭載したプログラミングは可能でしょうか?
最近、人工知能に興味があるのですが
VBAでも可能なのでしょうか?
(オセロゲームなど?)
しかし、人工知能の条件に「学習」が入るとしたら
厳しいでしょうか?

もしくは人工知能の条件が合えば
言語は何であろうと可能でしょうか?

よろしくお願いします。

Aベストアンサー

AIの程度によると思います。
基本的にVBAは、オーバーヘッドがあって重いので
高度な物は無理だと思います。
重くてもいいなら、あるいは単純な物は可能だと思います。

Q人工知能と将棋

 とあるプログラミングの課題で、将棋のプログラムを作りました。
 そこで、将棋に人工知能をつけてみようと思い立ち、先輩に相談したところ、「遺伝的アルゴリズムを使うと人間に勝つのは無理だけど結構マシなのができるんじゃないのか」といわれました。
 僕は今まで遺伝的アルゴリズムについてまったく無知だったので、基礎の本を買って勉強しました。
 しかし、将棋の人工知能ってどうやったら作れるんだろう?とそこで考え込んでしまい、いろいろと思考をめぐらしています。
 僕が考えているのは決して強いプロうグラムじゃなく、学習していくようにしたいのですが、
 1.どの駒をどこに動かすという遺伝子カードを何十万枚と作る(乱数か何かを使って)
 2.カードの適合度にしたがって、ある1枚を引き、今の盤面で有効ならば実際に駒を動かす
 3.その2手目か3手目に盤面を評価し、以前よりも状況が悪化していれば、そのカードの適合度を落としていく、有利になればカードの適合度を上げる
 (4.交叉や、突然変異を用いてカードを変化させる?)
 こんな感じにすればまあまあかなと考えていました。
 しかし、ここでよく考えると、
 たとえあるカードによって状況が不利になって適合度が落ちても、それは別の状態において有利になれるカードなのかもしれない。それなのに適合度を落としてもよいのか?
 むちゃくちゃなことを書いているかもしれません。遺伝的アルゴリズムではないことを書いているかもしれません(爆)。が、皆さんはこの疑問についてどう思われますか?
 何かご意見、アドバイスをお願いします。

 とあるプログラミングの課題で、将棋のプログラムを作りました。
 そこで、将棋に人工知能をつけてみようと思い立ち、先輩に相談したところ、「遺伝的アルゴリズムを使うと人間に勝つのは無理だけど結構マシなのができるんじゃないのか」といわれました。
 僕は今まで遺伝的アルゴリズムについてまったく無知だったので、基礎の本を買って勉強しました。
 しかし、将棋の人工知能ってどうやったら作れるんだろう?とそこで考え込んでしまい、いろいろと思考をめぐらしています。
 僕が考えているのは決し...続きを読む

Aベストアンサー

私も、GAよりもMiniMax法などを利用した先読みの方が強いと思います。
純粋にGAだけでやるとすると、盤面の「雰囲気」から適当に駒を動かすってことになっちゃうので(^^;
将棋ってのは似た駒配置であっても、1箇所違えば全く別の局面になるんで、GAには分が悪いような…

GAを生かすとすれば、相手プレイヤ(人間)のクセを見抜く部分に使えば、効果的なんじゃないでしょうか。
攻め/守りのバランスを決めたり、相手プレイヤが「好きな」駒を重点的に防御したり(笑)。

ちなみに、先読みをするには盤面の「数値化」を行います。まず、自分に有利な盤面だと高得点、不利な盤面だと低得点になるような判断アルゴリズムをつくります。
んで、CPUの手番では仮想的に駒を色々動かしてみて、そのときの得点の動きで手の良し悪しを判別します。
強いプログラムになると、内部に定石を大量にストックしているみたいですね。


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