Transcript 人工知能

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
2. 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
3. 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
4. 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．
5. 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
6. 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．
7. 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
8. 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
9. 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
10. 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．
⑪ 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．
12. 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．
13. 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
14. 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．
15. 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．
16. 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．
17. 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）
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．
1943年
, W.McCullochとW.Pittsが
ロボット
という言葉が初めて出現．
“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．
人工知能の夜明け（～1956）
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)
ロボット三原則
一．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
1950年, J.von
Neumann（ノイマン）が不可能であるとされていた
及ぼしてはならない
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．
二．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
1950 年, C.Shannonが探索問題としてのチェスの解析を行う．
一条に反する場合は、この限りでない
1950 年, I.Asimov （アイザック・アシモフ）がロボット三原則を発表．
三．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
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
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
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．
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
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'clinical knowledge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．
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
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．
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
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
更にその後、2005-2009～
学問的には
• 計算知能(computational intelligence)
• ロボット工学(Robotics)
へ分化．様々な分野への応用
（例：社会工学：エージェント・シミュレーション）
でもよく考えると、
• ヒトの知能を真似したものは少ない
（ヒトは間違う）（ヒトは発想する）
• ロボットは考えていない
（ヒトに近い、と誤解できれば嬉しい）
• 我々は何をしたいのか？
• 機械に何をさせたいのか？（人知の補助？）
• 機械が得意なもの（記憶，同じことをする）と
苦手なもの（新たな発想，異なる環境に対応）、