人工知能論
人工知能論
Advances in Artificial Intelligence
- 対象学生：大学院システム工学研究科(修士課程)
- 授業時間: 前期金曜日２時限
- 単位数： ２
- 担当教官：
坂間 千秋
- 科目概要
人工知能研究の目標は、人間の知能のメカニズムを解明し、コンピュータ上で実現するための要素技術を開発することである。
本講義では知能情報システムを実現するための人工知能の方法論について、記号論理を用いた理論体系を中心に概説する。
具体的には、知識の表現と推論、学習、計画、問題解決などの人間の知的活動がどのように抽象化され、
コンピュータ上で実現されるかを講述する。
- 位置づけ
人工知能(AI)は複合領域の視点や考え方をベースにした学問で、
その要素技術は今日さまざまな分野で応用されている。
人工知能研究には科学的側面と工学的側面があり、
本講義は主に AI の科学的側面に焦点を当てる。
一方、AI の工学的側面は「知識工学」の講義において講述されるので、
両方の講義を受講することによって、AI の全体像を把握して欲しい。
- 授業の概要
- 人工知能の背景と歴史
- 人工知能と知識（人工知能の定義、宣言的知識と手続的知識、知識表現言語）
- 論理による知識の表現（命題論理、述語論理、述語論理による知識表現）
- 論理的推論と導出原理（論理的推論、公理と証明、導出原理）
- 常識推論（非単調推論、閉世界仮説、アブダクション、論理プログラミング）
- 状態と変化（状況計算、フレーム問題、プランニング）
- アクション言語（アクション理論、アクション言語A,B）
- 知識の獲得と学習（説明に基づく学習、帰納推論）
- 分散人工知能とマルチエージェントシステム(合理的エージェント、ゲームの理論、市場モデル、エージェント間通信、他)
- 到達目標：
人工知能における問題解決のための論理的手法を理解することが目標である。
講義では代表的な手法を紹介するにとどめ、
関連技術の調査はレポートとして学生に課される。
調査結果については、各セクション毎に学生によるプレゼンテーションを行い、
インタラクティブに授業を進める。これは学生の自律的学習と
プレゼンテーション能力の向上を狙ったものである。
成績はレポート、プレゼンテーション、定期試験の結果を総合的に評価する。
- 講義情報：
試験の解答と結果(2011年度)
- 教科書：
レクチャーノートを使用する。
- 参考書：
習熟度に応じて紹介する。
- 備考：
授業の効率を上げるために、人工知能と記号論理の基本的な知識を前提として
講義を進める。これらの基礎知識が不足する学生には、
適当な参考書を紹介するので各自で基礎知識を身につけて講義に臨んで欲しい。
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