1. 定義と概要 ルールベース機械翻訳（RBMTと略されることもあります）とは、翻訳元言語と翻訳先言語の文法規則をあらかじめ人間が定義した規則群と、単語・語句の…

1. 定義と概要 ルールベースの制御とは、人間があらかじめ「もし〜ならば〜せよ」という条件式（if-thenルール。「もし〜ならば〜せよ」という形で書かれる判断…

1. 定義と概要 表現学習（特徴表現学習）とは、画像・音声・自然言語といった生データから、機械学習タスクの実行に有用な特徴表現（特徴量）を人間の手を介さずに自動…

1. 定義と概要 推論とは、既知の事実やルールから、決められた手続きに従って新しい結論を導き出す処理のことです。人工知能研究では、人間が頭の中で行っている「考え…

1. 定義と概要 プレイアウトとは、モンテカルロ木探索（プレイアウトを何度も繰り返し、その集計結果から良い手を選ぶ探索アルゴリズム全体のこと）において、ある局面…

1. 定義と概要 ニューラル機械翻訳（NMT: Neural Machine Translation）とは、人工ニューラルネットワークを用いて原文を単語やフレー…

1. 定義と概要 マルチタスクとは、1つのAIモデルまたはシステムが複数の異なるタスク（課題）を処理できる性質・能力です。代表例はGPT-3で、単一のモデルのま…

1. 定義と概要 モンテカルロ法とは、乱数を用いた試行を大量に繰り返し行い、その結果の統計（頻度や平均）から、数式で厳密に解くのが難しい問題の近似解を求める手法…

1. 定義と概要 機械学習を取り入れた人工知能とは、大量の学習データを分析し、入力と出力を結ぶ汎用的なパターンや法則を統計的に見出すAIです。人工知能の4段階レ…

1. 定義と概要 Mini-Max法とは、二人零和有限確定完全情報ゲーム（オセロ・チェス・将棋など、対戦者が2人で、サイコロのような偶然の要素がなく、盤面の情報…