1. 定義と概要 古典的な人工知能とは、G検定が示す人工知能の4段階レベル分類のうち「レベル2」に位置づけられる区分です。探索・推論や知識ベースを用いることで、…

1. 定義と概要 中国語の部屋とは、ジョン・サール（この思考実験を考えたアメリカの哲学者）が1980年の論文で発表した思考実験です。マニュアル（規則書）どおりに…

1. 定義と概要 ブルートフォースとは、考えられる選択肢をランダムに選ぶのではなく、体系的に一つずつしらみつぶしに試すことで解を見つけ出す探索手法（数多くの選択…

1. 定義と概要 ビッグデータとは、インターネットやIoT（家電やセンサーなどモノがインターネットにつながり、データをやり取りする仕組み）の普及により日々生成・…

1. 定義と概要 幅優先探索（breadth-first search、頭文字を取ってBFSとも呼ばれます）とは、探索木やグラフにおいて、開始ノードに近い浅い階…

1. 定義と概要 浅田稔とは、大阪大学工学研究科教授を経て特任教授を務め、大阪国際工科専門職大学の副学長も務めた日本のロボット研究者です。人工知能学会誌の連載を…

1. 定義と概要 人工知能とは、人間の知的な振る舞いをコンピュータ上で模倣・実現しようとする技術や研究分野の総称です。ただし、研究者間で共有された単一の定義は存…

1. 定義と概要 AlphaGo（アルファ碁）とは、DeepMind社（Google傘下の英国のAI研究企業）が開発したコンピュータ囲碁プログラムです。2016…

1. 定義と概要 αβ法（アルファ・ベータ法、alpha-beta pruning）とは、ミニマックス法に基づくゲーム木探索において、最終的な最善手の判断に影響…

1. 定義と概要 AI効果とは、ある技術が人工知能として研究・開発されていた段階では知的だとみなされていても、実用化されて社会に広く浸透すると「それは単なる自動…