（１）序論 人工知能とは 歴史 方法論 人工知能の基礎 問題解決 探索 推論 知識.

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1 （１）序論 人工知能とは 歴史 方法論 人工知能の基礎 問題解決 探索 推論 知識

2 人工知能とは “machines who think” （考える機械） 計算機に人間が行うような高度な「知的」情報処理を行わせる研究
　P.　McCorduck: 「コンピュータは考える―人工知能の歴史と展望」 （１９７９） 計算機に人間が行うような高度な「知的」情報処理を行わせる研究

3 人工知能の歴史 １６００ １９４０ １９５０ １９７０ １９８０ １９９０ ２０００ ダートマス会議(1956) Winograd(1971) SHRDLU （知識） Leibniz(1685) 普遍記号学 Berners-Lee(1989) WWW ENIAC(1946) EDSAC(1949) Shortliffe(1976) MYCIN （エキスパート・システム） Google(1998) Turing(1950) チューリングテスト Wikipedia(2001) （インターネット） McCulloch & Pitts(1943) 論理ニューロン （脳のモデル） Reiter(1980) デフォルト推論 Rosenblatt(1961) パーセプトロン （学習） Wiener(1946) サイバネティクス McCarthy(1980) 極小限定 （非単調推論） McCarthy(1958) LISP

4 人工知能の方法論 Leiｂnizの夢： 普遍的科学言語の希求 情報処理＝表現＋操作 人工知能＝「知的」情報処理 ＝知識＋推論
　普遍記号学＝記号体系＋推論算法 情報処理＝表現＋操作 人工知能＝「知的」情報処理 　　　　　　　　＝知識＋推論

5 人工知能分野 認識能力 理解能力 推論能力 学習能力 記憶能力 知識処理 パターン認識 自然言語処理

6 人工知能の基礎 知識（知識表現，知識獲得など） 探索（グラフ表現，探索アルゴリズムなど） 論理（論理表現，推論など）
記号処理（プログラミング言語）

7 問題解決―積木の問題の表現 A B A B 初期状態 目標状態 ■ ：テーブルの上の積木 x を持ち上げる
■　　　　　　　　　　　　　　　　　：積木 y の上の積木 x を持ち上げる　　　　　　　 ■　　　　　　　　　　　　　　　　　：積木 x をテーブルの上に置く ■　　　　　　　　　　　　　　　　　：積木 x を積木 y の上に置く

8 探索による問題解決 状態空間 探索アルゴリズム 縦形（深さ優先）探索，横形（幅優先）探索 A B A B A B A B A B

9 論理による問題解決 論理式による知識の表現 初期状態 目標状態

10 論理による問題解決 証明による解決 推論（演繹推論） 初期状態の論理式 オペレータの論理式 目標状態の論理式 推論規則 肯定式 三段論法
導出

11 論理による問題解決 導出反駁 解

12 論理プログラム Prolog プログラム 質問 インタプリタ（SLD導出）

13 エキスパート・システム 例： MYCIN（診断），PROSPECTOR（探鉱） DENDRAL（化合物構造解析）など 作業記憶 知識ベース
事実 中間結果 ルール 推論機構 （推論エンジン） ユーザインタフェイス

14 不完全な知識の取扱い 非単調推論 極小限定，デフォルト推論　（常識の取扱い） fly(x) は矛盾しない

15 矛盾した知識の取扱い 仮説推論 アブダクション，議論，準無矛盾推論 仮説集合 無矛盾性 事実・ルール集合 結論 演繹推論 ・雨が降った．
・雨は降らなかった． ・散水はしなかった． 仮説集合 無矛盾性 演繹推論 事実・ルール集合 結論 ・雨が降ると路面は濡れる． ・雨も降らず散水もしなければ路面は濡れない．

16 参考 太原育夫： 新 人工知能の基礎知識，近代科学社（２００８）
太原育夫：　新 人工知能の基礎知識，近代科学社（２００８） Ｐ．マコーダック（黒川利明訳）：　コンピュータは考える［人工知能の歴史と展望］，培風館（１９８３） 人工知能学会編：　人工知能学事典，共立出版（２００５） 人工知能学会Ｗｅｂサイト （ 米国人工知能学会Ｗｅｂサイト （