人工知能: 最新のアプローチ。

人間は未来のことを考えていないので、それは不可能です。 人類は太古の昔から、未来に何が起こり得るか、そして物事がどうなり得るかについて考えてきました。 しかし、私たちの思考は常に未来に基づいていましたが、この 10 年間で、私たちは未来を生きるようになりました。

過去数年間、私たちは皆、他の時代の人々から見れば信じられないように見える現実の中で生きてきました。 古い世代のほとんどでさえ、新しいテクノロジーに適応するのに問題を抱えています。

しかし、新しい技術や古いプロセスを作るための現代的な方法について夢を見続けることは、障害ではありませんでした. この環境では、人工知能をより良くしたいと考えています。

当初、それはフィクション科学や映画の一部にすぎませんでしたが、人間は人工知能に関する歴史を見ることに落ち着きたくありません。 彼らはそれを実現したかったのです。 このため、一部の作家は人工知能に関する本を作成することを決定しましたが、フィクションを超えて現代的なアプローチを採用しています.

本のタイトルは、作家が展開したい基本的なテーマを完璧に説明しています。 この本は非常に人気があり、今日の人工知能について学生に現実を教えるためにさまざまな大学で使用されなければなりません。

このため、この素晴らしい本とそのすべての部分について、もう少し詳しくお話ししたいと思います。 このようにして、人工知能についてより多くのことを知り、それを完全に現実のものにするのにどれだけ近づいているかを見ることができます.

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本の歴史。

まず第一に、これは学生向けに特別に設計された大学の本です。 絵を明確にするために人工知能のすべての側面を説明しようとしているため、この本に複雑さがないという意味ではありません。

この本の最初の出版は 1995 年、2 番目の出版は 2003 年、3 番目の出版は 2009 年、最後の出版は昨年でした。 異なる年に 4 つのエディションがあるにもかかわらず、2009 年に人気が高まったのは、おそらくこの日に社会がそれについて話す準備ができていたためです.

その人気でさえ、ほとんどの人が人工知能に関する最も人気のある本と呼ぶほど大きい. この驚くべき本は、Stuart J. Russell と Peter Norvig によって書かれ、学部レベルで使用するためにこの本を作成しました。

しかし、それは、ポストディグリーの専門家がこの本を使用できないという意味ではありません。 著者は、知識を広げるのに役立つ参考文献の長いリストを推奨しています。

お分かりのように、科学と技術の分野におけるこの本の関連性は非常に大きいです。 世界中の 100 以上の大学で使用されており、含まれるすべてのコンテンツが承認されています。 また、初版発行から20年以上経っているにもかかわらず、現在まで有効です。

本のテーマ。

私たちが知っているように、すべての本にはプレゼンテーションと構成があり、この本も例外ではありません. このため、この信じられないほどの本の構成について一般的にお話ししたいと思います. このようにして、それが何について話しているのかについての考えを持ち、それをよりよく理解することができます.

まず第一に、この本は知能人工開発への5つのアプローチについて語っています。 本の冒頭で、当時は人工知能に関する本が多すぎたため、彼らがそれを書いた理由の 1 つを説明しています。

しかし、それらの本はすべて人工知能の歴史に基づいていました。 人工知能への優れたアプローチである可能性があるにもかかわらず、これらの著者は、それは少しミスがあると考えていました。 結局のところ、このトピックをタイムラインで見ると、方法、方法、さらには概念が多すぎます。

このため、彼らは、人工知能について語る最良の方法は統合を行うことだと考えました。 この統一により、彼らは独自の基準を持ち、現在と別の潮流の間を行き来しない本を作ることができました.

このようにして、読者は人工知能にまつわるすべての要素をよりよく理解することができ、40 年に及ぶ研究の間で迷うことはありません。 この本が人気を博している大きな理由の一つです。

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一方、この本は、人工知能のベースとして現場​​で知られているインテリジェンスエージェントの設計についても語っています. そのため、人工知能の最大の問題は、周囲のさまざまな要素を認識し、それらの要素の連続に対してアクションを実行できるエージェントを構築することです。

確かに、すべてのエージェントは、それぞれのプログラミングに従って行動する方法が異なります。 それは、プランナー、デザイナー、反応エージェントである場合もあれば、人間に似た複雑な神経回路網を持っている場合もあります。

この本に関するもう 1 つの驚くべき事実は、人工知能に関するすべてのテーマをカバーするために彼らが行っている素晴らしい仕事です。 彼らは本に現実化された情報を追加し、他の本にはないいくつかのトピックについて話します。

これらのトピックの中で、ニューラル ネットワーク、不確実性の下での推論、人工知能のビジョン、ロボット、さらには哲学を見つけることができます。 その上、この本が話しているのはこれらだけではなく、この科学のいくつかの新しい部分にも触れたいからです.

それらの部分の 1 つは、計算学習理論、メモリ境界探索、ベイジアン確率論、およびその他の興味深いものです。 また、複雑な理論を説明するだけではありません。 この本は、実践と同じくらい理論を重要視しています。 このため、読者は知識を理解し、適用できるようになります。

本の一部。

人工知能。

最初の章では、この本は人工知能の一般的な側面について語っています。 確かに、散歩の前に走るふりをすることはできません。 人工知能に関する知識の海に浸る前に、まず人工知能の基礎を理解することが不可欠です。

テーマと本についての紹介の後、第 1 章では人工知能の歴史についても少し話します。 どこへ行くべきかを知るには、どこから来たのかを知らなければならないことを忘れてはなりません。

また、この章には、テーマを理解するのに役立つ適切な参考文献、要約、演習を推奨する特別なセクションがあります。 この章は時間をかけて注意深く読む必要があるため、この本の次の章、トピック、および要素と混同しないようにしてください。

さらに、この章では、諜報機関の構造も含まれています。 しかし、構造以上に、彼らはこの部分でそれらのエージェントに関連するすべてのポイントを説明します. また、この分野の多くの専門家にとって非常に重要な合理性の概念を説明する部分もあります.

問題解決。

第二章はテーマの深みへと進み続け、問題解決について語ります。 さらに 4 つのセクションに分かれており、読者は問題を解決するためのさまざまな検索タイプを確認できます。 この章の冒頭では、検索による問題解決を意味する基本から始めます。

大まかに言えば、サブチャプターの検索による問題解決では、解決策を見つける過程での問題解決エージェントへの影響について話します。 しかし、どちらが問題なのかを特定できない場合があります。 このため、すべての読者が簡単に理解できるように、問題の例を含むセクションを追加しました。

ただし、この章の唯一のテーマではありません。 彼らはまた、従来の検索を超えたものについても語っています。 それは、問題の最適化とアルゴリズムの作成に関するものです。 さらに、このサブチャプターの興味深いトピックは、非決定論的なアクションによる検索に参加する方法です。

また、ゲームで構成される敵対的ゲーム検索専用のセクションもあります。 少し奇妙に聞こえるかもしれませんが、このトピックは、ゲームや確率ゲームにおける最適な意思決定において重要です。 これは、人工知能の問題解決を別のアプローチから見る新しい方法です。

知識、推論、および計画。

知識、推論、および計画である次の章にジャンプすると、この章は論理に基づいているため、別のシナリオが見つかります。 最初から、ロジック エージェントと、知っておく必要があるさまざまな種類のロジックについてすべて説明してくれます。

論理エージェントについて話した後、彼らはそれを適用できるすべての構文とセマンティクスを備えた一次論理に私たちを没頭させます。 しかし、計画がどのように機能しなければならないかを説明するために一部を割いているため、この章の唯一のトピックではありません。

この計画部分では、人工知能プロセスの計画段階を開始するために必要な時間、スケジュール、およびリソースに関するセクションが追加されました。 この章を締めくくるために、著者は、人工知能について知る必要がある詳細についてもう少し説明する知識表現について説明します。

しかし、この知識は人工知能の概念を超えています。なぜなら、彼らは存在論工学、カテゴリの推論システム、さらにはインターネット ショッピングの世界を説明することに専念しているためです。 知識の小さな要素がすべての一部を形成するため、知識は役に立たないと思っていても役に立ちます。

不確かな知識と推論。

知識が存在するのと同じように、理解する必要のある不確実性も存在します。 人生には、確実に判断できないことが多すぎます。 このため、いくつかの戦略により、この未知の情報にいくつかの決定を下すことができます。

これらの戦略または科学の 1 つは確率論的です。これは、設定されたシナリオの下で、決定されたイベントが発生するかどうかの確率を研究することに特化した科学です。 このようにして、著者は確率論的推論を説明し、現実に適用できるようにします。

学ぶ。

学習は第 5 章であり、この時点で、私たちは知識の海の奥深くにいます。 このため、これを完全に理解するには、前の章のすべてのことを覚えておく必要があります。

学習の章では、例からの学習に関連するすべての情報を提供しようとしています。 それは、さまざまな視点から想像できるさまざまな学習プロセスのすべてを意味します。 このプロセスと戦略の中には、学習決定木、アンサンブル学習、サポート ベクター マシン、実用的な機械学習などがあります。

コミュニケーション、知覚、そして行動。

最後の章では、人工知能に関連するコミュニケーション、知覚、および行動のプロセスについて説明します。 著者は、この章でまず自然言語処理について説明しようとしました。 言語をどのように処理し、情報を抽出する必要があるかを理解する必要があります。

さらに、次のセクションでは、コミュニケーションのための自然言語について詳しく説明します。 結局、人工知能装置をプログラミングする際の間違いや問題を避けるために、句構造文法を扱うことは非常に重要です。

また、それは解釈の本質的な部分であるため、知覚の部分にとっても重要です。 完璧な人工知能は、周囲の要素に従って行動するように、環境内の物事を認識できます。

最後に、知識のサイクルを締めくくる完璧な最終回のように、彼らはロボット専用のセクションを提供します. 結局のところ、ロボット工学に関する知識は、私たちが人工知能を構築して実現できるようにする人々です。

人工知能: 差し迫った現実。

ご覧のとおり、人工知能: 現代のアプローチは、人工知能に関連する知識をすべての人々に広めようとする複雑な本です。 理論だけでなく、そのページに含まれるすべての情報は、私たちが住んでいる現実に当てはめることができます。このため、人工知能を研究するのに最適な本です。

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