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趣味ブログ。端的に言うと自己顕示欲の置き場所。絵を上げたり、本の感想書いたり、長い呟きとか。

人工知能について1

今回発表があまりにゴミだったので罪滅ぼしとしてここに今日の内容をまとめる
内容としては人工知能についてである

人工知能は大層な名前を冠しているが所詮は人間の真似をしているプログラムだ
しかしそのプログラムの今後の可能性は未知数だし、人間の脅威になるかもしれない
今回はその人工知能がどのような道を歩いてきたか、どのような仕組みであるかということを第二次AIブームまで記したい
と思ったが時間がなくなってしまったので今回は第一次AIブームまでにする

今、第二次AIブームと述べたが、そもそも人工知能研究はブームと冬の時代を繰り返している
第一次AIブームは1950年代後半から1960年代。
世界情勢で言えば冷戦の時代くらい
このブームではコンピュータに推論・探索をさせて特定の問題を解く研究がなされた
特定の問題とは数学の定理を自動的に証明したり、迷路を解いたり、チェスをしたり、パズルを解いたりするもので、その原理は下の画像のようである
f:id:naturalaccident:20160629002440j:image
この画像は何を表しているかというと
迷路があった時、
コンピュータは分かれ道ごとにノード(問題の表現の丸)を作って文字を振り、行き止まりにも文字を振る
そしてそれぞれの分かれ道を進んだ時の場合分けをして、樹形図のように表す
これを探索木とよぶ
そうして探索木を作ったらコンピュータはゴールに行くルートを見つける
このようにして迷路や定理を解く

この探索木の作り方は二つあって、一つはとにかく行けるところまで掘り下げて、ダメだったら次の枝に移る深さ優先探索
もう一つは同じ階層(図の下の一層目、二層目など)をしらみつぶしに当たってから次の階層に進む幅優先探索
幅優先探索ならゴールまで最短距離でたどり着く解が必ず見つかるが途中のノードを全て記憶しなければならないのでメモリがたくさん必要になる
深さ優先探索は必ず最短の距離を最初に見つけられるわけではないがダメなら次の枝に行くのでメモリはそれほど必要ではない
運が良ければいち早く解が見つかるが、運が悪ければ時間がかかる

このような方法でチェス、将棋などのボードゲームハノイの塔と呼ばれるパズル(下の図)f:id:naturalaccident:20160629004857j:image
を解き、1997年にはIBMスパコン「ディープブルー」が当時のチェスの世界チャンピオンを破り、2012年には日本将棋連盟会長の米長邦雄棋聖が世界コンピュータ将棋選手権の優勝ソフト「ボンクラーズ」に負けた

このように第一次AIブームでは難しい様々な課題をコンピュータが解いていったのだが、これらは非常に限定された条件下の問題であり、
例えば、ある会社がこれから伸びていくにはどういう製品を開発すべきかといった現実の問題は全く解けなかった
つまり人間が本当に解きたい現実の問題は解けなかったのだ
このことがわかりはじめ、第一次AIブームは冬の時代に突入した

参考文献
人工知能は人間を超えるか:松尾豊