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NLP共同創始者ジョン・グリンダー博士、ニューコードNLP共同開発者カルメン・ボスティック女史が監修するニューコードNLPスクールの公式ブログです。

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人工知能

認識のフレーム:フレーム理論

アメリカのコンピュータ科学者で、ダートマス会議の発起人の一人であるマーヴィン・ミンスキー(Marvin Lee Minsky)は、1975年、人工知能の研究を進める中で、「人間がこの世界をどう認識するか」という認知理論を体系化するものとして、フレーム理論(Frame Theory)を提唱しました。これは、人間がある物事を把握し、記憶するためには、脳が記憶しやすい枠組み(フレーム)が必要であるという理論です。これに関連するものとして、スキーマ理論(scheme thory)やスクリプト理論(script theory)などがあります。


マーヴィン・ミンスキー
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記事投稿日:2022/06/07

人間の認知過程に関する研究

1950年から1960年にかけて、計算機科学や人工知能の研究といった情報処理というアプローチに基づき、人間の認知過程に関する研究が盛んに行われるようになりました。

アメリカの心理学者ジョージ・ミラーによる人間の情報処理の容量に関する研究や、イギリスの心理学者ドナルド・ブロードベントによる人間の脳内の情報処理における入力された情報が選択されて記憶に至る過程に関する研究などは、記憶のシステムを中心とした認知過程の考察に大きな影響を与えました。

また、言語学の領域からのアプローチも重要視され、アメリカの言語学者ノーム・チョムスキーの生成文法理論、同じくアメリカの言語学者チャールズ・フィルモアの格文法理論やフレーム意味論などもよく知られています。

その他にも、人間の認知過程の研究に影響力を与えた理論として、アメリカのコンピュータ科学者で人工知能の研究者マーヴィン・ミンスキーによる理解や推論を可能にする枠組み的知識としてのフレーム理論、イギリスの心理学者フレデリック・チャールズ・バートレットによるスキーマ理論、ロジャー・シャンクとロバート・エイベルソンによるスクリプト理論なども有名です。

ジョージ・ミラー(George A. Miller)
ドナルド・ブロードベント(Donald E. Broadbent)
ノーム・チョムスキー(Noam Chomsky)
チャールズ・フィルモア(Charles J. Fillmore)
マーヴィン・ミンスキー(Marvin Minsky)
フレデリック・チャールズ・バートレット(Frederic Charles Bartlett)
ロジャー・シャンク(Roger Schank)
ロバート・エイベルソン(Robert Abelson)


脳科学















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記事更新日:2022/05/31

ダートマス会議と人工知能(AI)の発展

1956年の7月から8月にかけて、アメリカのニューハンプシャー州ハノーバー市に本部を置くダートマス大学で、この大学に在籍していた計算機科学者で認知科学者のジョン・マッカーシーが中心となり、人工知能に関するダートマスの夏期講習会(The Dartmouth Summer Research Projectnon Artifical Intelligence)が開催されました。これは通称「ダートマス会議」と呼ばれているもので、ここで初めてジョン・マッカーシーによって Artificial Intelligence(AI, 人工知能)という言葉が使われました。

この頃から、コンピュータに人間の脳と同様の知能や働きをもたせようとする基礎技術や研究が、科学の一分野として社会に広く認知されるようになりました。

ダートマス大学(Dartmouth College)
ジョン・マッカーシー(John McCarthy)



ダートマス大学
ダートマス大学













ジョン・マッカーシー
ジョン・マッカーシー











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記事更新日:2022/05/31

人工知能(AI)の起源とその発展

人工知能(Artifical Inteligence: AI)の起源と発展

◎人工知能の黎明期
1943年、ウォーレン・マカロックとウォルター・ピッツは、人間の脳が神経細胞のネットワークによって成り立っているということから、これを模倣することによって高度な情報処理ができるのではないかと推測し、形式ニューロン(formal neuron)という人間の脳を模倣した数理モデルを考案しました。

また、1950年にアラン・チューリングが出版した著書 Computing Machinery and Intelligence(計算する機械と知性)も人工知能という概念の起源と言われています。

ウォーレン・マカロック(Warren S. McCulloch)
ウォルター・ピッツ(Walter J. Pitts)
形式ニューロン(formal neuron)
アラン・チューリング(Alan mathison Turing)


◎第一次人工知能ブーム(1950年代後半〜1960年代)
コンピューターによる推論や探索が可能となり、特定の問題に対して答えを提示できるようになりました。この頃、アメリカでは特に、自然言語処理による機械翻訳が特に注力されていました。1956年、ダートマス大学で開催された夏期講習会でジョン・マッカーシーが人間のように考える機械を Artifical Intelligence と名づけたのが AI(人工知能) という言葉の始まりです。

フランク・ローゼンブラットは、ウォーレン・マカロックとウォルター・ピッツが考案した形式ニューロンを基に、1957年、初代のニューラルネットワークであるパーセプトロンを考案し、1958年に論文を発表しました。

ジョン・マッカーシー(John McCarthy)
フランク・ローゼンブラット(Frank Rosenblatt)
パーセプトロン(Perceptron)


◎第二次人工知能ブーム(1980年代〜1987年代)
人工知能(AI)の最初の形ができたのは1980年代半ばです。ここでは Knowledge(知識)に焦点が当てられ、Knowledge representation(知識表現システム)という概念を前提として、コンピューターが推論や探索をするために必要な情報を、コンピューターが認識できる形で記述したものを与えることによって、人工知能に問題を解決させようとする技術を実現させていきました。これにより、多数のエキスパートシステム(専門分野の知識を取り込んだ上で推論することで、その分野の専門家のように振る舞うプログラム)が生み出されました。


◎第三次人工知能ブーム(2000年代〜現在)
第三次人工知能ブームの原動力となったのはディープラーニング(深層学習)という技術です。従来の機械学習では、人間が分析すべきデータや対象物の特徴・特性を定量的に表した数値(特徴量)を定義し、予測や判断の精度を高めていきました。このディープラーニングという技術により、AIはより抽象的な概念も認識するようになり、学習データから自動で特徴量を抽出し、精度を向上させていくようになりました。現在は「ビッグデータ」を呼ばれているような大量のデータを用いることで、人工知能(AI)自身が知識を獲得する機械学習が実用化されています。

ディープラーニング(Deep learning)
ディープラーニング














◎日本におけるAIの導入例

人工知能(AI)における機械学習(machine learning)の手法のひとつであるディープラーニング(deep learning)は、人間の脳の情報伝達のしくみを模倣した人工ニューロンを基盤とし、画像や音声といったデータを機械が自ら解析してデータの分類や認識の基準を見つけ出しパターン化を行うというもので、この手法は日本国内でもさまざまな領域で注目され、応用されています。

●MRI(磁気共鳴画像装置)
キャノンメディカルシステムズは、人工知能(AI)の一種であるディープラーニングを用いて診断画像のノイズを除去する機能を持つ磁気共鳴画像装置(MRI)を発売。

●Traffic Jam Pilot(渋滞運転機能)
ホンダは、人工知能(AI)の一種である機械学習を用いて交通渋滞のパターンを判別する自動運転装置 Traffic Jam Pilot を搭載した車を発売。

●MICSUS:マルチモーダル音声対話システム
情報通信研究機構(NICT)などは、ぬいぐるみにセットした人工知能(AI)が高齢者と音声で対話をするというような介護を目的としたマルチモーダル音声対話システムを開発しています。


AI













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記事更新日:2022/05/31

人工知能(AI)について(目次)

ニューコードNLPスクールのブログで、「人工知能(AI)」について書いた記事の一覧です。

人工知能(AI)について(目次)
2012/09/01 人工知能(AI)について(目次)

人工知能(AI)について(記事)
2012/09/02 人工知能(AI)の起源とその発展
2012/09/03 ダートマス会議と人工知能(AI)の発展

人工知能(AI)関連資料
2020/11/01 NLP関連用語(AI)



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記事更新日:2022/05/30
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