Artificial Intelligence

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アルゴリズム

行動計画の立役者:STRIPS

「計画」を自動で作る仕組み、それが「ストリップス」です。正式には「スタンフォード研究所問題解決機」と言い、1971年にリチャード・ファイクス氏とニルス・ニルソン氏によって発表されました。この仕組みは、複雑な問題をいくつもの簡単な行動に分解し、目標達成の手順を自動的に組み立てることを目指しています。 たとえば、ロボットにお茶を入れさせるという問題を考えてみましょう。人間なら簡単な作業ですが、ロボットにとっては複雑な手順が必要です。まずお湯を沸かし、茶葉を急須に入れ、湯を注ぎ、カップに注ぐ、といった具合です。ストリップスは、これらの一つ一つの行動を「状態」と「行動」を使って表現します。「やかんに水が入っている」という状態から、「やかんに水を入れる」という行動によって「やかんに水が入っている」という状態に移る、といった具合です。 ストリップスは、「最初の状態」「目標とする状態」「可能な行動」の3つを定義することで、どのような手順で行動すれば目標の状態にたどり着けるかを計算します。お茶の例で言えば、「最初の状態」はやかんが空で、茶葉もカップもない状態です。「目標とする状態」は、カップにお茶が入っている状態です。「可能な行動」は、やかんに水を入れる、お湯を沸かす、茶葉を入れる、湯を注ぐ、カップに注ぐ、などです。ストリップスはこれらの情報をもとに、「まずやかんに水を入れて、次に火をつけて…最後にお茶をカップに注ぐ」という一連の行動を導き出します。 ストリップスは、ロボットの動きの制御やゲームの人工知能など、様々な分野で活用されています。難しい問題を小さな手順に分解して解決策を見つけ出すという画期的な発想は、その後の自動計画の研究に大きな影響を与え、まさにこの分野における先駆者と言えるでしょう。
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人工知能:未来を築く技術

「人工知能」とは、人間の知的な働きを機械にまねさせようとする技術全体のことです。まるで人間のように考えたり、学んだり、問題を解いたりする計算機を作ることを目指しています。専門家の間でも具体的な説明には様々な意見があり、まだはっきりとした定義はありません。しかし、人間の知的な活動を機械で再現しようという大きな方向性は共通しています。 近年の技術の進歩には目を見張るものがあり、特に「機械学習」や「深層学習」といった技術が登場したことで、人工知能の可能性は大きく広がりました。「機械学習」とは、たくさんのデータから規則性やパターンを機械自身が見つけ出す学習方法です。例えば、たくさんの猫の画像を機械に見せることで、機械は猫の特徴を学習し、新しい画像を見せても猫かどうかを判断できるようになります。さらに「深層学習」は、人間の脳の仕組みをまねた複雑な計算方法を用いることで、より高度な学習を可能にします。 人工知能は、もはや物語の世界だけの話ではなく、私たちの日常生活にも入り込んでいます。例えば、音声認識を使った便利な道具や、インターネットで商品をおすすめする仕組みなど、様々なところで人工知能が活躍しています。今後ますます発展していくと予想される人工知能は、私たちの生活を大きく変えていく可能性を秘めていると言えるでしょう。しかし、人工知能には倫理的な問題や社会への影響など、解決すべき課題も残されています。私たちは人工知能とどのように付き合っていくべきか、真剣に考える必要があるでしょう。