人工知能と知識処理

内容紹介

本書は，人工知能の初学者を対象として，人工知能の基礎的な概念や手法に焦点を絞って解説した学部教科書である．

人工知能が掲げる遠大な目標は極めて魅力的である．その目標がどれほど達成できたかと問われれば，まだ道半ばと答えるしかないかもしれない．これは人工知能が掲げる高い目標だけによるものではない．人間の持つ知識や能力のような未知の領域に踏み込んでゆけば，解決すべき新たな課題が次々と現れてくる．人工知能の研究には，上手い解決策が得られない問題に対処する新たな手段の創造や提供が期待され，また，それに応えるべく新たな研究が生まれる．

紆余曲折を経ながらも，多くの研究者や技術者が人工知能の研究開発に取り組んできた魅力がここにある．

本書には，人工知能研究から生み出されてきた様々なアイディアを探り活用してゆくための糸口が提供されている．

目次

1. 序論

   人工知能の目標／人工知能の研究開発／本書の構成

2. 探索による問題解決

   問題表現と解探索／縦型探索と横型探索／山登り法／最良優先法／A^*法／Min-Max法／α-β法

3. 論理表現と問題解決

   知識表現と問題解決手法／一階述語論理による知識表現／導出法を用いた推論処理

4. ルール表現とプロダクションシステム

   ルールモデル／プロダクションシステム／RETEアルゴリズム

5. 意味ネットワークとフレーム

   意味ネットワークモデル／意味ネットワーク表現の利用法／フレームモデル／フレーム表現の利用法／意味プリミティブ／例外の取り扱いとデフォルト推論

6. プラン表現と問題解決

   一般問題解決器：GPS／GPSによるプランニング／非線形プランニング

7. 不確実な知識の表現と利用

   ベイズの方法／Dempster-Shafer理論に基づく方法／MYCINの方法／ファジー推論による方法

8. 知識獲得と学習

   知識ベース構築とその課題／人間やテキストからの知識獲得／例題からの学習／強化学習／知識ベース管理

9. 人工知能プログラミング言語

   Lisp／Prolog

10. 分散人工知能とエージェント

    エキスパートシステムと問題解決／エージェントの概念／様々なエージェント／エージェント通信／マルチエージェントシステムと協調分散問題解決／エージェント・マルチエージェントの応用