渡邊義弘＠20年ぶりに御堂筋線を使っています。
さて、松本啓之亮・黄瀬浩一・森直樹 『知能システム工学入門』 コロナ社 2002。
人工知能について、知能システム工学の概要、モデル化と知識表現、各手法のシステム開発等について解説している一冊。
特に、最終章の「7 各種法の評価とシステム開発」(図7.1、表7.1)では、本文で解説した各手法を、
それぞれの目的、モデル、最適性、利点、欠点、例題などを一覧にしてまとめられているので、理解しやすい。
共著者のお一人は、「もう20年くらい前の教科書だから」(現在2021)と言っていたけれど、現在のAIの教科書としても、読みやすく理解が深まる教科書だと感じた。
以下はチェックした箇所(一部要約含む)…
○知能システム＝intelligent system = A machine or piece of software that can store knowledge gained from past experience and apply it in different circumstances.
→知能システムを対象とする広範な学問体系＝システム工学＝inteligent systems engineering.
＜1 知能システム工学の概要＞
○エージェント＝
(1) 自分の状態や行動規範を自分の中に持つ
(2) 自分を取り巻く環境を知覚する
(3) 知覚情報に対して自らの行動を選択肢実行する
→(1)はオブジェクト志向の概念、そこに自律に対応する(2)、(3)の機能が加わったもの
＜2 モデル化と知識表現＞
○確率的推論(probabilistic inference)＝得られた証拠を加味して目的とする事象の確率を導くかのような推論
＜4 確率的推論＞
☆ほとんどすべての強化学習(reinforcement learning)の最も重要な構成要素＝どのようにすて効率的に価値を評価するかという部分
＜強化学習＞
○マルコフ過程＝一つ前の状況によって次の確率変数が定まる確率過程
→この性質＝マルコフ性
→マルコフ性を満たし、状態遷移確率が時間的に変化しない強化学習の問題＝マルコフ決定過程(Markov decision process: MDP)
＜5 強化学習＞
２０２１ ８／２５
知能システム工学、人工知能、AI
まろまろヒット率3