W 55.00

人工知能(AI)の定義と範囲

100 区画
  1. 00

    人工知能(AI)の定義と範囲 — 概要

    AIとは何かをめぐる定義・分類・歴史・境界領域・哲学的論点を俯瞰する入門ガイド

  2. 01

    人工知能という語の誕生 — ダートマス会議1956

    1956年ダートマス会議、マッカーシーによる命名、参加者ミンスキー・シャノン、研究分野の成立

  3. 02

    AIの代表的定義 — 研究者ごとの定義比較

    マッカーシーの「知的機械の科学と工学」、ミンスキーの定義、辞書・教科書定義の比較と変遷

  4. 03

    チューリングテスト — 知能判定の思考実験

    チューリング1950年論文、模倣ゲーム、判定者と応答者、合格基準をめぐる解釈と限界

  5. 04

    AIの4類型 — 思考/行動×人間的/合理的

    ラッセルとノーヴィグの教科書による4分類、人間らしく考える・合理的に行動する等の整理軸

  6. 05

    弱いAIと強いAI — 二分法の起源と含意

    サールによる弱いAI/強いAIの区別、道具としてのAIと心を持つAI、哲学的含意と誤用

  7. 06

    特化型AIと汎用AI — ANI・AGI・ASIの階梯

    ナローAI、汎用人工知能AGI、超知能ASIの区分、達成基準の論争、現状の位置づけ

  8. 07

    AI効果 — 実現すると「AIでなくなる」現象

    解決済み課題がAIと呼ばれなくなる現象、OCR・チェス・経路探索の例、定義の移動標的性

  9. 08

    知能の定義 — 心理学・認知科学からの視点

    知能指数、多重知能理論、流動性/結晶性知能、汎用問題解決能力としての知能観とAIへの適用

  10. 09

    合理的エージェント — 環境・知覚・行動の枠組み

    エージェントの定義、知覚系列、効用最大化、PEAS記述、単純反射型から学習型までの類型

  11. 10

    記号主義 — シンボリックAI・GOFAI

    物理記号システム仮説、ニューウェルとサイモン、論理・規則・記号操作による知能の実現アプローチ

  12. 11

    コネクショニズム — 神経回路網アプローチ

    パーセプトロン、分散表現、並列分散処理PDP、誤差逆伝播法、記号主義との論争史

  13. 12

    行動ベースAI — 身体性とサブサンプション

    ブルックスのサブサンプション・アーキテクチャ、表象なき知能、ロボットによるボトムアップ知能観

  14. 13

    機械学習の位置づけ — データからの帰納

    経験からの性能改善というミッチェルの定義、明示的プログラミングとの対比、AI内での位置

  15. 14

    AI・機械学習・深層学習 — 包含関係の整理

    AI⊃機械学習⊃深層学習の同心円モデル、各層の代表手法、用語の混同と正確な使い分け

  16. 15

    知識表現と推論 — AIの古典的中核領域

    述語論理、意味ネットワーク、フレーム、オントロジー、記述論理、推論エンジンの基礎概念

  17. 16

    探索と問題解決 — 状態空間のパラダイム

    状態空間探索、幅優先/深さ優先、A*アルゴリズム、ヒューリスティック、ゲーム木とミニマックス

  18. 17

    自動プランニング — 行動系列の生成

    STRIPS表現、前提条件と効果、階層型タスクネットワーク、スケジューリングとの関係

  19. 18

    自然言語処理 — 言語を扱うAIの範囲

    形態素解析、構文解析、意味理解、機械翻訳、対話システム、質問応答までのNLPの守備範囲

  20. 19

    コンピュータビジョン — 視覚を担うAIの範囲

    画像分類、物体検出、セグメンテーション、顔認識、三次元復元、映像理解の課題体系

  21. 20

    音声認識・音声合成 — 聴覚と発話のAI

    音響モデル、言語モデル、テキスト読み上げTTS、話者認識、音声対話インタフェースの範囲

  22. 21

    ロボティクスとAI — 境界と重なり

    センシング、行動計画、SLAM、マニピュレーション、制御工学との分担、知能ロボットの定義

  23. 22

    エキスパートシステム — 知識ベースAIの典型

    知識ベースと推論エンジン、if-thenルール、知識獲得のボトルネック、DENDRAL・MYCINの系譜

  24. 23

    学習パラダイム三分法 — 教師あり・なし・強化

    教師あり学習の分類/回帰、教師なし学習のクラスタリング、強化学習の報酬最大化という区分

  25. 24

    深層学習 — 多層ニューラルネットの台頭

    多層パーセプトロン、CNN、RNN、表現学習、特徴量設計からの脱却、GPUによる計算基盤

  26. 25

    生成AI — 生成モデルという新領域

    GAN、VAE、拡散モデル、大規模言語モデル、テキスト・画像・音声生成とAI定義への影響

  27. 26

    大規模言語モデル — 基盤モデルと定義の変容

    事前学習と微調整、創発的能力、基盤モデル概念、汎用性の獲得がAI観に与えた転換

  28. 27

    マルチエージェントシステム — 複数知能の協調

    エージェント間通信、協調と競合、交渉プロトコル、分散問題解決、群としての知能の範囲

  29. 28

    進化計算 — 遺伝的アルゴリズムと最適化

    遺伝的アルゴリズム、選択・交叉・突然変異、遺伝的プログラミング、進化戦略のAI内での位置

  30. 29

    ファジィ論理とソフトコンピューティング

    ザデーのファジィ集合、メンバーシップ関数、あいまい制御、ソフトコンピューティングの範囲

  31. 30

    確率的推論 — 不確実性下のAI

    ベイジアンネットワーク、条件付き確率、マルコフモデル、不確実性の表現と推論の枠組み

  32. 31

    AI前史 — 機械仕掛けの知能への夢

    ライプニッツの普遍記号学、バベッジの解析機関、ブール代数、形式論理から計算機械への系譜

  33. 32

    チューリングと計算可能性 — 理論的基盤

    チューリング機械、計算可能性、チャーチ=チューリングのテーゼ、万能計算機と知能の関係

  34. 33

    サイバネティクス — ウィーナーと制御・通信

    ウィーナーのサイバネティクス、フィードバック制御、ホメオスタシス、初期AIとの合流と分岐

  35. 34

    初期AIプログラム — 定理証明と汎用問題解決

    Logic Theorist、General Problem Solver、ニューウェルとサイモン、手段目標分析の登場

  36. 35

    ELIZA — 対話システムの原点

    ワイゼンバウムのELIZA、パターンマッチによる応答、ELIZA効果、チャットボット系譜の起点

  37. 36

    SHRDLUとミクロワールド — 限定世界の理解

    ウィノグラードのSHRDLU、積木の世界、自然言語による操作指示、限定領域アプローチの功罪

  38. 37

    第1次AIブームと最初の冬 — 期待と幻滅

    探索と推論の時代、機械翻訳への過剰期待、ライトヒル報告、1970年代の研究資金縮小

  39. 38

    第2次AIブーム — エキスパートシステム商用化

    1980年代の知識工学、商用エキスパートシステム、LISPマシン、知識獲得ボトルネックの露呈

  40. 39

    第五世代コンピュータ計画 — 日本の国家プロジェクト

    1982年開始の通産省プロジェクト、論理型言語Prolog、並列推論マシン、成果と教訓の評価

  41. 40

    第2次AIの冬 — 1990年前後の停滞

    エキスパートシステムの保守困難、LISPマシン市場崩壊、AIという語の忌避、地道な研究継続

  42. 41

    統計的転回 — 機械学習の主流化

    1990年代のデータ駆動化、サポートベクターマシン、統計的自然言語処理、規則から学習への転換

  43. 42

    Deep Blue — チェス王者への勝利

    1997年IBMのDeep Blueがカスパロフに勝利、専用ハードと探索、特化型AIの到達点の象徴

  44. 43

    IBM Watson — 質問応答システムの実証

    2011年クイズ番組ジェパディでの勝利、自然言語質問応答、証拠スコアリング、応用展開と課題

  45. 44

    ImageNetとAlexNet — 深層学習ブレイクスルー

    大規模画像データセットImageNet、2012年AlexNetの圧勝、GPU学習、第3次AIブームの起点

  46. 45

    AlphaGo — 囲碁と深層強化学習

    2016年イ・セドルへの勝利、方策/価値ネットワーク、モンテカルロ木探索、自己対局学習

  47. 46

    Transformer — 注意機構と事前学習の時代

    2017年の注意機構アーキテクチャ、自己注意、BERT・GPT系の事前学習モデルへの展開

  48. 47

    生成AIブーム — 対話型AIの社会的普及

    2022年以降の対話型生成AIの爆発的普及、プロンプト、社会実装の加速、AI定義議論の再燃

  49. 48

    中国語の部屋 — サールの強いAI批判

    記号操作と理解の区別、構文と意味、システム応答・ロボット応答などの反論と再反論

  50. 49

    心の哲学とAI — 機能主義と計算主義

    心身問題、機能主義、心の計算理論、多重実現可能性、機械に心は宿るかという問いの整理

  51. 50

    フレーム問題 — 関連性判断の難問

    行動の影響範囲を有限時間で判断できない問題、デネットのロボット例、常識推論の困難さ

  52. 51

    シンボルグラウンディング問題 — 記号と意味の接地

    ハルナッドの提起、記号が実世界の意味と結びつく条件、身体性・知覚経験による接地の議論

  53. 52

    機械の意識 — クオリアと人工意識論争

    意識のハードプロブレム、クオリア、統合情報理論、人工意識の可能性と検証不可能性の議論

  54. 53

    身体性認知 — 身体を持つ知能という視点

    身体化された認知、環境との相互作用、アフォーダンス、身体なきAIの限界をめぐる議論

  55. 54

    認知科学との関係 — 知能の学際研究

    認知アーキテクチャ、SOAR・ACT-R、心のモデル化、AIと認知科学の相互影響の歴史

  56. 55

    神経科学との接点 — 脳に学ぶAI

    ニューロンモデル、ヘッブ則、視覚野の階層構造とCNN、脳型計算と工学的AIの距離感

  57. 56

    チューリングテスト批判と代替テスト

    欺瞞ゲーム批判、ウィノグラードスキーマチャレンジ、コーヒーテスト等の代替的知能判定案

  58. 57

    モラベックのパラドックス — 易しさと難しさの逆転

    高度な推論は容易で知覚・運動は困難という逆説、進化的古さと計算資源、ロボット工学への含意

  59. 58

    汎用人工知能(AGI)論争 — 定義と達成基準

    AGIの多様な定義、人間水準の判定基準、経済的タスク基準、実現時期予測の分布と不確実性

  60. 59

    技術的特異点 — シンギュラリティ論

    知能爆発仮説、グッドの超知能機械、カーツワイルの予測、収穫加速の法則への賛否両論

  61. 60

    アラインメント問題 — 目的整合の難題

    価値整合、報酬ハッキング、道具的収束、ボストロムのペーパークリップ思考実験、安全性研究の範囲

  62. 61

    データサイエンスとの境界 — 分析とAIの分担

    統計分析、データマイニング、可視化、予測モデリング、データサイエンスとAIの重複と差異

  63. 62

    統計学との関係 — 推測統計と学習理論

    回帰分析、最尤推定、ベイズ統計、統計的学習理論、統計学と機械学習の文化的差異

  64. 63

    オペレーションズリサーチとの関係 — 最適化の系譜

    線形計画法、整数計画、組合せ最適化、メタヒューリスティクス、ORとAIの手法的重なり

  65. 64

    制御工学との関係 — フィードバックと自律制御

    古典制御、最適制御、モデル予測制御、強化学習との理論的近縁性、自律システムでの分担

  66. 65

    情報検索・データベースとの関係

    検索ランキング、転置索引、推薦システム、知識グラフ、検索拡張生成RAGによる融合

  67. 66

    計算言語学 — 言語学とAIの交差点

    生成文法、コーパス言語学、統計的言語モデル、言語学理論とデータ駆動NLPの緊張関係

  68. 67

    パターン認識 — 認識研究の伝統との連続性

    特徴抽出、識別関数、最近傍法、文字認識OCR、パターン認識分野からAIへの合流史

  69. 68

    ゲーム理論・意思決定理論との関係

    期待効用、ナッシュ均衡、メカニズムデザイン、逐次意思決定、合理的エージェント理論の基盤

  70. 69

    数理論理学とAI — 形式的推論の基盤

    命題論理、一階述語論理、導出原理、非単調推論、論理プログラミングとPrologの位置

  71. 70

    計算量理論とAIの限界 — 何が計算困難か

    NP完全性、組合せ爆発、近似アルゴリズム、決定不能性、理論的限界がAI設計に課す制約

  72. 71

    EU AI法のAI定義 — リスクベース規制の対象範囲

    EU AI Actにおけるシステム定義、リスク4分類、禁止用途、汎用AIモデルの扱いと域外適用

  73. 72

    OECD AI原則 — 国際的なAI定義の基準点

    2019年採択のOECD AI原則、AIシステム定義、信頼できるAIの要件、各国法制への影響

  74. 73

    国際標準のAI用語 — ISO/IEC規格の枠組み

    ISO/IEC 22989のAI概念・用語規格、機械学習の枠組み規格、標準化によるAI定義の共通化

  75. 74

    日本の政策文書におけるAI定義

    AI戦略、人間中心のAI社会原則、総務省・経産省のガイドライン群における定義と運用範囲

  76. 75

    AIと一般ソフトウェアの区別 — 定義の実務問題

    学習の有無、適応性、自律性による判別基準、規制対象判定やAI表示をめぐる実務上の線引き

  77. 76

    自動化とAIの区別 — RPAとの境界

    定型処理の自動化RPA、ルールベース自動化と学習型AIの違い、業務適用での使い分けの基準

  78. 77

    アルゴリズムとAIの区別 — 用語の混同を解く

    手続きとしてのアルゴリズム、学習済みモデル、ヒューリスティック、報道等での用語混同の整理

  79. 78

    AI能力の水準分類 — レベル分けの試み

    タスク横断性と性能によるAGIレベル分類の提案、人間比較基準、能力評価軸の設計論

  80. 79

    機能別AI分類 — 認識・予測・生成・実行

    識別系、予測系、生成系、実行系という機能分類、業務適用マップ、各系統の代表技術

  81. 80

    分析の階梯とAI — 記述・予測・処方

    記述的分析、診断的分析、予測的分析、処方的分析の階層とAI技術の対応関係

  82. 81

    判別モデルと生成モデル — 学習目標による区分

    条件付き確率を学ぶ判別モデル、同時分布を学ぶ生成モデル、ロジスティック回帰とVAEの対比

  83. 82

    ルールベースと学習ベース — 二大構築様式

    人手による規則記述、データからの帰納学習、ハイブリッド構成、保守性と説明性のトレードオフ

  84. 83

    特化型AIの応用領域マップ — 産業別の展開

    医療画像診断、金融与信・不正検知、製造検品、農業、物流最適化など応用領域の全体地図

  85. 84

    知能増幅(IA) — 人間拡張とAIの対比

    エンゲルバートの知能増幅思想、人間置換か能力拡張か、ケンタウロス型協働、道具論的AI観

  86. 85

    ヒューマン・イン・ザ・ループ — 人間関与の設計

    人間による確認・承認・介入の設計、on-the-loop/in-the-loopの区別、責任分担の枠組み

  87. 86

    自律性の度合い — 段階分類の考え方

    自動運転のレベル0〜5に代表される自律性段階論、監視義務、権限移譲の設計と法的含意

  88. 87

    ブラックボックス問題と説明可能性(XAI)

    深層モデルの不透明性、特徴量重要度、LIME・SHAP等の説明手法、透明性要求とAI定義の関係

  89. 88

    AIの評価とベンチマーク — 能力測定の方法論

    精度・再現率・F値、標準データセット、ベンチマーク競争、リーダーボードの功罪と汚染問題

  90. 89

    AIリテラシーと教育 — 定義を教える枠組み

    初等中等・大学でのAI教育、リテラシー定義、社会人リスキリング、誤解を防ぐ用語教育の設計

  91. 90

    AI研究コミュニティ — 学会と研究基盤

    AAAI、IJCAI、NeurIPS、人工知能学会、査読とプレプリント文化、産学の研究エコシステム

  92. 91

    SFにおけるAI像 — 物語が形づくる定義

    アシモフのロボット三原則、映画・小説のAI表象、フランケンシュタイン的想像力と世論への影響

  93. 92

    AI神話と誇大宣伝 — ハイプの構造

    ハイプサイクル、過剰期待と幻滅、AIウォッシング、擬人化バイアス、報道と実力の乖離の分析

  94. 93

    人工生命(ALife)との関係 — 生命性からの知能観

    セルオートマトン、ライフゲーム、自己複製、創発、人工生命研究とAIの目的の異同

  95. 94

    量子コンピューティングとAI — 量子機械学習の展望

    量子ビット、量子アニーリング、量子機械学習アルゴリズム、現状の制約と将来のAIへの含意

  96. 95

    ニューロモーフィック計算 — 脳型ハードウェア

    スパイキングニューラルネット、イベント駆動計算、低消費電力チップ、脳模倣型計算基盤の範囲

  97. 96

    群知能 — スワームインテリジェンス

    蟻コロニー最適化、粒子群最適化、群ロボティクス、単純個体の相互作用から生まれる集合知能

  98. 97

    計算論的創造性 — AIと創造の境界

    自動作曲、絵画生成、物語生成、創造性の評価基準、人間の創造性との関係をめぐる議論

  99. 98

    ポストヒューマン思想とAI — 人間観への波及

    トランスヒューマニズム、人間機械論、労働・知性・主体概念の再定義、思想史的な位置づけ

  100. 99

    人工知能(AI)の定義と範囲 — 退避・古典資料archive

    旧版の定義集、過去のブーム期資料、歴史的教科書・報告書など保存対象の退避区分