人工知能の起源と象徴性

論理理論や一般的な問題解決ツールに加えて、シンボリズムはエキスパート システム、ナレッジ ベース、ナレッジ グラフなどの一連の優れたテクノロジにも貢献してきました。それは大きく発展し、多くの分野の発展に影響を与えました。

ChatGPT の人気により、人工知能は業界に新たなブームの波を引き起こしました。今日は人工知能の開発プロセスについて話します。

一般的に考えられているように、人工知能は 1956 年のダートマス会議に起源を持ち、そこで研究者たちは人工知能 (Artificial Intelligence) の概念を提案しました。しかし、実はそれ以前から人工知能の開発は始まっていたのです。 1955 年に西部コンピュータ連盟会議がロサンゼルスで開催され、その中には学習機械に関するセッションが含まれていました。

会議では、人工知能象徴学派の代表であるアレン・ニューウェル氏も議論に参加した。

アレン・ニューウェル (1927 年 3 月 19 日 - 1992 年 7 月 19 日)

象徴主義と接続主義、行動主義 (行動主義) は、人工知能の 3 つの主流学派です。 。

象徴主義は論理主義、心理主義、コンピュータ主義とも呼ばれ、その主なポイントは、物理的なシンボル システムと限定合理性の原理を使用して人工知能を実現することです。

具体的には、象徴主義では、人間の思考の基本単位は記号であり、記号に基づく一連の操作が認知過程を構成するため、人間もコンピュータも論理的推論が可能であるとみなすことができます。言い換えれば、コンピュータはさまざまな記号操作を通じて人間の「知性」をシミュレートできるということです。

1955 年後半、ニューウェルとサイモンは LOGIC THEORIST と呼ばれるプログラムを開発しました。このプログラムは多くの人によって最初の AI プログラムであると考えられています。各問題をツリー モデルとして表し、問題を解決するための正しい結論が得られる可能性が最も高いブランチを選択します。このプログラムは Principia Mathematica の 38 の数学定理を証明することができ (後に 52 の定理すべてを証明しました)、いくつかの解決策は人間の数学者が提供するものよりもさらに賢明でした。

1957 年、ハーバート サイモン、J.C. ショー、アレン ニューウェルらは、一般問題ソルバー (GPS) 推論アーキテクチャとヒューリスティック検索のアイデアを導入しました。このアイデアは広範囲に影響を与えています。柯潔を破り、このアイデアを借りました。

ユニバーサル問題ソルバーは、多くの常識的な問題を解決できます。プログラムの開始から 2 年後、IBM は同様の問題を研究するために AI 研究グループを設立しました。

#GPS は、すべての一般的な問題を解決しようとする世界初のプログラムであり、基本的なアルゴリズムを使用して記述できるすべての問題を解決するように設計されています。この目的を達成するために、研究者らは専用のプログラミング言語情報処理言語 (IPL) も作成しました。この手順を使用するための前提条件は、問題が一連の正規数式で表現できることです。これらの式は、複数のソースとシンクを含む有向グラフの一部にすることができます。ソースは開始ノードを表し、シンクは終了ノードを表します。 GPS では、ソースは公理を表し、シンクは結論を表します。

開発者の高い理想にもかかわらず、実際には、GPS は数学の問題、幾何学の問題、ボード ゲームなど、明確に定義された問題を解決するためにのみ使用できます。なぜなら、これらの問題は許容可能なレベルまで形式化できるからです。現実の世界では、可能性が爆発的に増加し、すべての可能性を迅速に横断することが、コンピューティング能力を超える問題になっています。

GPS を使用して一般的な問題を解決する手順は次のとおりです:

1. 牛乳を 1 箱買いに店に行くなどの目標を定義します。

2. 前提条件を定義します。これらの前提条件は目標に関連する必要があります。たとえば、牛乳を購入したい場合は、店舗までの道が必要であり、店舗でも牛乳を販売する必要があります。

3. これに基づいて、操作プロセスを定義できます。たとえば、店まで車で行く必要があり、車のガソリンが切れた場合、燃料を補給するお金があること、および燃料を補給した後も牛乳を買うお金がまだあることを確認する必要があります。

運用プロセスは条件に基づいてあらゆる状況に対応できます。それは、動作、前提条件、および動作から生じる変化で構成されます。前の例では、その行動には店にお金を支払うことが含まれており、お金を支払うには手元にお金が必要でした。支払うという行為によってお金のステータスが変化し、ミルクが得られます。

GPS は同様の問題をすべて解決できますが、考えられるすべてのプロセスを横断することでこの目標を達成するため、現実の世界では問題の複雑さがコンピューティング能力を超えることがよくあります。

論理理論や一般的な問題解決ツールに加えて、シンボリズムはエキスパート システム、ナレッジ ベース、ナレッジ グラフなどの一連の優れたテクノロジにも貢献してきました。それは大きく発展し、多くの分野の発展に影響を与えました。

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