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STRIPS（ストリップス） 解説 STRIPS（Stanford Research Institute Problem Solver）とは、1971年にスタンフォード研究所（SRI）によって開発された、自動プランニングのための「問題記述言...

SHRDLU（シュルドゥ） 解説 SHRDLU（シュルドゥ）とは、1968年から1970年にかけてスタンフォード大学のテリー・ウィノグラードによって開発された、初期の自然言語理解システムです。 「積み木の世界」での対話 SHRDLUは、コン...

αβ法（アルファベータ法） 解説 αβ法（アルファベータ法）とは、Mini-Max法の探索効率を劇的に向上させるための「枝刈り（Pruning）」アルゴリズムです。 「無駄な探索」を省く仕組み Mini-Max法は全ての局面（ノード）を調べ...

Mini-Max法（ミニマックス法） 解説 Mini-Max法（ミニマックス法）とは、チェス、将棋、オセロなどの「二人零和有限確定完全情報ゲーム」において、次の手を決定するための探索アルゴリズムです。 「最大（Max）」と「最小（Min）」...

プランニング（Planning） 解説 プランニング（Planning：行動計画）とは、ある「初期状態」から「目標状態（ゴール）」に到達するために、どのような手順（行動）をとればよいか、その一連の行動計画を自動的に生成する技術のことです。 ...

ローブナーコンテスト（Loebner Prize） 解説 ローブナーコンテスト（Loebner Prize）とは、1990年にヒュー・ローブナーによって創設された、アラン・チューリングの「チューリング・テスト」を実際の競技形式で行う世界最古...

ルールベース機械翻訳（RBMT） 解説 ルールベース機械翻訳（RBMT：Rule-Based Machine Translation）とは、1950年代から1980年代にかけて主流だった、最も古典的な機械翻訳の手法です。人間の言語学者が作成...

フレーム問題 解説 フレーム問題（Frame Problem）とは、1969年にジョン・マッカーシーとパトリック・ヘイズが提唱したAI研究における最大の難問の一つであり、「現実に起きる無限の事象の中から、今の自分にとって『関係のある事象』だ...

統計的機械翻訳（SMT） 解説 統計的機械翻訳（SMT：Statistical Machine Translation）とは、1990年代から2010年代半ばにかけて主流だった翻訳手法です。IBMの研究チームなどが提唱し、それまでの「ルール...

強いAIと弱いAI【G検定 必須用語】 1. 概要：AIの「知能レベル」による分類 「強いAI」と「弱いAI」という分類は、AIが人間のような「心（意識）」を持つことができるか、それとも単なる「道具」に過ぎないのか、という定義に基づいていま...