Web教科書

ハノイの塔 解説 ハノイの塔とは、3本の杭と、大きさの異なる複数の円盤からなる古典的な数学パズルであり、AI研究においては「トイ・プロブレム（おもちゃの問題）」の最も有名な例の一つです。 ルールとAIにおける意義 「1回に1枚しか動かせない...

深さ優先探索（DFS）と幅優先探索（BFS）の比較 探索アルゴリズムの中でも基本となる「深さ優先探索（DFS）」と「幅優先探索（BFS）」。G検定ではこの2つの「探索の動き方の違い」と「メリット・デメリット」の比較が頻出です。それぞれの特徴...

ブルートフォース（力任せ探索） 解説 ブルートフォース（力任せ探索）とは、考えられる全ての選択肢をしらみつぶしに（総当たりで）試していく、最も単純で原始的な探索手法です。 「確実」だが「終わらない」 例えば、4桁の暗証番号を「0000」から...

モンテカルロ法 解説 モンテカルロ法とは、乱数を用いた試行（シミュレーション）を何千、何万回と繰り返すことで、その結果を統計的に処理し、解の近似値を求める手法の総称です。 「数打ちゃ当たる」の統計学 解析的に（数式だけで）解くのが不可能な複...

AI効果 解説 AI効果（AI Effect）とは、ある技術が登場した当初は「人工知能（AI）」として称賛されていたにもかかわらず、その技術が社会に普及し、仕組みが解明されて「当たり前」になると、「これはAIではない（単なる自動化プログラム...

エージェント 解説 エージェント（Agent）とは、人工知能（特に強化学習）において、「環境（Environment）の状態を観測し、自らの判断で行動（Action）を選択し、その結果として報酬（Reward）を得る主体」のことです。 強化...

人工知能（AI） 1. 解説 人工知能（AI）とは、人間の知的行動（判断、推論、学習、認識、問題解決など）をコンピュータで模倣・再現しようとする技術および学問分野の総称です。 AIは単一の技術を指すものではなく、時代ごとのアプローチによって...

機械学習（Machine Learning） 1. 解説 機械学習とは、データから反復的に学習し、そこに潜むパターンや規則性を見つけ出す技術です。人間が「この場合はこうする」というルールを全て記述するのではなく、コンピュータ自身がデータから...

ディープラーニング（Deep Learning） 1. 解説 ディープラーニング（深層学習）とは、人間の脳の神経回路を模した「ニューラルネットワーク」を多層に重ねることで、データに含まれる複雑なパターンや特徴を学習する機械学習の一手法です。...

シンギュラリティ（技術的特異点） 解説 シンギュラリティ（技術的特異点）とは、「AIが全人類の知能を完全に超え、さらに自律的に自分より賢いAIを生み出すことで、技術的進歩が無限大（予測不能）な速度で加速し始める時点」を指す概念です。 いつ到...