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web2.0に貢献する この人工知能が実用化されるほどの未来、人工知能にどのようなニーズがあるだろうか。 新規参入者のために 将来に渡り、webが普及し続けるとすると、今はネット環境にない人々も、webの使用を強制されるだろう。あるいは、自ら使いたいと思うだろう。 しかし、今webを使用していない人には、何らかの理由がある。 年のせいで、新しいことを始めても、慣れるのに時間が掛かる。 今まで経済的な理由から触れることが出来なかった。 webの普及は先進国だけに留まらない。新たなweb参入者は、加速するweb社会に、無知のまま放り込まれてしまう。 そこで活躍するのが人工知能である。 人工知能があれば、ユーザは熟練者に相談するように質問しながら端末を扱える。 異言語のサイトに行っても、翻訳してくれる。 複雑な作業も、マクロを作って、適宜実行してくれる。 開発者のために このような恩恵は、熟練者においてもなお重要である。 自分で書いても簡単だが、ただ時間が掛かるプログラムは、人工知能が一瞬で生成できる。 UIのデザインに気にする必要もない。経験的に使いやすい配置にしてくれる。 APIマニュアルとにらめっこをしながらプログラムを打つ必要もない。関連項目を洗い出して、助言をしてくれるだろう。 人工知能が出来れば、web2.0の社会にさらなる風を巻き起こすことになるだろう。 名前 コメント
https://w.atwiki.jp/projectai/pages/18.html
見通し ここの人工知能（何か名前があった方がやりやすいな）は、PC上で動くプログラムである。 人工知能は、使える情報は全て使う。そして、人が扱える範囲と同様の出力を持つ。 入力として、今起動しているアプリケーションにあるテキスト、PC上のテキストを取得する。 大抵の場合、どこから取得したテキストなのか分からないと意味がないので、それも同時に取得する。 また、人工知能に対して送られたメッセージも取得する。これはユーザからの命令や会話などが入る。出来れば音声入力もあると良い。 アプリケーションが使用しているテキストはこれで取得できるのだが、ユーザが絵などを書いていて、手書きで文字を入れたりすると、それは認識できない。これも取得したいので、画像認識の技術が待たれるところである。 出力は、PC上のファイル、アプリケーションとなる。基本的に、ユーザの発信する信号と同じものを送れるようにする。テキストだけでなく、ポインタの移動や、ゲームパッドなどの入力も含む。また、ユーザとの対話のために、自らのインターフェイスも持つ。 拡張されたサールの部屋 サールの部屋というのは思考実験の一つである。アメリカの哲学者のサールが、何か怪しげな部屋に閉じこめられる。そこで、生活に必要なものと、分厚い指示書を渡される。 この部屋にはしばしば、中国語のメッセージが入れられる。サールはこれを理解できないが、指示書に従って、メッセージに対する返事を書けば良いことになっている。 部屋の外にいる人は、部屋の中で何が行われているかは分からない。だが、中国語で書いた質問に、正しい回答が返ってくる。すると、外からは、中に中国語の理解できる人がいると思うわけだ。 こういう話で、外からは理解しているように見えても、中を開けてみると、文章を理解していないんだよ、という説明をしている。ここでは、哲学的な問題は置いといて、この部屋を実際に作れるのかを考える。 もちろん、部屋の代わりにPC、サールの代わりに人工知能を入れるわけだ。生活に必要なものは電気だろうか。さておき、問題は指示書である。 サールの部屋で使われている指示書は、どんなメッセージが来ても、適切に返事が出来るように作られている。なんかとても実現できなそうである。 出来ない理由は主に２つ挙げられる。一つ目は、意味の問題。文章の意味は、その状況によって変わりうるのだ。もう一つの問題は、新しい言葉が来たとき。まさか、新しい言葉のつくりまで指示書に書かれているわけではあるまい。 前者に対する解答は、文章以外の情報を出来るだけ集めること。文章相互の関係も分かると良い。 後者に対する解答は、意味を推理して、指示書に新しいページを書き加えることだ。 人工知能は、この２つがちゃんと行える環境にいる必要がある。 名前 コメント
https://w.atwiki.jp/projectai/pages/13.html
人工知能が自発的にプログラムを組むようになるには、どのようなことが必要だろうか。 身体性 身体性認知科学という学問がある（知らなかったけど）。身体がない人工知能には、現実のものの意味を知ることは不可能だ、というアレである。 ここで作ろうとしているのは、PC上で動く人工知能だが、それでも「身体」に当たる部分を考えなくてはならない。 実際には、本当の身体が必要な訳じゃなくて、それに相当する部分があればよい。 つまり、感覚器官（入力）と運動器官（出力）である。これらは「脳」に相当するプログラムとは別に存在している必要がある。 感覚 感覚器官としては何が必要だろうか。アプリケーションを動かすマクロを作るためには、アプリケーションの挙動を知らなくてはならない。プロセスの実行状態、入力待ちのウィンドウ、あるいは、デスクトップの画像。これらを入力するものが、「目」に当たる。 また、ユーザが何を望んでいるのかが分からなくてはならないから、入力ボックスやマイクなど、意思を聞く手段が必要だ。とりあえず「耳」に当たるとしておこう。 人工知能は、与えられた処理をするだけでなく、自身の持つデータを整理しなくてはならない。そのために、データの量や使用状況を知る必要がある。「触覚」に当たるだろうか。 運動 感覚と運動は密接に繋がっているから、これも同じようなカテゴリに入る。 用途別に考えると、他のアプリケーションの操作をする、自身のウィンドウを開く、保存データを操作する。ということが出来る必要がある。 運動できる範囲を勝手に拡げてもらっては困るから（コンピュータウイルスになりかねない）、必要十分な作業が出来るように「手足」を作らなくてはいけない。 名前 コメント Count - ( - )
https://w.atwiki.jp/projectai/pages/14.html
創造性のあるプログラムは何をすべきか。 創造には色々ある。文や絵を書く。音楽を作る。ソフトウェアの新しい使い方を生み出す。 それらをPCを使って人間が行う場合、PCはどのように捉えているだろうか。 全ては、キーボードやマウスの操作、マイクからの入力、他の入力機器からの入力である。 これらの信号はOSを介してアプリケーションに伝えられ、望みの動作をすることになる。 この動作と同じ信号をプログラムが送ったらどうだろう。もちろん、同じ結果になる。それを行うプログラムがマクロである。 つまり、プログラムにも人間と同じことができる。要するに、あとはマクロをプログラムが作り出せばよいのだ。 人工知能の創造力は、マクロを作ることに帰着する。 名前 コメント Count - ( - )
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フリテレは重度のコミュ障のため、リスナーを人工知能と見立てて放送している。 フリテレが人工知能ネタを出すときは、リスナーを見下している時である。 「いやぁ、この人工知能、勝手に喋ってくれて高性能なんですよぉ～」
https://w.atwiki.jp/nofx/pages/27.html
■大まかな流れ 人工知能とは 人工知能の対象とする問題とその解き方 探索と推論 知識表現 プラニング エキスパートシステム 機械学習 ニューロ／ファジィ 知能 知性 知的知識 知恵 … 知識を使うための知識 ＜人工知能へのアプローチ＞ １．認知科学的アプローチ → ニューラルネットワーク ２．工学的アプローチ → 機械を知的に振舞わせる 機械の能力をどのようにして計るか？ 人間の知能 → 知能指数（ＩＱ） 機械の知能 → チューリングテスト ＜チューリングテスト＞ ■チューリングテストをパスするための能力 対話能力（自然言語処理） 自然言語理解 推論能力 学習能力 ＜ＡＩを対象とする問題＞ 解決手段が一意に定まらない問題（将棋プログラム etc...） 一意に決まる問題 ： Well Structured （良構造）問題 一意に決まらない問題 ： Ill Structured （悪構造）問題 → 探索がベース → 計算の組み合わせ爆発 ＜問題解決のためのプロセス＞ ・ 問題の形式化 - 問題のモデル化 → 外部世界を内部世界へ写像 - 解決したいものはなにか？ 何が出力なのか？
https://w.atwiki.jp/renkin2021/pages/671.html
人工知能の作り方 材料1 材料2 材料3 合成物 ビット 理性 人工知能
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人工知能（じんこうちのう） 【更新時刻】 2012年10月10日04時41分04秒 【分類】[サイト＆システム関連] 【参照URL】 【関連語】 【意味】 1.好きなキャラと対戦でのみ戦闘できるキャラ。[Nidner] 2.常にレベルは1000。[Nidner] 3.コメガ、リリー、零ノ竜、ドッペルゲンガーの4種類がいる。[Nidner] 4.名前をROBOT001（002、003、004でも可）にすると好きなキャラ対戦で人工知能になる。[Nidner] 痴女・巨乳・癒し系の手コキをお楽しみ下さい+．(・∀・)．+→ http //sub.64n.co -- 早苗 (2012-10-10 04 41 04) 名前 コメント
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人工知能
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人工知能･･･2年/CS/必修 lecture01 - 07/09/26 lecture02 - 07/10/03 lecture03 - 07/10/10 lecture04 - 07/10/17 lecture05 - 07/10/24 lecture01 - 07/09/26 ただただ人工知能について演習にひきつづき説明。 lecture02 - 07/10/03 わからない（汗 lecture03 - 07/10/10 説明説明説明･･･ ○×ゲームについても説明。 コンピュータが次の手を考える仕組みとして、 MinMax法とαβ法がある。 αβ法の方が効率がいい。 (限られたものだけ深く手を考えていけばいいので) lecture04 - 07/10/17 logicについて。 lecture05 - 07/10/24 コメントどうぞ♪ 名前 コメント すべてのコメントを見る 担当：mica@管理人 Last Update 2007年10月17日14時03分06秒