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岩波講座 ソフトウェア科学(14) 知識と推論
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商品詳細
| 内容紹介 | |
|---|---|
| 販売会社／発売会社 | 岩波書店 |
| 発売年月日 | 1988/07/06 |
| JAN | 9784000103541 |
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岩波講座 ソフトウェア科学(14)
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アルゴリズム部分は自分にとって既知のものばかりであった。知らなかったことをキーワード形式で抽出する。 and/or木、前向き（後ろ向き）推論、黒板モデル、 意味ネットワーク （semantic network) エキスパートシステム(expert systems)、ファジー理論 ...
アルゴリズム部分は自分にとって既知のものばかりであった。知らなかったことをキーワード形式で抽出する。 and/or木、前向き（後ろ向き）推論、黒板モデル、 意味ネットワーク （semantic network) エキスパートシステム(expert systems)、ファジー理論 エキスパートシステムの前向き推論のアルゴリズムを見たけど基本的には逐次規則が事実に当てはまるかどうか再帰的に確認するだけの単純なものだった。 実際に実用的なプログラムを組もうと思うなら専門家の判断に近いルールが必要になるだろう。さらに確率も事前に設定が必要。 2024年末現在において機械学習によるAIの実装を人々が利用できるようになっているが自分でつくるのは大変。大規模なGUIや記憶装置が必要で富豪プログラミングが必要。 機械学習を利用したエキスパートシステムの推論規則（プロダクションルール） の作成により省エネAIがつくられるかもしれない。 Ref; M.Minsky "Steps Towards Artificial Intelligence"(Proc. IRE, Vol.49 No. 1, 1961) Sell, P.S: Expert Systems - Practical Introduction, Macmillan, 1985
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