講義名 人工知能論　≪◇学部≫
講義開講時期 通年
曜日･時限 火３
単位数 4

担当教員
氏名
新田　義彦

学習目標(到達目標) 　人工知能の考え方そしてその技術は，今日の社会システムのすべてに適用されている．換言すれば人工知能のサポートなしでは現代社会は機能しないと言える．　
対応DP及びCP：2,3,4,5,8
　人工知能の原理と応用について，一種の生活知識として習得することを目標とする．身の回りにある人工知能の例を見つけ出して，そのメカニズムについて自分なりの説明ができるようになれば目標に到達したと判断してよい．
　人工知能は万能ではない．さまざまな限界と弱点を抱えている．人工知能と人間（自然知能）との連携の望ましい姿についても学習する．
　
授業概要(教育目的) 　人間の知能の構造と機能を，計算機プログラムの構造と機能との対比により分析する．分析により得られた知見を基礎として，機械翻訳，質問応答，情報検索，文章作成，自動操縦などのアプリケーションの動作を概観する．仮想現実感，ロボット，スーパーコンピュータ，クラウド・コンピューティング，深い学習（Deep Learning），猫の顔識別，巨大データとそのマイニング，技術的特異点（Singularity），汎用人工知能（General Problem Solver）など．
　強力に成り過ぎた人工知能の賢明な使いこなし方についても考える．
授業計画表
 
回項目内容
第1回人工知能の歴史（１）
１９４５～１９６０年代における人工知能の概要と展開を講義する．
【事前学習】１時間．人工知能について自分なりの考え方をまとめておくこと．講義ノートを1冊作るとよい．ノートは毎回の受講時に持参すること．
【事後学習】１時間．今日学んだことを復習する．
第2回人工知能の歴史（２）
１９７０～１９９０年代における人工知能の概要と展開を講義する．
【事前学習】１時間．講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習する．
【事後学習】１時間．今日学んだことを復習する．
第3回人工知能の歴史（３）２０００年代～現在　特に時代のキーワードなってしまった感のある，深い学習（Deep Learning）大規模データベース（Big Gata），知識発掘（Knowledge Mining）について概要を講義する．
【事前学習】１時間．講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習する．特に初期の人工知能と現代の人工知能との違いについて考えておく．
【事後学習】１時間．今日学んだことを復習する．
第4回問題解決の技法（１）人工知能は問題をどのように定式化するのか．そしてどのようにして解こうとするのか．解空間の探索（１）
【準備学習】１時間．講義ノートを読み返しながら，前回までの講義内容をよく復習する．特に現代の人工知能の威力についてよく考えておく．
【事後学習】１時間．今日学んだことを復習する．
第5回問題解決の技法（２）人工知能は問題をどのように定式化するのか．そしてどのようにして解こうとするのか。（２）
【事前学習】１時間．講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習する．特に解空間の概念についてよく理解しておく．
【事後学習】１時間．今日学んだことを復習する．
第6回問題解決の技法（３）人工知能は問題をどのように定式化するのか。そしてどのようにして解こうとするのか。ニューラル・ネットワークと深い学習（３）
【準備学習】１時間．講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習する．特に「問題の定式化」の概念についてよく理解しておく．
【事後学習】１時間．今日学んだことを復習する．
第7回探索技法（１）状態空間とその上の探索方法，網羅探索，枝刈り探索（１）
【事前学習】１時間．講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習する．特にニューラル・ネットワークの概念についてよく理解しておく．
【事後学習】１時間．今日学んだことを復習する．
第8回探索技法（２）状態空間とその上の探索方法，αβ探索　チェスと将棋（２）
【事前学習】１時間．講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習する．特に網羅探索と枝刈り探索の概念についてよく理解しておく．
【事後学習】１時間．今日学んだことを復習する．
第9回知識表現（１）人工知能は知識をどのように扱うのか，集中一括管理型の知識，暗号とセキュリティ（１）
【事前学習】１時間．講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習する．特にαβ探索の概念についてよく理解しておく．
【事後学習】１時間．今日学んだことを復習する．
第10回知識表現（２）人工知能は知識をどのように扱うのか，ネットワーク上の分散知識，公開鍵暗号，量子暗号（２）
【事前学習】１時間．講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習する．特に暗号概念についてよく理解しておく．
【事後学習】１時間．今日学んだことを復習する．
第11回論理とプログラミング（１）
人工知能は論理をどのように扱うのか、そしてそれをどのようにプログラム処理するのか，命題論理，否定の論理，矛盾（１）
【事前学習】１時間．講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習する．特に公開鍵暗号の概念についてよく理解しておく．
【事後学習】１時間．今日学んだことを復習する．
第12回論理とプログラミング（２）
人工知能は論理をどのように扱うのか、そしてそれをどのようにプログラム処理するのか，述語論理，推論エンジン（２）
【事前学習】１時間．講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習する．特に命題論理と否定の論理の概念についてよく理解しておく．
【事後学習】１時間．今日学んだことを復習する．
第13回論理とプログラミング（３）
人工知能は論理をどのように扱うのか、そしてそれをどのようにプログラム処理するのか，人工知能による推論の限界（３）
【事前学習】１時間．講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習する．特に述語論理の概念についてよく理解しておく．
【事後学習】１時間．今日学んだことを復習する．
第14回課題のレポート提出修得知識をレポートとしてまとめる
【事前学習】１時間．蓄積した講義ノートを読み返しながら，これまでの講義内容をよく整理して復習するこレポートは１つのテーマに絞ってまとめるとよい．たとえば「人工知能は実際の問題をどのように簡略化・定式化してプログラムに取り込むのか」など．習得知識の羅列は意味がない．
【事後学習】１時間．今日学んだことを復習する．
第15回中間のまとめこれまでの講義内容のまとめを行う．
【事前学習】１時間．蓄積した講義ノートを読み返しながら，これまでの講義内容をよく整理して復習して試験に臨む．
【事後学習】１時間．今日学んだことを復習する．
第16回推論と学習（１） 様々な推論形式と機械学習（１）
【事前学習】１時間．蓄積した講義ノートを読み返しながら，これまでの講義内容をよく整理して復習しておく．
【事後学習】１時間．今日学んだことを復習する．
第17回推論と学習（２）様々な推論形式と機械学習（２）
【事前学習】１時間．講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習する．特に推論形式と機械学習の概念についてよく理解しておく．
【事後学習】１時間．今日学んだことを復習する．
第18回推論と学習（３）様々な推論形式と機械学習（３）
【事前学習】１時間．講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習する．特に推論形式と機械学習の概念についてよく理解しておく．
【事後学習】１時間．今日学んだことを復習する．
第19回自然言語の構造（１）構文と意味のモデル（１）
【事前学習】１時間．講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習する．特に推論形式と機械学習の概念についてよく理解しておく．
【事後学習】１時間．今日学んだことを復習する．
第20回自然言語の構造（２）構文と意味のモデル（２）
【事前学習】１時間．講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習する．特に「構文とは何か」について自分なりの言葉で説明できるようにしておく．
【事後学習】１時間．今日学んだことを復習する．
第21回自然言語処理（１）構文解析と文生成（１）
【事前学習】１時間．講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習する．特に「意味モデルとは何か」について自分なりの言葉で説明できるようにしておく．
【事後学習】１時間．今日学んだことを復習する．
第22回自然言語処理（２）構文解析と文生成（２）
【事前学習】１時間．講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習するこ特に「文生成の難しさは何処にあるのか」について自分なりの言葉で説明できるようにしておく．
【事後学習】１時間．今日学んだことを復習する．
第23回機械翻訳と質問応答（１）機械翻訳の原理、質問応答のメカニズム、そして実際応用（１）
【事前学習】１時間．講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習する．特に「文生成をコンピュータにやらせる必要性」について自分なりの言葉で説明できるようにしておく．
【事後学習】１時間．今日学んだことを復習する．
第24回機械翻訳と質問応答（２）機械翻訳の原理、質問応答のメカニズム、そして実際応用（２）
【事前学習】１時間．講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習する．特に「翻訳をコンピュータにやらせる必要性」について説明できるようにしておく．
【事後学習】１時間．今日学んだことを復習する．
第25回仮想現実感、ロボット、インターネット上の知能（１），自然知能と人工知能の共存・協調（１）左記の具体例（１），強力過ぎる人工知能の使いこなし方（１）
【事前学習】１時間．講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習する．特に「インターネット上の機械翻訳」を利用してみる．
【事後学習】１時間．今日学んだことを復習する．
第26回仮想現実感、ロボット、インターネット上の知能（２），自然知能と人工知能の共存・協調（２）左記の具体例（２），強力過ぎる人工知能の使いこなし方（２）
【事前学習】１時間．講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習する．特に「仮想現実感」について自分なりの言葉で説明できるようにしておく．
【事後学習】１時間．今日学んだことを復習する．
第27回仮想現実感、ロボット、インターネット上の知能（３），自然知能と人工知能の共存・協調（３）左記の具体例（３），強力過ぎる人工知能の使いこなし方（３）
【事前学習】１時間．講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習すると．特に「ロボット」について自分なりの言葉で説明できるようにしておく．
【事後学習】１時間．今日学んだことを復習する．
第28回課題のレポート提出（１）レポートへのコメント（１）
【事前学習】１時間．これまでの講義ノートを読み返しながら，要点をまとめておく．課題は前前回及び前回の講義時に示した．
【事後学習】１時間．今日学んだことを復習する．
第29回課題のレポート提出（２）レポートへのコメント（２）
【事前学習】１時間．これまでの講義ノートを読み返しながら，要点をまとめておく．課題は前前前回及び前前回の講義時に示した．
【事後学習】１時間．今日学んだことを復習する．
第30回まとめ第１６回以降のまとめ　および年度末試験の準備
【事前学習】１時間．これまでの講義ノートを読み返しながら，要点をきちんとまとめておく．ノートの欠落部は友人にノートを見せてもらうなどして補足しておく．講義時に質問してもよい．簡潔なレビユーを行う．
【事後学習】１時間．今日学んだことを復習する．
授業形式 人工知能の基本原理，基本構造，知能と知識の構成，そして人工知能応用，今後の展望などの基礎知識提供をする講義を行う．適宜レポート課題を出して，人工知能の実態，実際的応用の様相などを，受講者自身が調べて体験する手伝いをする．理解の深度を確認するための小テストを適宜行い，講義の進め方，難易度の調整，例題提示のやり方の工夫を行う．
大人数の講義なので，一方的な知識伝達とならないよう，質問のしやすい雰囲気を作り，受講生との会話の機会を増やす工夫をする．
評価方法
定期試験 レポート 小テスト 授業への
参画度 		その他 合計
30% 20% 30% 20% 0% 100%
評価の特記事項 年度末に実施する最終テストおよび最終レポートを重視する．受験とレポート提出を厳守してください．
テキスト 特に使用しない．テキストに相当する内容はプリントとして配付する．
参考文献 特に使用しない．必要がある場合はプリントとして配付する．
オフィスアワー(授業相談) 毎週　火曜
　　１１：００　～　１９：３０
講義前あるいは終了後，講師室窓口で小生を呼び出してください．　
事前学習の内容など，学生へのメッセージ 人間の知能とは何か，そしてその仕組みはどうなっているのか、という素朴な疑問を出発点として，最先端の計算機システム技術や情報理論の高みに登る試みを，皆さんと共にやりたいと思っている．強力に成り過ぎた現代の人工知能の使いこなし方についても考えてみてください．
単位のことはあまり考えずに，楽しく受講し一生懸命考えてください．
得るものは大きいはずである．