という状態を あらかじめ書き下すことはできる p オセロであれば,そもそも石を置ける場所は限られる p この状態の時,ココに石を置くと,相手はココに置ける …も,あらかじめ分かる u であれば,推論そのものが難しくても,状態を書いておいて, その中から適切なモノを選び取らせれば,行動は模倣できる p いつか,状態そのものの演算(推論)ができるとして,結局,あり得る状態から 適切なモノを選び取る…という行動は必要になる 11 推論そのものと並んで,探索も主要なテーマとして扱われた
G L J M D I E H Node Edge 終端のNodeはLeafともいう root ひっくり返すと木のように見えるので, Tree(木,木構造)と言う名前 情報工学における基礎的かつ 重要なデータ構造の一つ AI分野でも多用される 線でつながっている上のNodeを親, 下のNodeを子という。 ここでは2分木のみを示したが,子が2人以上のものや, トライ木,赤黒木など,様々なタイプの木構造が存在 15
Edge の集合で表現できるデータ構造 無向グラフと有向グラフ,循環路の有無で扱いがことなる 要素間の関係性や,状態遷移の表現に用いる.“グラフ理論”や“ネットワーク解析”などで扱う A B F C D E G 無向グラフ 有向グラフ 最短経路の探索などにはこのグラフ表現を用いる 著名な最短経路の探索手法は ダイクストラ法 29
p AI という言葉ができたのは1956年 • 探索がブームになったのは1950年代〜70年代 u コンピュータは,いまの電卓に当たるイメージ p 弾道計算など,四則演算を高速に行うことがメイン p そうした視点に立った場合,こうした問題を自動的に解く… ということも,十分に先進的で知的なタスクだった 30