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1. 伊藤
2.  学習と推論
3.  学習[名]  学問・技術などをまなびならうこと  学校で系統的・計画的にまなぶこと  人間も含めて動物が、生後に経験を通じて知 識や環境に適応する態度・行動などを身につ けていくこと
4.  推論[名]  ある事実をもとにして、未知の事柄をおしは かり論じること  既知の事実から論理立てて状況を推しはか ること
5.  学習  所持しているデータを解析し、有用な規則や 法則を得ること  推論  学習したデータを元に新しい結論を得ること
6.  人工知能の学習と推論を理解するにあたり オセロやチェスといったゲームのAIを イメージすると理解がしやすい
7.  人工知能  Artificial Intelligence  AI
8.  プレイヤーは2人  使用する石は白黒両面  開始時の石配置は固定  プレイヤーは交互に石を置く  黒白の石が縦、横、斜めで他色を挟んだ時に石を 自色にひっくり返す  全てのマスが埋まった時点で自色が多いプレイ ヤーの勝利
9.  偶然が入る余地がないため全ての手を予測は可能  6×6の盤面における必勝法は2004年時点で判明 済み  8×8の盤面では計算能力が足りず未判明  最高性能のオセロAIは人間で勝つことは不可能
10.  プレイヤーは2人  駒の種類は6種類  プレイヤーは交互に盤上の駒を動 かす  味方の駒の動ける範囲に敵の駒が あればそれをゲームから取り除ける  相手のキングを逃げられないように 追い詰めたプレイヤーの勝利
11.  オセロ同様偶然が入る余地がないため全ての手を 予測は可能  盤面はオセロと同じものの ・6種類の駒がある ・各駒に個別の動きがある ・勝利条件が相手のキングを追い詰める などオセロよりも行動の選択肢が増加している
12.  オセロですら6×6の盤面の最善手しか判明できな い  チェスの最善手を判明させることは現状の計算機で は非常に困難
13.  プレイヤーは2人  9×9の盤面で駒は8種類あり、うち6種類は駒の行 動が変化する  プレイヤーは交互に盤上の駒を動かす  味方の駒の動ける範囲に敵の駒があればその駒を 盤上から取り除き、次以降の自分の順番に盤上の 駒を動かす代わりに盤上に置くことができる  相手の王将を逃げられないように追い詰めたプレイ ヤーの勝利
14.  偶然が入る余地がないため全ての手を予測は可能  チェスと違った点として ・8×8よりも大きい9×9の盤面 ・6種類よりも多い8種類の駒 ・行動が変化する6種類の駒 ・相手から取った駒を盤上に配置することができる となりチェスよりもさらに行動の選択肢が多い
15.  チェス以上に最善手を判明させることは困難
16.  プレイヤーは2人  19×19の盤面で石は2色  プレイヤーは交互に盤上の石を置く  相手の石の縦横を取り囲むことで相手の石を盤上 から外す
17.  偶然が入る余地がないため全ての手を予測は可能  盤面が大きい  盤面が大きいが全ての盤面を使うことはなく最善手 の判明をしやすいように見えるが、実際には盤面が 大きいことが判断を鈍らせる
18.  駒の強さや局面の有利不利等を考慮した評価関数を 作る
19.  チェスや将棋と違い石自体の強さがないことから石自 体の評価が不可能であるため、盤面の優劣により石 の評価から評価関数を作る  広い盤面と石自体の強さの評価が出来ないためAIが 選択肢を絞る切ることができない  その解決策の1つとして相手が長考した時は勝負手 であるだろうと推測しそこから手を考えるという方法を 考えたAIがあった