人工知能の主な研究段階と将来の発展方向は何ですか?

人工知能は常にコンピュータ技術の最前線にあり、人工知能研究の理論と発見はコンピュータ技術の発展の方向性を大きく決定します。現在、人工知能の研究成果の多くが人々の日常生活に浸透しています。現在のいくつかの将来予測研究から、人工知能は将来、ファジー処理、並列化、ニューラル ネットワーク、機械感情の方向に発展する可能性があることがわかります。

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人工知能は1950年代に誕生しました。これはコンピュータの研究と応用の一定の段階における成果であり、社会生産の発展の必要条件であり、必然的な結果であると同時に、人間が自らを理解する重要な象徴でもあります。人工知能は機械知能とも呼ばれ、コンピュータサイエンス、サイバネティクス、情報理論、神経生理学、心理学、言語学などの複数の分野の相互浸透を通じて発展してきた総合的な学問です。人工知能は、コンピュータアプリケーションシステムの観点から見ると、人間の知能を拡張するために、人間の知的活動の能力をシミュレートするインテリジェントマシンまたはインテリジェントシステムを作成する方法を研究する科学です。

1. 人工知能の研究段階

1950 年代以降、人工知能の研究は次の段階を経てきました。

フェーズ 1: 1950 年代の人工知能の興隆と衰退。人工知能の概念が初めて提案されて以来、機械定理証明、チェッカープログラム、一般的な問題解決プログラム、LISTP テーブル処理言語など、数多くの注目すべき成果が生まれてきました。しかし、解決方法の推論能力の限界と機械翻訳の失敗により、人工知能は低迷期に陥っています。この段階の特徴は、問題解決の方法に注目し、知識の重要性を無視することです。

第 2 段階: 1960 年代後半から 1970 年代にかけて、エキスパート システムの出現により、人工知能研究が新たな盛り上がりを見せました。 DENDRAL化学質量分析システム、MYCIN疾病診断・治療システム、PROSPECTIOR探査システム、Hearsay-Ⅱ音声処理システムなどのエキスパートシステムの研究開発により、人工知能が実用化されました。そして、1969年に人工知能に関する国際合同会議が設立されました。

第3段階：1980年代、第5世代コンピュータの発展により、人工知能は大きな進歩を遂げました。 1982年、日本は数値計算と同程度の高速な論理的推論を実現することを目指して、「第5世代コンピュータ開発計画」、すなわち「知識情報処理コンピュータシステムKIPS」を開始しました。この計画は最終的に失敗したものの、その実行により人工知能の研究の波が巻き起こった。

第 4 段階: 1980 年代後半に、ニューラル ネットワークが急速に発展しました。 1987 年、米国はニューラル ネットワークに関する最初の国際会議を開催し、この新しい分野の誕生を発表しました。それ以来、各国はニューラルネットワークへの投資を徐々に増やし、ニューラルネットワークは急速に発展しました。

第 5 段階: 1990 年代に、人工知能に関する新たな研究ブームが起こりました。ネットワーク技術、特にインターネット技術の発展により、人工知能は単一の知的実体の研究から、ネットワーク環境に基づく分散型人工知能の研究へと移行し始めています。同じ目標に基づいた分散型問題解決を研究するだけでなく、複数のインテリジェントエージェントによる多目的問題解決も研究し、人工知能をより実用的なものにします。さらに、ホップフィールド多層ニューラル ネットワーク モデルの導入により、人工ニューラル ネットワークの研究と応用が活発化しました。人工知能は社会生活のあらゆる分野に浸透しています。

2. 人工知能の研究ホットスポットと応用

現在、人工知能は、エキスパートシステム、機械学習、パターン認識、自然言語理解、ロボット工学、ゲーム理論、人工ニューラルネットワークなど、多くの研究分野を徐々に形成してきました。人工知能研究の現在のホットなトピックとアプリケーションには、次の側面が含まれます。

1. インテリジェントインターフェース

インテリジェント インターフェース テクノロジーは、人々がコンピューターと便利かつ自然にコミュニケーションできるようにする方法を研究するものです。この目標を達成するためには、コンピュータがテキストを理解し、言語を理解し、会話し、異なる言語間で翻訳できることが必要です。これらの機能の実現は、知識表現方法の研究に依存しています。したがって、インテリジェントインターフェース技術の研究は、大きな応用価値と基礎理論的意義の両方を備えています。現在、インテリジェントインターフェース技術は目覚ましい成果を上げており、テキスト認識、音声認識、音声合成、画像認識、機械翻訳、自然言語理解などの技術が実用化され始めています。

2. データマイニング

これは、大量の不完全でノイズが多く、あいまいでランダムな実用アプリケーション データから、暗黙的で未知だが潜在的に有用な情報と知識を抽出するプロセスです。データマイニングと知識発見に関する研究は現在、データベース、人工知能、数理統計という 3 つの強力な技術的柱を形成しています。主な研究内容には、基礎理論、発見アルゴリズム、データウェアハウス、可視化技術、定性的および定量的交換モデル、知識表現方法、発見された知識の維持と再利用、半構造化データと非構造化データにおける知識発見、オンラインデータマイニングなどがあります。

3. エージェントとマルチエージェントシステム

主体とは、信念、欲求、意図、能力、選択などの精神状態を持つ実体です。主体はオブジェクトよりも粒度が大きく、より知的で、ある程度の自律性を持っています。エージェントは自律的かつ独立してタスクを完了しようとし、環境と対話し、他のエージェントと通信し、計画を通じて目標を達成することができます。マルチエージェント システムは主に、論理的または物理的に分離された複数のエージェント間の協調的なインテリジェント動作を研究し、最終的に問題を解決します。マルチエージェントシステムは、被験者を利用して人間の合理的な行動をシミュレートしようとするもので、主に現実世界や社会、ロボット、インテリジェント機械のシミュレーションに使用されます。現在、エージェントとマルチエージェントシステムの研究は、主にエージェントとマルチエージェント理論、エージェントのアーキテクチャと組織、エージェント言語、エージェント間のコラボレーションと調整、通信と相互作用技術、マルチエージェント学習、マルチエージェントシステムに焦点を当てています。

3. 人工知能の発展方向

テクノロジーの発展は常に人々の想像を超えており、人工知能の未来を正確に予測することは不可能です。しかし、現在のいくつかの将来予測研究から、人工知能は将来、ファジー処理、並列化、ニューラル ネットワーク、機械感情などの方向に発展する可能性があることがわかります。

現在、人工知能の推論機能は飛躍的に進歩し、学習機能や連想機能の研究が進められています。次のステップは、人間の右脳のファジー処理機能や脳全体の並列処理機能を模倣することです。人工ニューラル ネットワークは、将来の人工知能応用の新しい分野です。将来のインテリジェント コンピュータの構成は、フォン ノイマン型ホストと周辺インテリジェント人工ニューラル ネットワークの組み合わせになる可能性があります。研究によれば、感情は知性の一部であり、知性とは切り離されたものではないため、人工知能における次のブレークスルーは、コンピューターに感情的な能力を与えることにあるかもしれない。感情機能は、コンピュータが人間と自然に対話するために不可欠です。

人工知能は常にコンピュータ技術の最前線にあり、人工知能研究の理論と発見はコンピュータ技術の発展の方向性を大きく決定します。現在、人工知能の研究成果の多くが人々の日常生活に浸透しています。将来、人工知能技術の発展は人々の生活、仕事、教育にさらに大きな影響を与えるでしょう。

人工知能は人間の知的労働を根本的に解放する方法を生み出しており、これは実践的にも理論的にも大きな意義を持っています。理論的には知識の範囲をさらに拡大し、実際にはさまざまな分野での急速な発展を促進します。研究と応用の継続的な深化により、人工知能は現在、活発に発展しています。エキスパートシステム、インテリジェント意思決定、インテリジェントロボット、自然言語理解、機械学習、機械発見、機械証明などの成果はすべて、人工知能の驚異的な力を実証しています。人間の脳を機械に置き換えて解放することは、間違いなく、かなりの程度まで、頭脳労働の機械化と自動化である。機械による定理証明と推論の自動化は、間違いなくこの情報知能革命の鍵をつかみ、人間の頭脳労働全体の機械化と自動化を実現する過程で突破口を見つけ、社会の生産性向上のための強固な技術的基礎を築いた。

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