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フレーム問題とは 「フレーム問題」という用語は、一次論理 (FOL) を利用してロボットの状況に関する事実を伝えるときに発生する問題を指します。 環境。 この問題は、人工知能と認知科学の両方に影響を及ぼします……続きを見る

デフォルト推論とは レイモンド ライターは、デフォルト ロジックというアイデアを提唱しました。これは、デフォルトの仮定で推論を形式化する非単調形式のロジックです。 メリット (I) 次のトピックに関する洞察……続きを見る

適格性問題とは 人工知能と哲学において、適格性問題とは、現実世界のアクションのために満たさなければならない前提条件をすべて列挙することが不可能であることを指します。 意図された効果が得られるようにする……続きを見る

多層パーセプトロンとは フィードフォワード人工ニューラル ネットワーク (ANN) の完全接続クラスである多層パーセプトロン (MLP) は、多層パーセプトロンと呼ばれます。 「MLP」という言葉はかなり曖昧な形で使わ……続きを見る

非単調ロジックとは 形式ロジックは、結論の接続が単調パターンに従っていない場合、非単調であると言われます。 言い換えれば、非単調論理の目的は、実行不可能な推論を捉えて表現することです。 これは、推論者……続きを見る

制限論理とは ジョン マッカーシーは、具体的に実現するまでは物事は期待どおりになるという常識的な仮定を成文化するために、制限として知られる非単調な論理を開発しました。 それ以外のことは述べられています……続きを見る

閉鎖世界の仮定とは 知識の表現に使用される正式な論理システムでは、閉鎖世界の仮定 (CWA と略されることが多い) は、 真であるステートメントはまた真であることがわかっていると仮定します。 したがって、これ……続きを見る

畳み込みニューラル ネットワークとは 深層学習の分野では、CNN とも呼ばれる畳み込みニューラル ネットワークは、通常、人工ニューラル ネットワークの一種です。 視覚データの分析を行うために使用されます。 CN……続きを見る

人工知能フレームとは フレームは、知識を下部構造に分割しやすくするために、人工知能で使用されるデータ構造の一種で、「固定観念的な状況」を反映します。 1974 年に発表された論文「知識を表現するためのフレ……続きを見る

長短期記憶とは LSTM としてよく知られる長短期記憶は、深層学習の分野で利用される人工ニューラル ネットワークの一種です。 そして人工知能。 LSTM ニューラル ネットワークには、従来のフィードフォワード ニュ……続きを見る

セマンティック ネットワークとは ネットワーク内の概念間に存在するセマンティック関係を示す知識ベースは、セマンティック ネットワークとして知られ、フレーム ネットワークとも呼ばれます。 これは、頻繁に使……続きを見る

オブジェクト指向プログラミングの継承とは オブジェクト指向プログラミングでは、継承とは、機能を維持しながら、別のオブジェクトまたはクラスから 1 つのオブジェクトまたはクラスを構築するプロセスを指します……続きを見る

カルマン フィルターとは 統計ノイズやその他の不正確さを含む、時間の経過とともに観察される一連の測定値を使用するアルゴリズム。カルマン フィルターは、線形二次推定 ( LQE) を使用して、時間枠ごとに変数の……続きを見る

意思決定分析とは 「意思決定分析」(DA) という用語は、取り組むために必要な理論、技術、専門的実践を含む学術分野を指します。 組織的な方法で重要な決定を下す。 最大期待効用公理を整形式の決定表現に適用する……続きを見る

ゲーム理論とは 合理的なアクター間の戦略的相互作用の数学的モデルの研究は、「ゲーム理論」として知られています。 社会科学のさまざまな分野に加えて、論理科学、システム科学、コンピューター科学にも応用され……続きを見る

アルゴリズム情報理論とは アルゴリズム情報理論 (略して AIT) として知られる理論コンピューター科学の分野は、計算と計算可能な情報の関係に関係しています。 文字列やその他のデータ構造など、(確率的に生成さ……続きを見る

メカニズム デザインとは 経済学とゲーム理論の分野において、メカニズム デザインは、経済のメカニズムやインセンティブの設計に対して目標第一のアプローチをとる下位分野です。 、プレイヤーが合理的に行動する……続きを見る

ヒューリスティックとは 数学的最適化とコンピュータ サイエンスの分野において、ヒューリスティックとは、従来のアプローチでは問題をより迅速に解決するために設計された戦略です。 近似の答えを見つけるには遅……続きを見る

深さ優先検索とは 深さ優先検索 (DFS) として知られる手法は、ツリーまたはグラフとして編成されたデータ構造を検索または横断するために使用されます。 アルゴリズムはルート ノードから外側に向かって進み、各ブ……続きを見る

幅優先検索とは 幅優先検索 (BFS) として知られる手法は、ツリー データ構造内のノードから条件を満たすノードを検索するために使用されます。 特定の基準セット。 これはツリーのベースから開始され、次の深さレ……続きを見る

ルールベースのシステムとは ルールベースのシステムは、コンピュータの分野で役立つ方法で情報を理解するために知識を保存および変更するために使用されます。 化学。 人工知能分野のアプリケーションや研究では……続きを見る

ホーン節とは 数理論理学と論理プログラミングの分野では、ホーン節として知られる論理式は、独特のルールのような形式を持ち、 論理プログラミング、形式仕様、モデル理論に適用できる有用な性質を備えています。……続きを見る

逆方向連鎖とは 「ゴールから逆方向に作業する」として知られる推論を行うプロセスは、「逆方向連鎖」として知られる手法の別名です。 これは、自動定理証明器、推論エンジン、証明アシスタント、および人工知能の……続きを見る

手段目的分析とは 手段目的分析 (MEA として知られる) は、人工知能 (AI) で広く使用されている問題解決方法です。 AI プログラムでの検索を制限する目的。 メリット (I) 以下のトピックに関する洞察と検証: 第 1 ……続きを見る

人工知能の常識とは 人工知能研究の分野における「常識」とは、「レモンは酸っぱい」などの現実世界の真実を指します。 または「牛はモーと言う」は、すべての人間が知っていると想定されていると考えられています……続きを見る

上位オントロジーとは 情報科学の分野では、上位オントロジーは、すべての異なる言語で共有される非常に一般的な用語で構成されるオントロジーとして定義されます。 ドメインの種類。 上位オントロジーの重要な役……続きを見る

状況微積分とは 状況微積分として知られる論理形式主義は、動的領域の表現と推論を目的として開発されました。 ジョン・マッカーシーは、1963 年にこの理論を最初に提案した人です。この記事の状況微積分に関する……続きを見る

超人工知能とは 超知性として知られる仮想の存在は、最も聡明で才能のある人間の知性よりもはるかに高い知能を持つ存在です。 。 「超知性」という用語は、これらの高度な知的能力が現実世界で動作するエージェン……続きを見る

概念的依存性理論とは 概念的依存性の概念は、人工知能 (AI) システムで採用される自然言語理解のモデルです。 どのようなメリットがあるか (I) 次のトピックに関する洞察と検証: 第 1 章: 概念的な依存関係理論 ……続きを見る

事象微積分とは 事象微積分を 1986 年に最初に開発したのはロバート コワルスキーとマレック サーゴットです。事象微積分は、事象とその影響を次のように表すための論理言語です。 それらの出来事とその影響につい……続きを見る