誤差逆伝播法とは何か ニューラルネットワーク復活の歴史
最後の誤りを途中の重みへ伝える仕組みを、短い計算例で解説。1986年の研究、勾配消失、LSTM、深いモデルの事前学習までをつなぎます。
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確率と統計が変えたAI 音声認識・機械翻訳・SVMの発展
曖昧な音や言葉を、確率でどう扱うのか。隠れマルコフモデル、統計的翻訳、SVM、未知データの評価から、深層学習以前の進歩を説明します。
AIの冬はなぜ起きたのか 期待の後退と日本の第五世代コンピュータ
ALPAC報告、英国の研究評価、専門家システムの維持費、日本のICOT。研究がすべて止まったわけではない停滞期を、技術と実用条件からたどります。
エキスパートシステムの歴史 専門家の知識を与えたAIの成功と限界
DENDRAL、MYCIN、R1を通じて、知識ベースと推論機構の働きを解説。専門家の判断を規則にする難しさ、更新の負担、説明可能性を扱います。
パーセプトロンとXOR問題 初期の学習するAIは何につまずいたのか
一本の境界線で分けられる問題と分けられない問題。重み、特徴の変換、多層化を具体例で説明し、1969年の批判が意味した範囲を確かめます。
記号的AIとは何か 探索・計画・ELIZAが挑んだ知能の問題
探索の候補はなぜ爆発的に増えるのか。Shakeyの行動計画、ELIZAの応答、SHRDLUの積み木世界から、初期AIの成果と常識の壁を考えます。
人工知能はいつ生まれたのか 1956年ダートマス研究会の構想と実像
1955年の計画書と1956年の研究会、Logic Theorist、記号処理と学習の並行した研究。分野の誕生が、万能機械の完成ではなかった理由を説明します。
チューリングと人工知能の原点 計算する機械は「考える」のか
万能機械と計算の限界、1950年の模倣ゲーム、学習する機械の構想。計算できること、知的に振る舞うこと、意識を持つことの違いをたどります。
AIはどう学び、文章をつくるのか 機械学習と生成AIの仕組み
例から学ぶモデル、重みの調整、過学習、トークンと注意機構を身近な事例で解説。学習と利用時の計算、文章生成と外部検索、流暢さと正確さの違いを図とともに説明します。
人工知能の歴史 1956年の誕生から生成AIまで、何が変わったのか
1955年の計画書と1956年の研究会、エキスパートシステム、AIの冬、深層学習、Transformer。発明の年表だけでは分からない、人工知能の考え方の変化をたどります。