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38 関係: ACT-R、原子論、媒介変数、学習、人工知能、人工意識、ミシガン大学、バーミンガム大学、モジュール、ロドニー・ブルックス、ブルガリア、プロダクションシステム、ドイツ、ニューラルネットワーク、ホーリズム、ダグラス・ホフスタッター、アメリカ航空宇宙局、アレン・ニューウェル、インディアナ大学システム、エージェントアーキテクチャ、エイムズ研究センター、カーネギーメロン大学、コネクショニズム、シドニー工科大学、ジョン・R・アンダーソン、サブサンプション・アーキテクチャ、創発、CPU、知的エージェント、知識表現、知能、複雑系、認知モデル、認知科学、自律エージェント、Information Processing Language、Soar (認知アーキテクチャ)、1980年代。
ACT-R
ACT-R（Adaptive Control of Thought--Rational、思考の適応制御--理性）とは、カーネギーメロン大学のジョン・R・アンダーソンを中心として開発された認知アーキテクチャである。他の認知アーキテクチャと同様、ACT-R は人間の精神を成り立たせる基本的な認識と知覚の操作を定義することを目指している。理論上、人間の行う行為は、そのような個々の操作の連鎖から成っているとされている。 ACT-R の根底にある仮定のほとんどは認知神経科学(cognitive neuroscience)の進歩に触発されたものでもあり、実際 ACT-R は脳内の個々の処理モジュールによって認識を生み出す過程を説明するものと言う事もできる。.
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原子論
原子論（げんしろん、atomism）とは、“すべての物質は非常に小さな、分割不可能な粒子（Atom、原子）で構成されている”、とする仮説、理論、主義などのこと。.
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媒介変数
数学において媒介変数（ばいかいへんすう、パラメータ、パラメタ、parameter）とは、主たる変数（自変数）あるいは関数に対して補助的に用いられる変数のことである。なおこの意味でのパラメータは助変数（じょへんすう）とも呼び、また古くは径数（けいすう）とも訳された（後者はリー群の一径数部分群（1-パラメータ部分群）などに残る）。母数と呼ぶこともある。 媒介変数の役割にはいくつかあるがその主なものとして、主たる変数たちの間に陰に存在する関係を記述すること、あるいはいくつもの対象をひとまとまりのものとして扱うことなどがある。前者では関数の媒介変数表示とか陰関数などとよばれるもの、後者では集合族とか数列などが一つの例である。後者の意味を持つ媒介変数はしばしば文字の肩や斜め下に本文より少し小さな文字 (script style) で書かれ、添字 (index) と呼ばれる。.
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学習
ンピュータを利用した学習 学習（がくしゅう）は、体験や伝聞などによる経験を蓄えることである。生理学や心理学においては、経験によって動物（人間を含め）の行動が変容することを指す。繰り返し行う学習を練習（れんしゅう）という。.
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人工知能
250px 人工知能（じんこうちのう、artificial intelligence、AI）とは、「計算機（コンピュータ）による知的な情報処理システムの設計や実現に関する研究分野」を指す。.
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人工意識
人工意識（じんこういしき、Artificial Consciousness、AC）は、人工知能と認知ロボット工学に関わる研究領域であり、技術によって作成された人工物に意識を持たせることを目的としている。Machine Consciousness (MC）、Synthetic Consciousness などとも呼ばれる。 人工的に知覚を持った「存在」を作る話は、古くは様々な神話など、数々存在する。ゴーレム、ギリシアのプロメーテウス神話、クレティアン・ド・トロワの機械人間、メアリー・シェリーの『フランケンシュタイン』などが例として挙げられる。サイエンス・フィクションでは、人工的に意識を持った存在としてロボットや人工知能が描かれてきた。人工意識は哲学的にも興味深い問題である。遺伝学、脳科学、情報処理などの研究が進むにつれて、意識を持った人工的存在を生み出す可能性が出てきた。 生物学的には、人間の脳に必要な遺伝情報を持つ人工的なゲノムを、適当なホストの細胞に組み込むことで、人工的に生命を生み出すことも可能かもしれないとも言われており、そのような人工生命体は意識を持つ可能性が高い。しかしながら、その生命体の中のどういった属性が意識を生み出すのだろうか？ 似たようなものを非生物学的な部品から作ることはできないのか？ コンピュータを設計するための技術でそのような意識体を生み出せないだろうか？ そのような行為は倫理的に問題ないだろうか？という諸問題を孕んでいる。 脳科学の1つの考え方では、脳のある部分の相互作用によって意識が生まれると仮定する。このような、意識を生み出すのに十分な最小限の脳活動を「意識に相関した脳活動; Neural correlate of consciousness」(NCC) と呼ぶ。脳はホムンクルス誤謬と呼ばれる問題にも陥らず、次節で解説する問題をも克服する。人工意識の研究者は、この（まだ完全には解明されていない）相互作用をコンピュータによってエミュレート可能であると信じている。.
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ミシガン大学
ミシガン大学（）は、アメリカ合衆国ミシガン州立の研究型総合大学。略称は"U-M"、"UM"、"UMich"。ミシガン大学システムはアナーバー校、ディアボーン校、フリント校の3大学から構成されるが、一般に「ミシガン大学」（U-M）という場合にはミシガン大学アナーバー校のことを指す（他の2校は、ミシガン大学のRegional Campusesと位置付けられている。以下の記事においても、アナーバー校についての記述とする）。 アナーバー校はミシガン大学の中核たる旗艦校であり、その評価は公立の大学として最高の部類に属し、俗にパブリック・アイビーと称される世界有数の名門大学の一つとなっている。アナーバー市内にセントラル、ノース、サウスの3つのキャンパスおよびメディカル・キャンパスを擁する。ミシガン大学アナーバー校は、1900年に結成されたアメリカ大学協会の創立メンバー14校内の一つ。なお、同州イーストランシング市にあるミシガン州立大学（Michigan State University）は、ミシガン大学システムとは異なる組織である。.
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バーミンガム大学
バーミンガム大学（University of Birmingham）は、イギリス第2の都市バーミンガムに位置する大学である。 英国の研究型大学で構成されるラッセル・グループの一員であり、現在19,000人を超える学部生および9,000人を超える大学院生が在籍している。卒業生から英国首相、卒業生及び教員から8人のノーベル賞受賞者を輩出している。.
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モジュール
モジュール（module）とは、工学などにおける設計上の概念で、システムを構成する要素となるもの。いくつかの部品的機能を集め、まとまりのある機能を持った部品のこと。モジュールに従っているものをモジュラー (modular)という。 入出力を絞り込み、標準化することで、システム開発を「すり合わせ」から「モジュールの組合わせ」にすることができる。.
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ロドニー・ブルックス
ドニー・ブルックス（2005年） ロドニー・アレン・ブルックス（Rodney Allen Brooks, 1954年12月30日 - ）は、MITコンピュータ科学・人工知能研究所の現所長(2006年)で、ロボット工学教授。アデレード生まれ。 1986年の論文を皮切りとして、彼のロボット工学関連の業績は学界に多大な影響を与え、人工知能の研究の方向性にも影響を与えた。彼は、ゴットロープ・フレーゲに端を発するアラン・チューリング以来の記号処理アプローチによる知的機械の実現には強く反対の立場をとっている。代わりにブルックスは生物学に発想を求めたロボット的アーキテクチャ（包摂アーキテクチャ）を提唱した。彼は、実世界との相互作用よりも実世界を理解することに興味を持っていた人工知能学界の主流からは無視された。ブルックスは逆に実世界との相互作用のほうが単に記号的に理解することよりもずっと難しいと主張した。この観点は、彼の論文でよく説明されている。.
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ブルガリア
ブルガリア共和国（ブルガリアきょうわこく）、通称ブルガリアは、ヨーロッパの共和制国家である。 バルカン半島に位置し、北にルーマニア、西にセルビア、マケドニア共和国、南にギリシャ、トルコと隣接し、東は黒海に面している。首都はソフィア。.
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プロダクションシステム
プロダクションシステムとは、振る舞いの規則から構成される一種の人工知能プログラムである。その規則はプロダクションと呼ばれ、自動計画、エキスパートシステム、行動選択などでよく使われた。プロダクションシステムは設定されたゴールを達成するためにプロダクションを実行するための機構を提供する。 プロダクションは2つの部分から構成される。知覚前提条件（IF文）とアクション（THEN）である。前提条件が現在の状態と適合することを、そのプロダクションは「始動; triggered」されたと言う。プロダクションのアクションが実行されることを、「点火; fired」すると言う。プロダクションシステムにはワーキングメモリと呼ばれるデータベースが内蔵され、その中に現在状態や知識や規則インタプリタが保持される。規則インタプリタは複数のプロダクションが始動されたときの優先順位を決定する機構を提供しなければならない。.
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ドイツ
ドイツ連邦共和国（ドイツれんぽうきょうわこく、Bundesrepublik Deutschland）、通称ドイツ（Deutschland）は、ヨーロッパ中西部に位置する連邦制共和国である。もともと「ドイツ連邦共和国」という国は西欧に分類されているが、東ドイツ（ドイツ民主共和国）の民主化と東西ドイツの統一により、「中欧」または「中西欧」として再び分類されるようになっている。.
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ニューラルネットワーク
ニューラルネットワーク（神経回路網、neural network、略称: NN）は、脳機能に見られるいくつかの特性を計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデルである。研究の源流は生体の脳のモデル化であるが、神経科学の知見の改定などにより次第に脳モデルとは乖離が著しくなり、生物学や神経科学との区別のため、人工ニューラルネットワーク（artificial neural network、ANN）とも呼ばれる。.
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ホーリズム
ホーリズム（Holism）とは、ある系（システム）全体は、それの部分の算術的総和以上のものである、とする考えのことである。あるいは、全体を部分や要素に還元することはできない、とする立場である。 すなわち、部分部分をバラバラに理解していても系全体の振る舞いを理解できるものではない、という事実を指摘する考え方である。部分や要素の理解だけでシステム全体が理解できたと信じてしまう還元主義と対立する。全体論と訳すこともある。.
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ダグラス・ホフスタッター
ダグラス・リチャード・ホフスタッター（Douglas Richard Hofstadter、1945年2月15日 - ）はニューヨーク生まれのアメリカの学者。2014年現在、インディアナ大学ブルーミントン校教授。専門は認知科学および計算機科学。ホフスタッターは多くの一般書を執筆しており、その中でも特に有名なのが『ゲーデル、エッシャー、バッハ - あるいは不思議の環』(1979)。 ホフスタッターは1980年に同書でピュリッツァー賞の一般ノンフィクション部門を受賞した。この本は人工知能の問題を高エネルギー物理学、音楽、芸術、分子生物学、文学、といった多彩なテーマに絡めて記述し、多くの人々の興味を惹いた。この本がきっかけになって、人工知能分野へ進むことを決めた学生も大勢いると言われている。.
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アメリカ航空宇宙局
アメリカ航空宇宙局（アメリカこうくううちゅうきょく、National Aeronautics and Space Administration, NASA）は、アメリカ合衆国政府内における宇宙開発に関わる計画を担当する連邦機関である。1958年7月29日、国家航空宇宙法 (National Aeronautics and Space Act) に基づき、先行の国家航空宇宙諮問委員会 (National Advisory Committee for Aeronautics, NACA) を発展的に解消する形で設立された。正式に活動を始めたのは同年10月1日のことであった。 NASAはアメリカの宇宙開発における国家的努力をそれ以前よりもさらに充実させ、アポロ計画における人類初の月面着陸、スカイラブ計画における長期宇宙滞在、さらに宇宙往還機スペースシャトルなどを実現させた。現在は国際宇宙ステーション (International Space Station, ISS) の運用支援、オリオン宇宙船、スペース・ローンチ・システム、商業乗員輸送などの開発と監督を行なっている。 宇宙開発に加えてNASAが帯びている重要な任務は、宇宙空間の平和目的あるいは軍事目的における長期間の探査である。人工衛星を使用した地球自体への探査、無人探査機を使用した太陽系の探査、進行中の冥王星探査機ニュー・ホライズンズ (New Horizons) のような太陽系外縁部の探査、さらにはハッブル宇宙望遠鏡などを使用した、ビッグ・バンを初めとする宇宙全体への探査などが主な役割となっている。2006年2月に発表されたNASAの到達目標は、「宇宙空間の開拓、科学的発見、そして最新鋭機の開発において、常に先駆者たれ」であった。.
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アレン・ニューウェル
アレン・ニューウェル（Allen Newell, 1927年3月19日 - 1992年7月19日）は、初期の人工知能研究の研究者。計算機科学および認知心理学の研究者であり、ランド研究所やカーネギーメロン大学の計算機科学科、テッパー・スクール・オブ・ビジネスに勤務した。ハーバート・サイモンと共に開発した Information Processing Language (1956) や2つの初期のAIプログラムである Logic Theory Machine (1956) と General Problem Solver (1957) で知られている。1975年、人工知能と認知心理学への基礎的貢献が認められ、ハーバート・サイモンと共にACMチューリング賞を受賞。.
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インディアナ大学システム
インディアナ大学システム (Indiana University system) とは、1820年に設立された、アメリカ合衆国インディアナ州内の8つのキャンパス大学システムの総称。 インディアナ大学（Indiana University、通称IU。誤って "University of Indiana" と呼ばれることがある。）は、1820年に設立されたアメリカ合衆国中西部における名門州立大学であり、インディアナ大学システムとは、アメリカ合衆国インディアナ州における8つのキャンパスから構成される教育システムであるIndiana University Systemの総称である。単に「インディアナ大学」と言った場合には、学生数、規模、研究水準、スポーツ等の観点からインディアナ大学ブルーミントン校（:en:Indiana University (Bloomington)）を指す場合が一般的である。 多くの学部が高いランキングを保っており、パブリック・アイビーと称される大学の一つである。特にジェイコブズ音楽院は全米で最も優れた音楽学校のひとつとして知られる。U.S. News（2009年版）の大学院部門ランキングでは、公共政策大学院（SPEA）（2位）、社会学（11位）、教育学（19位）、歴史学（22位）、経営大学院（ケリー経営学部）（22位）、心理学（23位）、法科大学院（23位）、政治学（26位）、生物学（29位）などが上位に入っている。 なお、全米において優秀な研究機関並びに教育機関を持つ一流校のみが加盟を許される アメリカ大学協会60校の一つである。.
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エージェントアーキテクチャ
ージェントアーキテクチャ（Agent Architecture）とは、計算機科学におけるソフトウェアエージェントや知的制御システムの設計図であり、コンポーネントの配置を描いたものである。知的エージェントのエージェントアーキテクチャは認知アーキテクチャと呼ばれる。 階層型アーキテクチャとして、ICARUS、AuRA、GRL、包摂アーキテクチャなどがある。 認知アーキテクチャとしては、Soar、ACT-R、Cougaar、PRODIGY などがある。.
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エイムズ研究センター
モフェットフィールドとエイムズ研究センターの航空写真 エイムズ研究センターの地図 エイムズ研究センター（エイムズけんきゅうセンター、Ames Research Center、ARC）は、モフェットフィールド（かつての空軍基地）にあるアメリカ航空宇宙局（NASA）の施設である。アメリカ合衆国カリフォルニア州のマウンテンビューとの境界に近いサニーベールの43エーカーの土地を使っている。.
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カーネギーメロン大学
ーネギーメロン大学（英語: Carnegie Mellon University）は、ペンシルベニア州ピッツバーグに本部を置くアメリカ合衆国屈指の名門私立研究大学である。1900年に設立され、略称はCMU。大学のモットーは、"My heart is in the work (私の心は仕事の中にある)"（創立者アンドリュー・カーネギー）。 美術・音楽・文学・科学の最終形は、この四つが一つに成っている形である。アンドリュー・カーネギーのこの考えに沿って、アートとテクノロジーのバランスと融合を重んじた高等教育をCMUは現在も精力的に実践していると言える。日本では理工系が強い大学で知られ、CMUの名はマサチューセッツ工科大学（MIT)、カリフォルニア工科大学（CalTech)とともにアメリカの名門工科大学の御三家の一つとしてあまりにも有名。 その一方で藝術、人文・社会科学、公共政策学・情報学、経営学(MBA)の分野においても、常に全米あるいは世界のトップクラスにランキングされているという事実を認識することで、MITやCalTechのように一概に工科大学とは言えない、総合大学としてのCMUの全体像を正しく掴むことができる。著名な賞を受賞したCMU関係者の数も、この全体像を反映した結果となっている。 ノーベル賞20名、チューリング賞12名、エミー賞52名、アカデミー賞10名、トニー賞44名、等々。.
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コネクショニズム
ネクショニズム（connectionism）とは、人工知能研究においてニューラルネットワークモデルに基づいた知能体を実現・実装する立場のこと。あるいは認知科学・心理学において、同モデルでのシミュレーションなどの研究手法によって人間の認知や行動をモデル化しようとする立場のことである。コネクショニズムモデルに基づいた研究アプローチを取る研究者をコネクショニスト（connectionist）という。 例えば1980年代のデビッド・ラメルハートとジェームズ・マクレランドによるPDPモデル（並列分散処理）の研究はその代表的なものの１つである。.
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シドニー工科大学
ドニー工科大学（University of Technology, Sydney、略称: UTS）は、オーストラリアのニューサウスウェールズ州シドニーにある公立大学である。.
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ジョン・R・アンダーソン
ョン・R・アンダーソン（John Robert Anderson、1947年 - ）は、カナダ・バンクーバー生まれのアメリカの認知心理学者・認知科学者・計算機科学者。カーネギーメロン大学教授。 人間の記憶・言語・学習に関わる認知過程を一つのコンピュータプログラムとして実現するACT-R理論で知られるなど、多くの論文を認知心理学分野で発表している。認知科学学会の元会長、科学分野の複数の賞を受賞、アメリカ芸術科学アカデミー会員、全米科学アカデミーフェローなどを歴任。 アンダーソンはブリティッシュコロンビア大学とスタンフォード大学で1964年から1974年まで心理学を学んだのち、イェール大学で講師となった。1978年、カーネギーメロン大学教授。1988年から1989年の間、Cognitive Science Societyの会長を務める。2004年には人間の認知活動における形式的分析の研究の功績に対してデイビッド・ルメルハート賞を受賞。.
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サブサンプション・アーキテクチャ
ブサンプション・アーキテクチャ（Subsumption Architecture、包摂アーキテクチャ）とは、振る舞いに基づくロボット工学を起源とする人工知能の概念である。この用語は1986年にロドニー・ブルックスらが作った。自律型ロボットやリアルタイムAIに幅広い影響を及ぼした。 ロドニー・ブルックスはサブサンプション・アーキテクチャの概念に基づき、1991年にゲンギス(Genghis)と呼ばれる6本足の昆虫型ロボットを製作した。ゲンギスの発展型としてiRobot社の自動掃除機ルンバや爆弾処理ロボットパックボットが実用化されている。.
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創発
創発（そうはつ、英語：emergence）とは、部分の性質の単純な総和にとどまらない性質が、全体として現れることである。局所的な複数の相互作用が複雑に組織化することで、個別の要素の振る舞いからは予測できないようなシステムが構成される。 この世界の大半のモノ・生物等は多層の階層構造を含んでいるものであり、その階層構造体においては、仮に決定論的かつ機械論的な世界観を許したとしても、下層の要素とその振る舞いの記述をしただけでは、上層の挙動は実際上予測困難だということ。下層にはもともとなかった性質が、上層に現れることがあるということ。あるいは下層にない性質が、上層の"実装"状態や、マクロ的な相互作用でも現れうる、ということ。 「創発」は主に複雑系の理論において用いられる用語であるが、非常に多岐にわたる分野でも使用されており、時として拡大解釈されることもある。.
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CPU
Intel Core 2 Duo E6600) CPU（シーピーユー、Central Processing Unit）、中央処理装置（ちゅうおうしょりそうち）は、コンピュータにおける中心的な処理装置（プロセッサ）。 「CPU」と「プロセッサ」と「マイクロプロセッサ」という語は、ほぼ同義語として使われる場合も多いが、厳密には以下に述べるように若干の範囲の違いがある。大規模集積回路（LSI）の発達により1個ないしごく少数のチップに全機能が集積されたマイクロプロセッサが誕生する以前は、多数の（小規模）集積回路（さらにそれ以前はディスクリート）から成る巨大な電子回路がプロセッサであり、CPUであった。大型汎用機を指す「メインフレーム」という語は、もともとは多数の架（フレーム）から成る大型汎用機システムにおいてCPUの収まる主要部（メイン）、という所から来ている。また、パーソナルコンピュータ全体をシステムとして見た時、例えば電源部が制御用に内蔵するワンチップマイコン（マイクロコントローラ）は、システム全体として見た場合には「CPU」ではない。.
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知的エージェント
知的エージェント（Intelligent Agent、IA）とは、一種の人工知能的機能を有するソフトウェアエージェント。ユーザーを補助し、繰り返し行うべきコンピュータ関連のタスクをユーザーに代わって行うエージェントである。通常のエージェントは、固定的なプログラムされた規則に基づいて操作者の補助やデータマイニング（ボットなどと呼ばれる）に使用されるのに対して、知的エージェントは学習し「適応」する能力を有する。.
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知識表現
知識表現（ちしきひょうげん）、KR（Knowledge Representation）は、推論を導けるような知識の表現、およびその方法を開発する人工知能研究の領域である。 思考を形式的に分析し、議論領域を記述する。一般に、議論領域の記述から推論するための形式意味論を与え、解釈可能な意味を各文が生じるように演算子を与える。それによって自動推論が可能となる。 知識表現は、表現力が高いほど、事柄が簡潔に記述されるが、一貫性が保障されず、自動推論が困難となる。例として、命題論理は自己認識的時相論理よりも表現力が低い。用途・必要性・資源との適合性がKR推論システムの開発において大切となる。 最近の主な知識表現の研究としてセマンティック・ウェブがある。XML型言語の知識表現と標準の開発に随伴することが多い。.
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知能
知能（ちのう）は、論理的に考える、計画を立てる、問題解決する、抽象的に考える、考えを把握する、言語機能、学習機能などさまざまな知的活動を含む心の特性のことである。知能は、しばしば幅広い概念も含めて捉えられるが、心理学領域では一般に、創造性、性格、知恵などとは分けて考えられている。.
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複雑系
複雑系（ふくざつけい、complex system）とは、相互に関連する複数の要因が合わさって全体としてなんらかの性質（あるいはそういった性質から導かれる振る舞い）を見せる系であって、しかしその全体としての挙動は個々の要因や部分からは明らかでないようなものをいう。 これらは狭い範囲かつ短期の予測は経験的要素から不可能ではないが、その予測の裏付けをより基本的な法則に還元して理解する（還元主義）のは困難である。系の持つ複雑性には非組織的複雑性と組織的複雑性の二つの種類がある。これらの区別は本質的に、要因の多さに起因するものを「組織化されていない」(disorganized) といい、対象とする系が（場合によってはきわめて限定的な要因しか持たないかもしれないが）創発性を示すことを「組織化された」(organized) と言っているものである。 複雑系は決して珍しいシステムというわけではなく、実際に人間にとって興味深く有用な多くの系が複雑系である。系の複雑性を研究するモデルとしての複雑系には、蟻の巣、人間経済・社会、気象現象、神経系、細胞、人間を含む生物などや現代的なエネルギーインフラや通信インフラなどが挙げられる。 複雑系は自然科学、数学、社会科学などの多岐にわたる分野で研究されている。また、複雑系科学の記事も参照のこと。.
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認知モデル
認知モデル（Cognitive Model）とは、認知心理学における実在を単純化して表現したモデルである。その本質は適切な行動（すなわち、与えられたゴールに到達することを保証する行動）を決定する助けとなることである。 認知科学における認知モデルは、認識過程のモデルである。簡単に言えば、コンピュータを利用した認知的行為のモデル化である。あるいはコンピュータの利用を改善するために認知的行為について研究することである。認知モデルは、例えば知能あるいは社会的行動、コネクショニズムアーキテクチャの創発的属性などの研究に使われる。 後者の認知モデルは、人工知能や機械学習のための人間理解、すなわちリバースエンジニアリングと理解することもできる。 認知アーキテクチャと比較すると、認知モデルは必ずしも認識の全ての観点（全体論）を説明するわけではなく、特定の認識行為に着目する。多くの認知モデルは、従来的なAIに不足している生物学的観点を取り入れた、コネクショニズムなどの新しいAIのフレームワークを利用する。認知モデルのためのフレームワークとしては、ACT-RやSoarが有名である。.
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認知科学
認知科学（にんちかがく、英語：cognitive science）は、情報処理の観点から知的システムと知能の性質を理解しようとする研究分野。認知科学は以下に挙げる諸学問の学際領域である。.
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自律エージェント
自律エージェント（Autonomous Agent）とは、何らかの環境におかれたシステムであり、その環境を感知し、自身の内的方針に従って行動する存在。内的方針とは一種の衝動である（あるいはプログラムされた目的/目標）。エージェントは環境に変化を与えるよう行動し、それによって後に感知される環境に影響を与える。 生物以外の例としては、知的エージェント、自律ロボット、各種ソフトウェアエージェント、人工生命エージェント、多くのコンピュータウイルスなどがある。.
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Information Processing Language
Information Processing Language（IPL)とは、1956年ごろからランド研究所およびカーネギー工科大学にてアレン・ニューウェル、クリフ・ショー、ハーバート・サイモンが開発したプログラミング言語。ニューウェルは言語仕様設計と同時にアプリケーションのプログラミングも行い、ショーはシステムプログラミング、サイモンはアプリケーションのプログラマとしてもユーザーとしても活動した。 一般問題解決のための各種プログラミング要素を備えている。例えば、リスト、連想(association)、スキーマ（フレーム）、動的メモリ確保、データ型、再帰呼び出し、連想探索(associative retrieval)、引数としての関数、ストリーム、協調型マルチタスク（ノンプリエンプティブ・マルチタスクのこと）などである。IPLはアセンブリ言語のスタイルだったが、リスト処理の概念を開拓した。.
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Soar (認知アーキテクチャ)
Soar(SOAR)とは、カーネギーメロン大学の John Laird、アレン・ニューウェル、Paul Rosenbloom が作成した認知アーキテクチャの一種。認識とは何かという観点と、それに基づいた人工知能用のプログラムアーキテクチャの観点から構成される。1983年に最初に作成され、1987年に論文として発表されて以来、多くの人工知能研究者が人間の行動の様々な観点の認知モデルを作成するのに Soar を用いている。 Soar プロジェクトの主な目的は、高度なルーチン処理から非常に難しい開放型問題を解くことまで可能な知的エージェントの能力を完全に扱うことができるようにすることである。そのため、Soar では知識表現を生成し、適切な形式の知識（手続き的知識、宣言的知識、エピソード的知識、さらには象徴的知識）を扱えなければならない。さらに Soar プロジェクトは精神の仕組みを集積しようとしている。また、Soar を支えるアーキテクチャには知能を支えるのに十分な記号システムが必要である。 Soar の根底にある認識に関する見方はアレン・ニューウェルの著書 Unified Theories of Cognition で述べられている心理学的理論に基づいている。 Soar の最終目標は真の人工知能を生み出すことであるが、今のところそれが達成された様子はない。Soar 支持者は、このシステムが知能の何か重要な部分で間違っていると認めている。現在、Soar にエピソード記憶と意味論的記憶を追加するプロジェクトが進行中であり、他にも感情を与えるプロジェクトも進行中である。他に足りない機能として、階層的クラスタリングなどを通して自身の新たな表現を自動生成する能力などが考えられている。 Soar はプロダクションシステムに基づいている。すなわち、明示的なプロダクションルール（生成規則）によって振る舞いを制御する（エキスパートシステムの 「もし…ならば、…」という規則と類似）。問題解決を大まかに説明すると、「問題空間」（システムがある時間内にとりうる状態の集合）を検索し「ゴール状態」（問題の解決した状態）を見つけ出すのである。システムは徐々にゴールに近い状態を取るよう検索していく。状態から状態への移動は、推敲フェーズ（問題に関連する様々な知識の断片を Soar のワーキングメモリに持ってくる）と決定手順（前のフェーズで見つかったものを考慮し、最終的に次の行動を決定する）から構成される決定サイクルでなされる。 この決定手順が唯一の行動指針を決定できない場合、Soar は他の戦略を試みる。それらは weak methods と呼ばれ、袋小路となった状態からの脱出に使われる。このような手法は知識が豊富でない場合には適切である。例えば、手段目標分析や山登り法が考えられる。そのような手法で解法が見つかると Soar はチャンキングと呼ばれる学習手法を使い、この状態遷移を新たなルールに変換する。新たなルールは Soar が同様の状況に直面したときに利用される（つまり、次回からは袋小路に陥らない）。 ACT-Rはジョン・R・アンダーソンの開発した別の認知アーキテクチャである。他の認知アーキテクチャとして、CLARION、ICARUS、DUAL、Psi などがある。.
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1980年代
1980年代（せんきゅうひゃくはちじゅうねんだい）は、西暦（グレゴリオ暦）1980年から1989年までの10年間を指す十年紀。この項目では、国際的な視点に基づいた1980年代について記載する。.
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