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General Problem Solver

索引 General Problem Solver

General Problem Solver(GPS)とは、1957年、ハーバート・サイモンとアレン・ニューウェルが開発した、汎用の問題解決のためのプログラムである。GPS は任意の形式化された記号問題を解くことができる。例えば、定理証明、幾何学問題、チェスのプレイなどである。これは、サイモンとニューウェルの論理機械に関する理論研究に基づいていた。GPSは、正しく形式化されていさえすればハノイの塔も解くことが可能だったが、実世界の問題を解くことはできなかった。 ユーザーはオブジェクトとそのオブジェクトに関する操作を定義し、GPSは手段目標分析によって問題解決のためのヒューリスティックスを生成する。それは使用可能な操作に注目し、受容される入力と、その結果生成される出力を見つけ出す。次に目標に近づくためのサブゴールを生成していく。 GPSの方法論は後に Soar へと発展した。.

11 関係: 定理幾何学チェスハノイの塔ハーバート・サイモンプログラム (コンピュータ)ヒューリスティクスアレン・ニューウェルSoar (認知アーキテクチャ)手段目標分析1957年

定理

定理(ていり、theorem)とは、数理論理学および数学において、証明された真なる命題をいう。 文脈によっては公理も定理に含む。また、数学においては論説における役割等から、補題(ほだい、lemma)あるいは補助定理(ほじょていり、helping theorem)、系(けい、corollary)、命題(めいだい、proposition)などとも呼ばれることがある。ここでの「命題」と冒頭文に言う命題とは意味が異なることに注意。 一般的に定理は、まずいくつかの条件を列挙し、次にその下で成り立つ結論を述べるという形をしている。例えば、次は代数学の基本定理の述べ方の1つである。 ある一定の条件(公理系)下で定理を述べそれを証明すること、というのが数学という分野の中心的な研究の形態である。 数学の多くの分野には、各々「基本定理」という名で呼ばれる中心的な定理が存在している。なお定理という名称と証明という手続きは、数学のみならず、物理や工学においても使用される。.

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幾何学

最先端の物理学でも用いられるカラビ-ヤウ多様体の一種。現代幾何学では図も書けないような抽象的な分野も存在する。 幾何学(きかがく、)は、図形や空間の性質について研究する数学の分野である広辞苑第六版「幾何学」より。イエズス会マテオ・リッチによる geometria の中国語訳である。以前は geometria の冒頭の geo- を音訳したものであるという説が広く流布していたが、近年の研究により否定されている。 もともと測量の必要上からエジプトで生まれたものだが、人間に認識できる図形に関する様々な性質を研究する数学の分野としてとくに古代ギリシャにて独自に発達しブリタニカ国際大百科事典2013小項目版「幾何学」より。、これらのおもな成果は紀元前300年ごろユークリッドによってユークリッド原論にまとめられた。その後中世以降のヨーロッパにてユークリッド幾何学を発端とする様々な幾何学が登場することとなる。 幾何学というとユークリッド幾何学のような具体的な平面や空間の図形を扱う幾何学が一般には馴染みが深いであろうが、対象や方法、公理系などが異なる多くの種類の幾何学が存在し、現代においては微分幾何学や代数幾何学、位相幾何学などの高度に抽象的な理論に発達・分化している。 現代の日本の教育では、体系的な初等幾何学はほぼ根絶されかけたが、近年、中・高の数学教育で線型幾何/代数幾何を用いない立体を含む、本格的な綜合幾何は見直されつつある。.

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チェス

チェスの駒 チェス(chess、شطرنج šaṭranj シャトランジ)は、2人で行うボードゲーム、マインドスポーツの一種である。先手・後手それぞれ6種類16個の駒を使って、敵のキングを追いつめるゲームである。その文化的背景などから、チェスプレイヤーの間では、チェスはゲームであると同時に「スポーツ」でも「芸術」でも「科学」でもあるとされ、ゲームに勝つためにはこれらのセンスを総合する能力が必要であると言われている。.

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ハノイの塔

8つの円盤のハノイの塔 ハノイの塔(ハノイのとう、Tower of Hanoi)はパズルの一種。 バラモンの塔または ルーカスタワー(Lucas' Tower)とも呼ばれる。.

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ハーバート・サイモン

ハーバート・アレクサンダー・サイモン(Herbert Alexander Simon、1916年6月15日 - 2001年2月9日)は、アメリカ合衆国の政治学者・認知心理学者・経営学者・情報科学者である。心理学、人工知能、経営学、組織論、言語学、社会学、政治学、経済学、システム科学などに影響を与えた。大組織の経営行動と意思決定に関する生涯にわたる研究で、1978年にノーベル経済学賞を受賞した。.

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プログラム (コンピュータ)

ンピュータプログラム(英:computer programs)とは、コンピュータに対する命令(処理)を記述したものである。コンピュータが機能を実現するためには、CPUで実行するプログラムの命令が必要である。 コンピュータが、高度な処理を人間の手によらず遂行できているように見える場合でも、コンピュータは設計者の意図であるプログラムに従い、忠実に処理を行っている。実際には、外部からの割り込み、ノイズなどにより、設計者の意図しない動作をすることがある。また設計者が、外部からの割り込みの種類を網羅的に確認していない場合もある。.

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ヒューリスティクス

ヒューリスティック(heuristic, Heuristik)とは、必ず正しい答えを導けるわけではないが、ある程度のレベルで正解に近い解を得ることができる方法である。ヒューリスティックスでは、答えの精度が保証されない代わりに、回答に至るまでの時間が少ないという特徴がある。主に計算機科学と心理学の分野で使用される言葉であり、どちらの分野での用法も根本的な意味は同じであるが、指示対象が異なる。すなわち、計算機科学ではプログラミングの方法を指すが、心理学では人間の思考方法を指すものとして使われる。なお、論理学では仮説形成法と呼ばれている。.

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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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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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手段目標分析

手段目標分析(しゅだんもくひょうぶんせき、Means-Ends Analysis、MEA)とは、人工知能 (AI) の技法の一種で、問題解決プログラムでの検索制御技法を意味する。 また、創造性ツールとして1950年代から使われている技法であり、特に工学書で設計手法として言及されることが多い。手段目標解析とも。.

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1957年

記載なし。

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