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43 関係: 官僚制、人工知能、人工知能の歴史、仮説、強いAIと弱いAI、心の計算理論、心身問題、ナサニエル・ロチェスター、マービン・ミンスキー、ノーベル賞、ハーバート・サイモン、バートランド・ラッセル、ランド研究所、プリンキピア・マテマティカ、パターンマッチング、ヒューリスティクス、ダートマス会議、命題、アルフレッド・ノース・ホワイトヘッド、アレン・ニューウェル、アーサー・サミュエル、オリバー・セルフリッジ、カーネギーメロン大学、クリフ・ショー、クリストファー・ストレイチー、クロード・シャノン、ジョン・マッカーシー、ジョン・サール、ジョージ・ポリア、スタンフォード大学、組合せ爆発、組織論、物流、証明、認知の統一理論、限定合理性、General Problem Solver、Information Processing Language、LISP、Soar (認知アーキテクチャ)、探索木、情報処理、政治学。
官僚制
本記事では官僚制（かんりょうせい、bureaucracy）について解説する。.
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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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人工知能の歴史
人工知能 (AI) の歴史は、古代の神話、物語、噂などから始まる。名匠が人工物に知性または意識を与えたという話である。はAIの起源について「神を人の手で作り上げたいという古代人の希望」だと記している。 現代AIの種子は、人間の思考過程を記号の機械的操作として説明することを試みた古典的哲学者らが育んだ。その延長線上で1940年代、数学的推論の抽象的本質に基づいたマシン、プログラム可能なデジタルコンピュータが発明された。この装置とその背後にある考え方に触発され、一握りの科学者が電子頭脳を構築する可能性を真剣に議論しはじめることになった。 AI研究が学問分野として確立したのは、1956年夏にダートマス大学のキャンパスで開催された会議がきっかけである。その会議の参加者がリーダーとしてその後のAI研究を牽引することになった。彼らの多くは人間と同程度に知的なマシンが彼らの世代のうちに出現するだろうと予測し、そのビジョンを実現させるための数百万ドルの資金を与えられた。結局、彼らがそのプロジェクトの困難さを見くびっていたことが明らかになる。1973年、の批判と議会からの圧力に応えて、アメリカおよびイギリス政府は人工知能関連の目標不明な研究への出資を止めた。7年後、日本の行政機関の夢想的発案により政府や企業が500億円以上の資金をAI研究に注ぎ込んだが、80年代末には投資者らは幻滅し、再び出資を撤収した。このようなブームと不況のサイクル、「AIの冬」と夏が繰り返されてきた。大胆にも、今でも並外れた予測をする人々がいる。 官僚やベンチャー・キャピタリストの間では評判の激しい変動があったにもかかわらず、AI研究は進展し続けた。1970年代には解決不可能と思われていた問題も解が見つかり、製品にも応用されるようになっていった。しかし、第一世代のAI研究者らの楽観的予測に反して、強いAIを持つマシンの構築は実現していない。思考する機械の研究に触媒的作用を及ぼした1950年の有名な論文で、アラン・チューリングは「我々はほんの少し前しか見ることができない」と認めていた。「しかし」と彼は続けている。「我々はしなければならない多くのことが見えている.
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仮説
仮説（かせつ、hypothesis）とは、真偽はともかくとして、何らかの現象や法則性を説明するのに役立つ命題のこと。.
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強いAIと弱いAI
強いAIと弱いAI（つよいエーアイとよわいエーアイ、Strong AI and Weak AI）は、人工知能（AI）が真の推論と問題解決の能力を身につけられるか否かをめぐる論争において用いられる用語である。.
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心の計算理論
心の計算理論（Computational theory of mind）は、心の哲学において、人間の心をデジタルコンピュータと同一またはよく似た情報処理システムとみなす考え方である。言い換えれば、思考とは自己再構成可能なハードウェア（脳）が行っている一種の計算である、とする。認知心理学では一般的な見方であり、進化心理学でもこれを採用している。.
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心身問題
心身問題（しんしんもんだい、英語：Mind–body problem）とは哲学の伝統的な問題の一つで、人間の心と体の関係についての考察である。この問題はプラトンの「霊―肉二元論」にその起源を求めることも可能ではあるが、デカルトの『情念論』(1649年)にて、いわゆる心身二元論を提示したことが心身問題にとって大きなモメントとなった。現在では心身問題は、認知科学・神経科学・理論物理学・コンピューターサイエンスといった科学的な知識を前提とした形で語られている。そうした科学的な立場からの議論は、哲学の一分科である心の哲学を中心に行われている。 本稿では、デカルトの時代における心身問題の議論から、心の哲学による科学的な心身問題の議論に至るまでの、大きな流れを記述する。.
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ナサニエル・ロチェスター
ネイサン・ロチェスター (Nathan Rochester) として知られる、ナサニエル・ロチェスター（Nathaniel Rochester、1919年1月14日 - 2001年6月8日）は、IBM 701を設計し、最初のアセンブリ言語を書き、人工頭脳分野の創設に参加した、アメリカ合衆国の計算機科学者。.
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マービン・ミンスキー
マービン・ミンスキー（Marvin Minsky, 1927年8月9日 - 2016年1月24日）は、アメリカ合衆国のコンピュータ科学者であり、認知科学者。専門は人工知能 (AI) であり、マサチューセッツ工科大学の人工知能研究所の創設者の1人。初期の人工知能研究を行い、AIや哲学に関する著書でも知られ、「人工知能の父」と呼ばれる。現在ダートマス会議として知られる、"The Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence (1956)" の発起人の一人。.
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ノーベル賞
ノーベル賞（ノーベルしょう）は、ダイナマイトの発明者として知られるアルフレッド・ノーベルの遺言に従って1901年から始まった世界的な賞である。物理学、化学、生理学・医学、文学、平和および経済学の「5分野+1分野」で顕著な功績を残した人物に贈られる。 経済学賞だけはノーベルの遺言にはなく、スウェーデン国立銀行の設立300周年祝賀の一環としてノーベルの死後70年後にあたる1968年に設立されたものであり、ノーベル財団は「ノーベル賞ではない」としているが、一般にはノーベル賞の一部門として扱われることが多い。.
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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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バートランド・ラッセル
3代ラッセル伯爵、バートランド・アーサー・ウィリアム・ラッセル（Bertrand Arthur William Russell, 3rd Earl Russell, OM, FRS、1872年5月18日 - 1970年2月2日）は、イギリスの哲学者、論理学者、数学者であり、社会批評家、政治活動家である。ラッセル伯爵家の貴族であり、イギリスの首相を2度務めた初代ラッセル伯ジョン・ラッセルは祖父にあたる。名付け親は同じくイギリスの哲学者ジョン・スチュアート・ミル。ミルはラッセル誕生の翌年に死去したが、その著作はラッセルの生涯に大きな影響を与えた。生涯に4度結婚し、最後の結婚は80歳のときであった。1950年にノーベル文学賞を受賞している。.
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ランド研究所
ランド研究所（ランドけんきゅうじょ、RAND Corporation、ランド・コーポレーション）は、アメリカ合衆国のシンクタンク。 カリフォルニア州サンタモニカに本部があり、アメリカ国内ではワシントンD.C.（現在はヴァージニア州アーリントンにある）とペンシルベニア州ピッツバーグ（カーネギーメロン大学の隣）に拠点を持っている。ヨーロッパでは、オランダのライデン・ドイツのベルリン・イギリスのケンブリッジに拠点を有すると共に、2003年にはドーハに RAND-Qatar Policy Institute を開設。中東にも進出した。従業員は1600人。 名称の“ランド”は、研究開発（Research ANd Development）から取られている。.
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プリンキピア・マテマティカ
短縮版『プリンキピア・マテマティカ 56節まで』の表紙 『プリンキピア・マテマティカ』(Principia Mathematica:数学原理)は、アルフレッド・ノース・ホワイトヘッドとバートランド・ラッセルによって書かれ、1910年から1913年に出版された、数学の基礎に関する全3巻からなる著作である。それは、記号論理学において、明示された公理の一組と推論規則から数学的真理すべてを得る試みである。『プリンキピア』のための主なインスピレーションと動機の1つは論理学に関するフレーゲの初期の仕事で、それがパラドックスをもたらすことをラッセルが発見したのである。 プリンキピアは、数学論理と哲学においてアリストテレスの『オルガノン』以来もっとも重要で独創的な仕事の一つと、広く専門家に考えられている。 モダン・ライブラリーは、この本を20世紀のノンフィクション書籍上位100のリスト(Modern Library 100 Best Nonfiction)の23位に位置づけた。.
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パターンマッチング
パターンマッチング (Pattern matching、パターン照合) とは、データを検索する場合に、特定のパターンが出現するかどうか、またどこに出現するかを特定する手法のことである。 文字列のパターンマッチングには、固定されたパターンの検索ではKMP法やBM法など各種の文字列探索アルゴリズムがある。また正規表現を利用する手法も多数提案されている。 画像や動画に対するパターンマッチングの研究も行われている。だが、パターンマッチングはあらかじめ人が打っておかなくてはいけないため人工知能とは別で機械が自分で考えているわけではない（そもそも「考える」ということを形式的に定義することは不可能なので、この段落の後半の「だが、」以降は、単にどこかの誰かの考える「人工知能」という語に関する主観の表明に過ぎず、意味があることを何も述べてはいない）。 いくつかの高水準プログラミング言語には、多分岐の一種で、場合分けと同時に構成要素の取り出しのできる言語機能があり、パターンマッチと呼ばれている。Haskellでの例を示す。 listSumCase lst.
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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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ダートマス会議
ダートマス会議（ダートマスかいぎ、Dartmouth Conference）は、人工知能という学術研究分野を確立した会議の通称である。1956年7月から8月にかけて開催された。当時、ダートマス大学に在籍していたジョン・マッカーシーが主催した会議で、会議のコンセプト自体はマービン・ミンスキー、ネイサン・ロチェスター、クロード・シャノンらと共に構想した。その会議の提案書において、人類史上初めて「人工知能（Artificial Intelligence）」という用語が使われたとされる。 会議は一ヶ月に及ぶもので、基本的にブレインストーミングの場であった。.
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命題
命題（めいだい、proposition）とは、論理学において判断を言語で表したもので、真または偽という性質をもつもの。また数学で、真偽の判断の対象となる文章または式。定理または問題のこと。西周による訳語の一つ。 厳密な意味での命題の存在は、「意味」の存在と同様に、疑問を投げかける哲学者もいる。また、「意味」の概念が許容される場合にあっても、その本質は何であるかということにはなお議論のあるところである。古い文献では、語の集まりあるいはその語の集まりの表す「意味」という意味で命題という術語を用いているかどうかということが、つねに十分に明らかにされているわけではなかった。 現在では、論争や存在論的な含みを持つことを避けるため、ある解釈の下で（真か偽のいずれであるかという）真理の担い手となる記号列自体について述べる時は、「命題」という代わりに「文 (sentence)」という術語を用いる。ストローソンは「言明 ("statement")」 という術語を用いることを提唱した。.
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アルフレッド・ノース・ホワイトヘッド
アルフレッド・ノース・ホワイトヘッド （Alfred North Whitehead、1861年2月15日 - 1947年12月30日）は、イギリスの数学者、哲学者である。論理学、科学哲学、数学、高等教育論、宗教哲学などに功績を残す。ケンブリッジ大学、ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン、インペリアル・カレッジ・ロンドン、ハーバード大学の各大学において、教鞭をとる。哲学者としての彼の業績は、ハーバード大学に招聘されてからが主体であり、その時既に63歳であった。.
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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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アーサー・サミュエル
アーサー・リー・サミュエル（Arthur Lee Samuel、1901年 - 1990年7月29日）はアメリカの計算機科学者で、コンピュータゲームと人工知能の分野で主に知られている。Samuel Checkers-playing Program は世界初の学習型プログラムであり、人工知能 (AI) の基本的概念をいち早く世界に示したものである。.
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オリバー・セルフリッジ
リバー・セルフリッジ（Oliver Selfridge、1926年5月10日 - 2008年12月3日）はアメリカ合衆国の人工知能研究者。「機械知覚(Machine Perception)の父」とも呼ばれる。 祖父はイギリスの百貨店チェーンセルフリッジズの創業者。セルフリッジはロンドン生まれで、Malvern College と Middlesex School を卒業。1945年、MITで数学の学士号を取得。その後MITでノーバート・ウィーナーに学んだが、博士号の取得には失敗し、その後も博士号を取得することはなかった。MIT時代、彼はウィーナーの1949年版 "Cybernetics" の査読にも関わった。また、マービン・ミンスキーの技術面の指導者でもあり、1956年の人工知能に関する世界初の会合となったダートマス会議の開催にも関わった。 ニューラルネットワーク、パターン認識、機械学習などに関する重要な先駆的論文を書いた。特に 「パンデモニアム ("Pandemonium")」（1959年）という論文は人工知能の古典と言われている。その中でセルフリッジは、発生する事象を記録してそのパターンを認識し、それに基づいて行動を起こす 「デーモン（"demons"）」 と呼ばれるコンセプトを解説している。これは後にアスペクト指向プログラミングを生み出す元となった。 1968年、J・C・R・リックライダーとロバート・テイラーの論文 "The Computer as a Communication Device" では OLIVER (Online Interactive Expediter and Responder) というコンセプトを提唱したが、その名称はセルフリッジにちなんだものである。 セルフリッジは、リンカーン研究所、MIT（Project MACの Associate Director を務めた）、BBNテクノロジーズ、GTE Laboratories（主任科学者）などで働いた。アメリカ国家安全保障局の諮問委員も20年間務め、データ処理委員会の委員長も務めた。1993年に引退したが、その後も機械学習、人工知能、自律システムなどの分野で積極的に活動した。 子ども向けの4冊の著書 "Sticks"、"Fingers Come In Fives"、"All About Mud"、"Trouble With Dragons" もある。.
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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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クリフ・ショー
J・C・ショー (J.C.Shaw)、クリフ・ショー (Cliff Shaw) として知られた、ジョン・クリフォード・ショー（John Clifford Shaw、1922年 – 1991年）は、ランド研究所に所属したアメリカ合衆国のシステム・プログラマ。世界初の人工知能プログラムとされる Logic Theorist の共同開発者のひとりであり、1950年代のプログラミング言語であるInformation Processing Language (IPL)の開発者のひとりである。IPLは、JOSS言語の真の「父」であると考えられている。プログラミングの歴史における最も重要な出来事のひとつは、IPL-V言語の開発過程における、アレン・ニューウェル、ハーバート・A・サイモンとクリフ・ショーの3人による「リスト処理」という概念の開発であった。.
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クリストファー・ストレイチー
リストファー・ストレイチー（、1916年11月16日 - 1975年5月18日）はイギリスの計算機科学者。なお、ストレイチー一族は政治家、芸術家、役人、学者を輩出した名家である。.
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クロード・シャノン
ード・エルウッド・シャノン（Claude Elwood Shannon, 1916年4月30日 - 2001年2月24日）はアメリカ合衆国の電気工学者、数学者。20世紀科学史における、最も影響を与えた科学者の一人である。 情報理論の考案者であり、情報理論の父と呼ばれた。情報、通信、暗号、データ圧縮、符号化など今日の情報社会に必須の分野の先駆的研究を残した。アラン・チューリングやジョン・フォン・ノイマンらとともに今日のコンピュータ技術の基礎を作り上げた人物として、しばしば挙げられる。.
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ジョン・マッカーシー
ョン・マッカーシー（John McCarthy, 1927年9月4日 - 2011年10月24日）は、アメリカ合衆国の計算機科学者で認知科学者。マービン・ミンスキーとならぶ初期の人工知能研究の第一人者。「人工知能; Artificial Intelligence」という用語は彼が1956年のダートマス会議のために1955年に出した提案書で初めて使用された。また、ALGOL言語の設計に触発され、LISPというプログラミング言語を開発し、タイムシェアリングの概念を一般化させた。.
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ジョン・サール
ョン・ロジャーズ・サール（John Rogers Searle 1932年7月31日 - ）は、アメリカ合衆国の哲学者。主に言語哲学、心の哲学を専門とする。カリフォルニア大学バークレー校教授。.
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ジョージ・ポリア
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スタンフォード大学
タンフォード大学（Stanford University）とは、アメリカ合衆国カリフォルニア州スタンフォードに本部を置く私立大学。正式名称はリーランド・スタンフォード・ジュニア大学（）。 校訓は「Die Luft der Freiheit weht（独：自由の風が吹く）」。サンフランシスコから約60 km南東に位置し、地理上も、歴史的にもシリコンバレーの中心に位置している。.
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組合せ爆発
組合せ爆発（くみあわせばくはつ、Combinatorial explosion）は、計算機科学、応用数学、情報工学、人工知能などの分野では、解が組合せ（combination）的な条件で定義される離散最適化問題で、問題の大きさn に対して解の数が指数関数や階乗などのオーダーで急激に大きくなってしまうために、有限時間で解あるいは最適解を発見することが困難になることをいう。.
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組織論
組織論（そしきろん）は、社会科学上の組織を研究する学問。組織科学ともいう。 組織論は社会学、政治学、心理学、経営学などによる学際的な研究である。組織運営のあり方に関する論はプラトンの『国家』をはじめ古代からみられたが、現代的な組織論は、20世紀の初期、軍隊や工場のような組織が巨大化するにつれて関心が強まり本格的に研究されるようになった。 マックス・ヴェーバーは合理的な組織にみられる特質を官僚制であると指摘した。近代官僚制は、権限範囲の明確化、組織の階層化、組織の専門化、文書によるコミュニケーションなどを特徴とし、優れた機械のような技術的卓越性があると考えられた。同じころフレデリック・テイラーは、工場労働者を機械の一部のようにとらえて管理する科学的管理法を提唱し、大量生産体制の確立に貢献し労働コストの削減に成功した。 だが科学的管理法のもとで労働者が強いられる単純作業は過酷なものであった。エルトン・メイヨーは1927年からの5年間にホーソン実験と呼ばれる実地調査を行い、労働者の勤労意欲の維持が組織活性化に不可欠であることを明らかにする。この流れを受けたチェスター・バーナードは、組織の成立には、個人の努力を組織目的に寄与する意志「協働意志」と、目的なしに組織は生まれないから「共通の目的」、さらに組織の諸要素を結合する「コミュニケーション」の3つの要素が必要であると論じた。 近年の組織論では、組織は外的・内的な混乱や緊張に絶えず直面しており、それを解決するための新しい考え方や行動様式を選択し採用していくことで創造的に進化していると捉えられている。例えば、カイゼンを大きな特徴とする日本企業は、労働者を機械の一部ではなく問題解決者と位置づけ、生産現場におけるボトムアップ型の小集団活動を行うことで行動様式を継続的に革新し、生産性向上を達成している。野中郁次郎はこのような組織のあり方をナレッジマネジメントと呼んでいる。.
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物流
物流（ぶつりゅう、Logistics）とは、生産物を生産者から消費者へ引き渡す（空間および時間を克服する）ことである。物的流通（ぶってきりゅうつう、PD: Physical Distribution）の略。.
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証明
証明（しょうめい）とは、ある事柄が真理もしくは事実であることを明らかにすること。また、その内容。.
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認知の統一理論
認知の統一理論 (Unified Theories of Cognition: UTC) は1990年に出版されたアレン・ニューウェルの著作である。ニューウェルは、認知モデルについての一般的な仮説群、すなわち認知の統一理論の必要性を議論している。.
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限定合理性
定合理性（げんていごうりせい、bounded rationality, rationalité limitée）とは、合理的であろうと意図するけれども、認識能力の限界によって、限られた合理性しか経済主体が持ち得ないことを表す。これは、1947年にハーバート・サイモンが『Administrative Behavior』で提唱した人間の認識能力についての概念であり、オリバー・ウィリアムソンはこの概念を取引コストに関わる経済学の基礎として据えた。.
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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。.
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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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LISP
LISPは、プログラミング言語である。 によって記述される。-->前置記法などが特徴である。 1958年にはじめて設計されたLISPは、現在広範囲に使用されている高水準プログラミング言語の中でもFORTRANに次いで2番目に古い。ただし、FORTRANと同様に、現在のLISPは初期のものから非常に大きく変化している。 これまでに多数の方言が存在してきたが、今日最も広く知られるLISP方言は、Common LispとSchemeである。 元々、LISPは、アロンゾ・チャーチのラムダ計算表記法に影響を受け、コンピュータープログラムのための実用的かつ数学的な表記法として作られた。そして、すぐに人工知能研究に好まれるプログラミング言語になった。最初期のプログラミング言語として、LISPは計算機科学にて、木構造、ガベージコレクション、動的型付け、条件分岐、高階関数、再帰、セルフホスティング、コンパイラを含む多くのアイディアを切り開いた。 LISPの名前は、「list processor」に由来している。リストはLISPの主要なデータ構造であり、LISPソースコードはそれ自体がリストからできている。その結果、LISPプログラムはソースコードをデータとして操作することができ、プログラマーは、マクロ・システムで新しい構文やLISP埋め込みの新しいDSLを作成できる。 コードとデータの互換性は、LISPにそのすぐに認識できる構文を与える。すべてのプログラム・コードはS式または入れ子のリストとして書かれる。関数呼び出しまたは構文は先頭が関数または演算子の名前で、その続きが引数であるリストとして書かれる。具体的には、3つの引数を取る関数fは、(f arg1 arg2 arg3)として呼び出される。.
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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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探索木
探索木とは、計算機科学において特定のキーを特定するために使用される木構造である。その木構造が探索木として機能するために、あるノードのキーは、そのノードの左の子ノードのキーよりは常に大きく、逆に右の子ノードのキーよりは常に小さい性質が必要である。 探索木はその木構造が平衡（全ての葉ノードまでの深さがほぼ等しい状態）である場合に、効率的にそのキーを探索できるという利点を持つ。様々な種類の探索木が存在し、その幾つかは常に平衡を保つことによってキーを効率的に挿入・削除することが可能である。 探索木は、連想配列の実装によく用いられる。探索木アルゴリズムはキーと値のペア（キーバリューペア）のキーを用いて位置を特定し、アプリケーションはキーに対応する値をその位置に保管する。.
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情報処理
情報処理（じょうほうしょり、information processing）は、元の「情報」から、計算により加工・抽出などをおこない、別の形の情報を得る手続き（処理（プロセス））である。利用・活用が可能な付加価値を目的とすることが多いが、定義としてはそれが目的でなくてもいっこうにかまわない。日本語としては、情報処理学会設立前夜の頃、IFIP設立など国際的に意識が高まりつつあったInformation Processingの(直)訳として使われ始めた語である。 なお、いわゆる（軍事などの）諜報活動は:en:Intelligence assessment であるが、意図的にか混同して「情報」の語を使っているらしき向きも見られる。.
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政治学
政治学の領域図は''Modern Political Analysis''(ロバート・ダール著、1963年)に基づくもの。政治学は関連する3つの対象領域をもつ。図は3つの対象領域の関係性を表したものである。ある一定の権力（青部分）から見ると、この権力はある一定の価値（赤部分）に基づいて、ある一定の領域（黄部分）に影響を及ぼしていることを表している 社会関係図は池田義祐の研究に基づく。政治が成立する社会の基礎にはさまざまな関係が存在している。とくに政治と関連が深いのは図でいう上下関係の部分である 政治学（せいじがく、politics, political science, political studies,また特に科学性を強調する場合はscience of politicsというこの場合の「科学性」は何をどれだけ数値化することで検証対象にし得るかという問題に収斂されていることが多い。）は、政治を対象とする学問分野。なお政治学の研究者を政治学者と呼ぶ。日本では主に法学部で研究・教育が行われているが一部の私立大学では政治学と経済学両方の修養が国家統治にとって有用とされた経緯から政治経済学部で教えられている。 大別すると広義の政治哲学と広義の政治過程論の二領域にわたるが、狭義には政治過程論のみを指す。.
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