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スタンフォード人工知能研究所

索引 スタンフォード人工知能研究所

タンフォード人工知能研究所(スタンフォードAIラボまたは SAIL)は、スタンフォード大学にある人工知能(AI)研究所。 1963年、マサチューセッツ工科大学からスタンフォードに移ってきたジョン・マッカーシーが設立した。1965年から1980年までスタンフォードを見下ろすサンタクルーズ山のふもとの D.C. Power building にあった。この期間、SAIL は AI 研究の主要拠点のひとつであった。.

35 関係: 人工知能マサチューセッツ工科大学バイオインフォマティクスロマ・プリータ地震ロボット工学ディジタル・イクイップメント・コーポレーションニューラルネットワーク分散コンピューティングオペレーティングシステムゲーム理論コンピュータビジョンシリコンバレーシスコシステムズジョン・マッカーシースタンフォード大学セバスチアン・スランセンサネットワークサン・マイクロシステムズ知識ベース画像処理音声認識計算幾何学認識論理学自然言語FOLDOCMITコンピュータ科学・人工知能研究所PDP-10PDP-6機械学習情報検索意思決定1963年1965年1980年

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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マサチューセッツ工科大学

マサチューセッツ工科大学(英語: Massachusetts Institute of Technology)は、アメリカ合衆国マサチューセッツ州ケンブリッジに本部を置く私立工科大学である。1865年に設置された。通称はMIT(エム・アイ・ティー。「ミット」は誤用で主に日本、欧州の極めて一部で用いられる)。 全米屈指のエリート名門校の1つとされ、ノーベル賞受賞者を多数(2014年までの間に1年以上在籍しMITが公式発表したノーベル賞受賞者は81名で、この数はハーバード大学の公式発表受賞者48名を上回る)輩出している。最も古く権威ある世界大学評価機関の英国Quacquarelli Symonds(QS)による世界大学ランキングでは、2012年以来2017年まで、ハーバード大学及びケンブリッジ大学を抑えて6年連続で世界第一位である。 同じくケンブリッジ市にあるハーバード大学とはライバル校であるが、学生達がそれぞれの学校の授業を卒業単位に組み込める単位互換制度(Cross-registration system)が確立されている。このため、ケンブリッジ市は「世界最高の学びのテーマパーク」とさえも称されている。物理学や生物学などの共同研究組織を立ち上げるなど、ハーバード大学との共同研究も盛んである。 MITはランドグラント大学でもある。1865年から1900年の間に約19万4千ドル(これは2008年時点の生活水準でいうところの380万ドルに相当)のグラントを得、また同時期にマサチューセッツ州から更なる約36万ドル(2008年時点の生活水準で換算して700万ドルに相当)の資金を獲得しているD.

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バイオインフォマティクス

バイオインフォマティクス(英語:bioinformatics)または生命情報科学(せいめいじょうほうかがく)は、生命科学と情報科学の融合分野のひとつで、DNAやRNA、タンパク質の構造などの生命が持っている「情報」といえるものを情報科学や統計学などのアルゴリズムを用いて分析することで生命について解き明かしていく学問である。機械学習による遺伝子領域予測や、タンパク質構造予測、次世代シーケンサーを利用したゲノム解析など、大きな計算能力を要求される課題が多く存在するため、スーパーコンピュータの重要な応用領域の一つとして認識されている。 主な研究対象分野に、遺伝子予測、遺伝子機能予測、遺伝子分類、配列アラインメント、ゲノムアセンブリ、タンパク質構造アラインメント、タンパク質構造予測、遺伝子発現解析、タンパク質間相互作用の予測、進化のモデリングなどがある。 近年多くの生物を対象に実施されているゲノムプロジェクトによって大量の情報が得られる一方、それらの情報から生物学的な意味を抽出することが困難であることが広く認識されるようになり、バイオインフォマティクスの重要性が注目されている。 この一方遺伝子情報は核酸の配列というデジタル情報に近い性格を持っているために、コンピュータとの親和性が高いことが本分野の発展の理由になっている。 さらにマイクロアレイなどの網羅的な解析技術の発展に伴って、遺伝子発現のプロファイリング、クラスタリング、アノテーション(注釈)、大量のデータを視覚的に表現する手法などが重要になってきている。こういった個別の遺伝子、タンパク質の解析等から更に一歩進み、生命を遺伝子やタンパク質のネットワークとして捉え、その総体をシステムとして理解しようとするシステム生物学という分野もある。.

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ロマ・プリータ地震

マ・プリータ地震で倒壊したオークランド市の高速道路880号線 ロマ・プリータ地震(ロマ・プリータじしん、Loma Prieta earthquake)は、1989年10月17日17時4分にアメリカカリフォルニア州北部で発生した地震。地震の名前はサンフランシスコ郊外でサンノゼ市の南にあるロマ・プリータ山付近が震源地だったことによる。サンフランシスコ地震とも呼ばれるが、この名前は1906年の地震を指すことが多い。.

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ロボット工学

ボット工学(ロボットこうがく、英語:robotics)は、ロボットに関する技術を研究する学問。ロボットの手足などを構成するためのアクチュエータや機構に関する分野、外界の情報を認識・知覚するためのセンサやセンシング手法に関する分野、ロボットの運動や行動ロボットの制御に関する分野、ロボットの知能など人工知能に関する分野などに大別される。 語源としてはアイザック・アシモフが自著の一連のロボットが登場するSF小説のために、robotに物理学(physics)などに使われている語尾「-ics」を付けることで作った造語である。アシモフの小説内に出てくる「ロボット工学三原則」は、以降のロボット物SFに大きな影響を与えたのみならず、現実のロボット工学においても研究上の倫理的指標のひとつとなっている。また、「ロボット工学の父」と呼ばれることもあるジョセフ・F・エンゲルバーガー博士はアシモフの小説に影響されていた。.

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ディジタル・イクイップメント・コーポレーション

ディジタル・イクイップメント・コーポレーション (Digital Equipment Corporation) は、かつて存在した、アメリカ合衆国を代表するコンピュータ企業のひとつである。1957年、ケン・オルセンによってマサチューセッツ州メイナードに設立された。通称 DEC(デック)ディジタル・イクイップメント・コーポレーション自身が "DEC" を使った例: PDP11 Processor Handbook (1973): page 8, "DEC, PDP, UNIBUS are registered trademarks of Digital Equipment Corporation;" page 1-4, "Digital Equipment Corporation (DEC) designs and manufactures many of the peripheral devices offered with PDP-11's.

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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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分散コンピューティング

分散コンピューティング(ぶんさんコンピューティング、英: Distributed computing)とは、プログラムの個々の部分が同時並行的に複数のコンピュータ上で実行され、各々がネットワークを介して互いに通信を行いながら全体として処理が進行する計算手法のことである。複雑な計算などをネットワークを介して複数のコンピュータを利用して行うことで、一台のコンピュータで計算するよりスループットを上げようとする取り組み、またはそれを実現する為の仕組みである。分散処理(ぶんさんしょり)ともいう。並列コンピューティングの一形態に分類されるが、一般に並列コンピューティングと言えば、同時並行に実行する主体は同じコンピュータシステム内のCPU群である。ただし、どちらもプログラムの分割(同時に実行できる部分にプログラムを分けること)が必須である。分散コンピューティングではさらに、それぞれの部分が異なる環境でも動作できるようにしなければならない。例えば、2台の異なるハードウェアを使ったコンピュータで、それぞれ異なるファイルシステム構成であっても動作するよう配慮する必要がある。 問題を複数の部分問題に分けて各コンピュータに実行させるのが基本であり、素数探索や数多く試してみる以外に解決できない問題の対処として用いられているものが多い。分散コンピューティングの例としてBOINCがある。これは、大きな問題を多数の小さな問題に分割し、多数のコンピュータに分配するフレームワークである。その後、それぞれの結果を集めて大きな解を得る。一般的に処理を分散すると一台のコンピュータで計算する場合と比べ、問題データの分配、収集、集計するためのネットワークの負荷が増加し、問題解決の為のボトルネックとなるため、部分問題間の依存関係を減らすことが重要な課題となる。 分散コンピューティングは、コンピュータ同士をネットワーク接続し、効率的に通信できるよう努力した結果として自然に生まれた。しかし、分散コンピューティングはコンピュータネットワークと同義ではない。単にコンピュータネットワークと言った場合、複数のコンピュータが互いにやり取りするが、単一のプログラムの処理を共有することはない。World Wide Web はコンピュータネットワークの例であるが、分散コンピューティングの例ではない。 分散処理を構築するための様々な技術や標準が存在し、一部はその目的に特化して設計されている。例えば、遠隔手続き呼出し (RPC)、Java Remote Method Invocation (Java RMI)、.NET Remoting などがある。.

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オペレーティングシステム

ペレーティングシステム(Operating System、OS、オーエス)とは、コンピュータのオペレーション(操作・運用・運転)のために、ソフトウェアの中でも基本的、中核的位置づけのシステムソフトウェアである。通常、OSメーカーが組み上げたコンピュータプログラムの集合として、作成され提供されている。 オペレーティングシステムは通常、ユーザーやアプリケーションプログラムとハードウェアの中間に位置し、ユーザーやアプリケーションプログラムに対して標準的なインターフェースを提供すると同時に、ハードウェアなどの各リソースに対して効率的な管理を行う。現代のオペレーティングシステムの主な機能は、ファイルシステムなどの補助記憶装置管理、仮想記憶などのメモリ管理、マルチタスクなどのプロセス管理、更にはGUIなどのユーザインタフェース、TCP/IPなどのネットワーク、などがある。オペレーティングシステムは、パーソナルコンピュータからスーパーコンピュータまでの各種のコンピュータや、更にはスマートフォンやゲーム機などを含む各種の組み込みシステムで、内部的に使用されている。 製品としてのOSには、デスクトップ環境やウィンドウシステムなど、あるいはデータベース管理システム (DBMS) などのミドルウェア、ファイル管理ソフトウェアやエディタや各種設定ツールなどのユーティリティ、基本的なアプリケーションソフトウェア(ウェブブラウザや時計などのアクセサリ)が、マーケティング上の理由などから一緒に含められていることもある。 OSの中で、タスク管理やメモリ管理など特に中核的な機能の部分をカーネル、カーネル以外の部分(シェルなど)をユーザランドと呼ぶ事もある。 現代の主なOSには、Microsoft Windows、Windows Phone、IBM z/OS、Android、macOS(OS X)、iOS、Linux、FreeBSD などがある。.

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ゲーム理論

2007a。 ゲーム理論(ゲームりろん、)とは、社会や自然界における複数主体が関わる意思決定の問題や行動の相互依存的状況を数学的なモデルを用いて研究する学問である。数学者ジョン・フォン・ノイマンと経済学者オスカー・モルゲンシュテルンの共著書『ゲームの理論と経済行動』(1944年) によって誕生した 。元来は主流派経済学(新古典派経済学)への批判を目的として生まれた理論であったが、1980年代の「ゲーム理論による経済学の静かな革命」を経て、現代では経済学の中心的役割を担うようになった。 ゲーム理論の対象はあらゆる戦略的状況 (strategic situations)である。「戦略的状況」とは自分の利得が自分の行動の他、他者の行動にも依存する状況を意味し、経済学で扱う状況の中でも完全競争市場や独占市場を除くほとんどすべてはこれに該当する。さらにこの戦略的状況は経済学だけでなく経営学、政治学、法学、社会学、人類学、心理学、生物学、工学、コンピュータ科学などのさまざまな学問分野にも見られるため、ゲーム理論はこれらにも応用されている。 ゲーム理論の研究者やエンジニアはゲーム理論家(game theorist)と呼ばれる。.

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コンピュータビジョン

ンピュータビジョン()は大雑把に言って、「ロボットの目」を作る研究分野である。 この分野はコンピュータが実世界の情報を取得する全ての過程を扱うため、画像センシングのためのハードウェアから情報を認識するための人工知能的理論まで幅広く研究されている。また、ではコンピュータグラフィックスとコンピュータビジョンの融合が注目を集めている。 研究対象を大別すると、.

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シリコンバレー

ンノゼ・ダウンタウン シリコンバレー (Silicon Valley) は、アメリカ合衆国カリフォルニア州北部のサンフランシスコ・ベイエリアの南部に位置しているサンタクララバレーおよびその周辺地域の名称。特定の一箇所を公的に指す地名ではなく、ある程度広い地域一帯の通称として使用される。 名称は、多数の半導体メーカー(半導体の主原料はケイ素、Silicon)が集まっていたこと、および地形(渓谷、Valley)に由来する。この地域からはアップル、インテル、ナショナル・セミコンダクター、Google、Facebook、Yahoo、アドビシステムズ、シスコシステムズなどに代表されるソフトウェアやインターネット関連企業が多数生まれ、IT企業の一大拠点となっている。.

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シスコシステムズ

テムズ(Cisco Systems, Inc.)は、アメリカ合衆国カリフォルニア州サンノゼに本社を置く、世界最大のコンピュータネットワーク機器開発会社。Cisco(シスコ)の略称で呼ばれることが多い。.

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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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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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セバスチアン・スラン

バスチアン・バークハード・スラン(Sebastian Burkhard Thrun; 1967年5月14日-)は、ドイツ出身の教育者、プログラマー、ロボット開発者、そしてコンピュータ科学者である。グーグルの副総裁・フェローであり、スタンフォード大学のコンピュータ科学で非常勤研究教授を務めていた。Stanford Artificial Intelligence Laboratory (SAIL)の所長を務めていたが、2012年David StavensとMike Sokolskyともにユーダシティと創立し、科学、技術、工学、数学などの分野の授業を無償で提供することに精力を注いでいる。また、グーグル・グラスを開発したGoogle Xの社長も務める。 スランは、2005年度DARPAグランド・チャレンジで勝利した無人自動車スタンレーの開発を率いた。スタンレーはSmithsonian Institution's National Museum of American Historyに展示されている。また、スランの研究チームはジュニアという自動車を開発し、2007年度DARPAアーバン・チャレンジでは二位となった。スランはグーグルの無人自動車の開発も指導している。 スランは、自動地図作成などに応用できるロボットにおける確率的プログラミング技術でも知られている。彼の業績は、39歳のときに選出された全米技術アカデミー、2007年に選出されたGerman Academy of Sciences Leopoldinaとして認められた。2011年、スランはMax-Planck-Research Award、第一回AAAI Ed Feigenbaum Prizeを受賞した。ファスト・カンパニーは、スランを世界中のビジネスで5番目に最もクリエイティブな人物と選出した。.

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センサネットワーク

ンサネットワーク(Wireless Sensor Networks, WSN)とは、複数のセンサ付無線端末を空間に散在させ、それらが協調して環境や物理的状況を採取することを可能とする無線ネットワークのこと。IoTで使用するコア技術のひとつである。.

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サン・マイクロシステムズ

ン・マイクロシステムズ本社 サン・マイクロシステムズ(Sun Microsystems)は、アメリカ合衆国カリフォルニア州サンタクララに本社を置いていたコンピュータの製造・ソフトウェア開発・ITサービス企業である。2010年1月27日にオラクルにより吸収合併され、独立企業・法人としては消滅した。.

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知識ベース

知識ベース(knowledge base)はナレッジマネジメントのための特殊なデータベースであり、KBと略記されることもある。それは知識の検索を可能とし、知識を組織化し、知識をコンピュータ上に集合させたものである。.

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画像処理

画像処理(がぞうしょり、Image processing)とは、電子工学的(主に情報工学的)に画像を処理して、別の画像に変形したり、画像から何らかの情報を取り出すために行われる処理全般を指す。まれにコンピュータグラフィックスによる描画全般を指して使われることがあるが、あまり適切ではない。歴史上CGアプリケーションはCADが先行し、そのころのCGは「図形処理」と呼ばれていて、実際図形処理情報センターという出版メディアも存在した。画像処理は本来CGとは無関係にテレビジョン技術の発達とともに、産業界では早くから注目を浴びていたテクノロジーであり、当初からビデオカメラの映像信号を直接アナログ-デジタル変換回路へ通すという方法が試みられた。その成果の一部(輪郭強調によるシャープネスなど)が現在のCGアプリケーションに生かされている。.

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音声認識

音声認識(おんせいにんしき、speech recognition)とは、人間の声などをコンピューターに認識させることであり、話し言葉を文字列に変換したり、あるいは音声の特徴をとらえて声を出している人を識別する機能を指す大辞泉。.

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計算幾何学

計算幾何学(けいさんきかがく、英語:computational geometry)は、幾何学の言葉で述べることのできるアルゴリズムの研究をテーマとする計算機科学の一分野である。計算幾何学的アルゴリズムの研究から純幾何学的な問題が生じることもあり、またそのような問題は計算幾何学の一部であると考えられる。.

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認識

認識(にんしき)は基本的には哲学の概念で、主体あるいは主観が対象を明確に把握することを言う。知識とほぼ同義の語であるが、日常語の知識と区別され、知識は主に認識によって得られた「成果」を意味するが、認識は成果のみならず、対象を把握するに至る「作用」を含む概念である。.

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論理学

論理学(ろんりがく、)とは、「論理」を成り立たせる論証の構成やその体系を研究する学問である。.

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自然言語

自然言語(しぜんげんご、natural language)とは、人間によって日常の意思疎通のために用いられる、文化的背景を持って自然に発展してきた言語である。分類として、音声言語と文字言語、口頭言語と書記言語、口語と文語といったような分類があるが、いずれも似ているようだが着目点や対比軸が異なる分類であり、混同してはならない。また、以上のような分類がいずれも当たらない言語もあり、例えば日本手話(「日本語対応手話」とは異なる)がそうである。.

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FOLDOC

FOLDOC (Free On-line Dictionary of Computing、フリー・オンライン・ディクショナリー・オブ・コンピューティング) は、コンピューティング分野のオンライン 辞典である。コンピューティング分野に特化した百科事典的な性格を持ち、検索機能を持つ。 1985年にデニス・ハウが創設し、インペリアル・カレッジ・ロンドンがウェブサーバを提供している。 ハウは当初から編集主幹を務め、ウェブサイトへの訪問者が追加や修正の提案を記事として投稿できるようにしている。 この辞典は、他のフリーな資料(例えばジャーゴンファイル)の記述を取り入れており、また、それ以外にも様々なコンピューティング関連の話題を収集している。 コピーレフトライセンスの一種であるGFDLのもとで利用できる における説明より。ので、他のフリーコンテントプロジェクト(例えばウィキペディア)がこの辞典の全体または一部を取り入れている。.

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MITコンピュータ科学・人工知能研究所

CSAILのある Stata Center MITコンピュータ科学・人工知能研究所(MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory、CSAIL)は、マサチューセッツ工科大学にある学際的研究所。2003年7月1日、MITコンピュータ科学研究所とMIT人工知能研究所の合併により創設された。CSAIL は研究領域においても研究員の人数においてもMIT最大の研究所である。所長は教授のロドニー・ブルックス。その建物はフランク・ゲーリーが設計した Stata Center である。.

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PDP-10

KL10-DA 1090 CPU とメモリモジュール6台 PDP-10は、1960年代後半からディジタル・イクイップメント・コーポレーション(DEC)が製造したメインフレームファミリ。PDPシリーズコンピュータのひとつ。1966年に最初の機種が出荷された。タイムシェアリングシステムを一般に浸透させたマシンであり、多くの大学や研究機関で採用されたことから1970年代のハッカー文化に大きな影響を与えた。PDP-10を導入した主な大学/研究機関としては、MITの人工知能研究所およびProject MAC、スタンフォード大学のSAIL、カーネギーメロン大学などがある。 PDP-10のアーキテクチャはPDP-6とほぼ同じで、36ビットワードである。命令セットは若干拡張されており、ハードウェアの実装は進歩している。命令セットは未だに卓越しているという見方もあり、特に "byte"命令は任意のビットフィールドを操作することができた(この場合の byte は必ずしも8ビットを意味せず「固定ビット数の連続の並び」という意味である)。.

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PDP-6

PDP-6は、1963年にディジタル・イクイップメント・コーポレーション(DEC)が開発したPDPシリーズコンピュータの1モデル。後のPDP-10を生み出す原型となったもので、両者の命令セットはほぼ同じである。 PDP-6はDEC初の大型機である。IBM、ハネウェル、ゼネラル・エレクトリックなどの当時の大型汎用機で一般的な36ビットワードを採用していた。アドレス指定は初期のDECのマシンと同一の18ビットで、主記憶容量は最大256Kワードである。メモリには磁気コアメモリが使用され、32,768ワードのメモリを搭載するのが一般的であった(8ビットバイト換算すると160Kバイト)。 命令セットアーキテクチャは「one-and-a-half address」に分類される。命令のオペランドには1つの完全な18ビットアドレスと4ビットのアドレスがあり、後者はメモリの0番地から15番地までを指してそこを「アキュムレータ」(AC)として使用する。また、さらに別の4ビットのフィールドで同じメモリ上のAC群のひとつをインデックスレジスタとして指定できる(ただしAC0は指定できない)。 ほとんどのPDP-6システムはオプションの Type 162 高速メモリを装備しており、これはトランジスタによるフリップフロップで構成された16ワード分のメモリである。高速メモリ(高速アキュムレータ、あるいは高速ACとも呼ぶ)は磁気コアメモリの先頭16ワードを置き換え、4倍の高速さで操作可能である。 PDP-6では、2つの機能によってタイムシェアリングシステムをサポートしていた。1つはステータスビットによる動作モードの選択機能("Executive"と"User"で、後者の方が制限されている)、もう1つはリロケーション/プロテクションレジスタによってユーザーアドレス空間を主記憶装置の一部領域に制限する機能である(PDP-10ではもう1本のリロケーション/プロテクションレジスタで共有セグメントを追加可能とした)。主に使用されたオペレーティングシステム(OS)は、後にTOPS-10となるOSの初期のバージョンで、ソースコードが付属していたためサイトによってはカスタマイズして使用していた。MITのITSオペレーティングシステムもPDP-6上で開発が始まったものである。 PDP-6は23台しか販売されず、あらゆるDECマシンの中でも最も少ない。複雑で高価であり、顧客のサイトでインストールして使用できるようにするのも大変だった。加えて販売部門としてもPDP-6を売りにくい事情があった。PDP-6が市場に出て間もなく、DECは小型機市場に専念するために36ビット市場からは撤退するとしていたのである。その後DECが新たな36ビット機を計画しているとの噂が広まり、後にそれがPDP-10としてリリースされることとなった。 PDP-6の6205基板は、大型(11×8インチ)で1ビット分の回路(AR、MB、MQ)を構成している(従って36枚の6205が必要)。88個のトランジスタを搭載し、18ピンのコネクタと22ピンのコネクタがそれぞれ両端にある。このような形状であるため保守作業が非常に難しかった。また、電源を切っただけで6205基板が故障するということが度々あったのである。この苦い経験からPDP-10では小さい基板だけで構成するよう設計された(KA10、KI10)。大型の基板を再度使うようになったのはKL10以降となる。 DEC経営陣はPDP-6の販売先が大学などの技術的リーダーであったことから、このシステムに価値があると考えた。科学技術分野への進出の足場にもなり、最先端のユーザーから技術動向を知ることもでき、DECのマシンに親しんだ新たな従業員候補が育つといった利点があったのである。 スタンフォード大学のPDP-6は、稼動状態で1984年12月にボストンコンピュータ博物館(コンピュータ歴史博物館の前身)に寄贈された。その所蔵品の大部分はカリフォルニア州マウンテンビューのコンピュータ博物館に移送されたが、PDP-6は現在では残っていない。コンピュータ歴史博物館には Type 162 高速メモリが残されている。完全な形のPDP-6は現存しない。.

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機械学習

機械学習(きかいがくしゅう、machine learning)とは、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。.

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情報検索

情報検索(じょうほうけんさく)とは、コンピュータを用いて大量のデータ群から目的に合致したものを取り出すこと。検索の対象となるデータには文書や画像、音声、映像、その他さまざまなメディアやその組み合わせとして記録されたデータなどが含まれる。インターネットの発達により検索はインターネットを介して行われることも多いが、ここでは情報を検索するためのコンピュータ側における仕組みを記述している。 情報検索に対するコンピュータ側における技術は情報を人間が直接管理するのに比べ、データの量的な制約やデータの取り扱いの一貫性を保つ困難さという制約を受けることなく、高速で安定なシステムにより利用者に適切なデータを提供する機能と位置付けることができる。.

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意思決定

意思決定(いしけってい、decision making)は、人や団体が特定の目標を達成するために、ある状況において複数の代替案から、最善の解を求めようとする人間の認知的行為である。.

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1963年

記載なし。

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1965年

記載なし。

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1980年

この項目では、国際的な視点に基づいた1980年について記載する。.

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スタンフォード大学人工知能研究所

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