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17 関係: 人工知能、チャールズ・フォーギー、ワーキングメモリ、プロダクションシステム、ヒューリスティクス、アレン・ニューウェル、インスタンス、エキスパートシステム、オブジェクト指向プログラミング、ソフトウェアコンポーネント、知識ベース、表明、関係データベース、Reteアルゴリズム、Ruby、有限オートマトン、手段目標分析。
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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チャールズ・フォーギー
チャールズ・L・フォーギー（英: Charles L. Forgy、1949年12月12日 - ）は、Reteアルゴリズムの開発で知られる計算機科学者。Reteアルゴリズムは自身のOPS5その他のプロダクションシステム言語で使われ、エキスパートシステム構築に貢献した。.
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ワーキングメモリ
ワーキングメモリ（Working Memory）とは認知心理学において、情報を一時的に保ちながら操作するための構造や過程を指す構成概念である。作業記憶、作動記憶とも呼ばれる。ワーキングメモリの構造や脳の関連部位を調べる研究が多数行われている。一般には、前頭皮質、頭頂皮質、前帯状皮質、および大脳基底核の一部がワーキングメモリに関与すると考えられている。 ワーキングメモリの研究は、人間の行動実験や脳損傷事例、イメージング研究、サルによる行動実験やマウスを使った脳部位の切除実験など、幅広い分野の研究成果に基づいている。ただし、これらの研究の間でワーキングメモリという語の用法は必ずしも一貫しておらず、情報の操作を伴わず単に一時的に保持しているという短期記憶の意味で用いられていることも少なくない。ワーキングメモリの研究は世界中で盛んに行われている。ワーキングメモリに関する研究成果は、自閉症や注意欠陥多動障害(ADHD)への理解を深め、指導方法を改善に導くのに有用であるとされている。また、人工知能研究にも応用されている。.
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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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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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インスタンス
計算機科学でのインスタンス（）とは実体のことをいう。は英語で「実例」を意味する。.
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エキスパートシステム
パートシステム（）は人工知能研究から生まれたコンピュータシステムで、人間の専門家（エキスパート）の意思決定能力をエミュレートするものである。専門家のように知識についての推論によって複雑な問題を解くよう設計されており、通常のプログラミングのようにソフトウェア開発者が設定した手続きに従うわけではない。1970年代に人工知能の研究者によって開発され、1980年代にわたって商業的に適用され、AIソフトウェアとして最初に成功を収めた形態である。日本語訳では専門家システムと言う場合もある。 エキスパートシステムは基本的に、特定の分野の問題についての情報を解析するルール群から構成されるプログラムであり、その情報はシステムの利用者が提供する。 問題の分析結果を提供するだけでなく、設計によっては利用者の行動を正しく導く指針を与えることもできる。通常のプログラムとは異なった独特の構造をしている。2つの部分で構成されており、1つはそのエキスパートシステムから独立している推論エンジンであり固定である。もう1つは知識ベースで、可変である。推論エンジンが知識ベースを使って推論を行う。80年代になると、利用者とやりとりするための対話インタフェースが第3の部分として登場した。利用者との会話によって知識ベースを構築することから、後に会話型 (en:Conversational Programming System) と呼ばれるようになった。 関連用語としてウィザードがある。エキスパートシステムのように、ウィザードもユーザが問題を解決するのを手助けする対話型コンピュータプログラムである。普通、ウィザードという用語は、ユーザにより入力された指針に従ってデータベースで検索するプログラムを指す。あいにく、これらの2つの定義の区別は確定したものではなくルールベースのプログラムの中にはウィザードと呼ばれるものもある。.
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オブジェクト指向プログラミング
ブジェクト指向プログラミング（オブジェクトしこうプログラミング、）は、コンピュータ・プログラミングのパラダイムのひとつで、オブジェクト指向の概念や手法を取り入れたものである。プログラムを、データとその振舞が結び付けられたオブジェクトの集まりとして構成する、などといった特徴がある。このパラダイムを指向しているプログラミング言語がオブジェクト指向プログラミング言語である。.
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ソフトウェアコンポーネント
UML 2.0 のコンポーネント図で、2つのコンポーネントを表現した例。CheckoutコンポーネントはCardProcessingコンポーネントを使用している。 ソフトウェアコンポーネント（Software Componentry）は、ソフトウェアシステムの様々な機能を関心の分離によって分割したものである。システムを独立した結合の弱い再利用可能なコンポーネント群で構成する設計技法は Component-based software engineering (CBSE) と呼ばれ、ソフトウェア工学の一分野となっている。 コンポーネントの考え方は、サービス指向の起点となっている。例えば、Webサービスやサービス指向アーキテクチャ (SOA) ではソフトウェアコンポーネントの考え方を発展させサービスをコンポーネント化するという考え方をする。.
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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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表明
表明（ひょうめい、assertion）とは、プログラミングにおける概念のひとつであり、そのプログラムの前提条件を示すのに使われる。アサーションとも呼ばれる。表明は、プログラムのその箇所で必ず真であるべき式の形式をとる。多くの言語ではそのような前提条件のチェックに表明を使用するが、設計上の判断を文書化するのに使う場合もある。表明が偽となった場合、プログラムにバグが潜在していることを示している。これを「表明違反; assertion failure」と呼ぶ。表明を言語構文や標準ライブラリとしてサポートするプログラミング言語も存在する。 プログラマは、開発過程でソースコードに表明を追加する。デバッグを単純化し、問題を早期に検出するためである。表明違反はバグを示していることが多いため、表明の実装では問題の元を示すために追加情報を表示するようになっていることが多い（ソースコードのファイル名と行番号、スタックトレースなど）。ほとんどの実装では、そのプログラムの実行が即座に停止する。.
関係データベース
関係データベース（かんけいデータベース、リレーショナルデータベース、英: relational database）は関係モデル（リレーショナルデータモデル、後述）にもとづいて設計、開発されるデータベースである。関係データベースを管理するデータベース管理システム (DBMS) を関係データベース管理システム (RDBMS) と呼ぶ。 Oracle Database、Microsoft SQL Server、MySQL、PostgreSQL、DB2、FileMaker、H2 Database などがRDBMSである関係データベースに含まれないデータベースは、NoSQL などを参照。 。.
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Reteアルゴリズム
Reteアルゴリズムとは、プロダクションシステム実装のための効率的なパターンマッチングアルゴリズムである。カーネギーメロン大学のチャールズ・フォーギーが設計したもので、1974年の論文で最初に公表し、1979年の学位論文や1982年の論文でさらに洗練された（参考文献参照）。数々のエキスパートシステムの基盤として使われており、、OPS5、CLIPS、Jess、、Soar、、、 などがある。Rete とは、ラテン語の 'rete'（網、ネットワーク）が語源である。 素朴なエキスパートシステムの実装では、知識ベース内の既知の事実と規則（ルール）群を順次照合し、適合するルールを実行していく。ルール群や知識ベースがそれほど大きくなくても、この素朴な方法では性能は期待できない。 Reteアルゴリズムはより効率的なエキスパートシステムを実装する基盤を提供する。Reteに基づいたエキスパートシステムでは、ルールやデータの依存関係がノードのネットワークから構成される内部表現に置き換えられる。各ノードはルート（根）となるノード以外はルールの左辺部（Left Hand Side、LHS）に現われるパターンに対応している。ルートノードから末端ノードまでの経路が1つのルールの左辺全体を表す。各ノードにはそのパターンに適合した事実が記憶される。この構造は基本的にトライ木の応用である。 新たな事実が表明されたり、事実が更新されると、それがネットワーク上を伝播していき、あるノードでパターンマッチする。1つまたは複数の事実によってルールの左辺のパターン全てにマッチした場合、その規則を表す経路の末端ノードに到達し、そのルールの右辺部（Right Hand Side、RHS）が起動される。 Reteアルゴリズムは高速化のためにメモリを消費する設計となっている。Reteの性能は理論的にはシステム内のルール数に依存し、非常に大規模なエキスパートシステムではReteアルゴリズムによるメモリ枯渇問題が発生しやすい。これを解決すべく、Reteアルゴリズムの改良版や他のアルゴリズムが考案されてきた。.
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Ruby
Ruby（ルビー）は、まつもとゆきひろ（通称 Matz）により開発されたオブジェクト指向スクリプト言語であり、スクリプト言語が用いられてきた領域でのオブジェクト指向プログラミングを実現する。 また日本で開発されたプログラミング言語としては初めて国際電気標準会議で国際規格に認証された事例となった。.
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有限オートマトン
有限オートマトン（finite automaton)または有限状態機械（finite state machine, FSM）とは、有限個の状態と遷移と動作の組み合わせからなる数学的に抽象化された「ふるまいのモデル」である。デジタル回路やプログラムの設計で使われることがあり、ある一連の状態をとったときどのように論理が流れるかを調べることができる。有限個の「状態」のうち1つの状態をとる。ある時点では1つの状態しかとらず、それをその時点の「現在状態」と呼ぶ。何らかのイベントや条件によってある状態から別の状態へと移行し、それを「遷移」と呼ぶ。それぞれの現在状態から遷移しうる状態と、遷移のきっかけとなる条件を列挙することで定義される。 有限オートマトンは様々な問題に応用でき、半導体設計の自動化、通信プロトコル設計、構文解析などの工学面での応用がある。生物学や人工知能研究では状態機械（群）を使って神経系をモデル化し、言語学では自然言語の文法をモデル化したりする。.
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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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