最終講義- エージェントベースのAI研究の方向性 -
| 知能工学 2000 Intelligence Engineering 2000 |
2000, Sep. 13th, updated
最終講義9/11(月) 雨 ノート：渡辺 亮介
１，単位認定の基準
(1) 出席・・・2/3以上（10/15回）
(2) 中間レポート（タイル敷き詰め問題）
(3) 期末レポート
(4) 電子ノート提出
以上のうち３つ以上を満たすこと．
２，最終講義
エージェントベースのAI研究の方向性
エージェントベースのAIとは？
２，１ 参考文献
[1] 最新エージェントテクノロジ, bit, 1999,
2-8月号， 連載 →単行本化
→国内外の代表的なエージェント研究
[2] Russel, 1995,AI,AIの各分野,
→既存手法をすべてエージェントという枠組みで統一的に説明した教科書
[3] G.Weiss, 1999, Multiagent Sytems,
→マルチエージェントと分散AIに関する国際的な研究テーマの網羅的紹介
[4] 山田誠二, 適応エージェント
[5] 山田誠二, 知的エージェント →執筆中
[6] Genesereth, Logical Foundations of AI, 1987
→論理ベースの教科書．１３章が「知的ベースのアーキテクチャ」
２，２ エージェントAI研究の背景
(1) 地に足のついたAI研究 by大澤（at筑波大AP）
→近未来（３年後）に役立つ研究をすべき．
実社会，実世界の問題/ニーズを扱っているか？
⇔実社会，実世界から宙に浮いた研究 ex.倫理学 →人を殺す経験がしたい．
宙に浮くとは？
→具体例からの抽象化，モデル化
自然科学の基本的手法
問題点・・・モデルの中だけで閉じて研究が進んでいくこと．
1) モデルと対象の実世界が離れていく．
2) 実問題のうち，モデル化しにくい部分は捨てられる．
(2) Symbol grounding問題（記号接地問題）
AIで扱っている記号の意味を実世界（の現象）にどう結びつけていくか？
→ 知的ロボット研究(1980's後半)
→ 知的エージェント in WWW
ex. WWW上でチャットをしている相手の（ハンドル）ネームと実世界上での人間との対応付け
２，３ 山口が考えるエージェントAI研究の方向性
(1) 日常生活における”知的さ”の追求
Intelligence in daylife
知的エージェントが目指すのは，人間のあらゆる知的活動の代行，増強
ならば，日常生活の何気ない行動の中にも研究テーマがあるはず
(2) 既存の人文科学，社会科学との重なり
（心理学，教育学，社会学，倫理学 etc.）
→人間の活動を対象とした分野
エージェント研究が人間の活動の代行，代替を目標とするならば，
いずれ上記の分野との競合，協調が起こる．
ex. 教育，学習の問題
Q. なぜこんなことを憶えないといけないのか？ →エージェントのモデル実験