著者紹介

内容

目次

1.序論 人工知能の目標／人工知能の研究開発／本書の構成 2.探索による問題解決 問題表現と解探索／縦型探索と横型探索／山登り法／最良優先法／A*法／Min-Max法／α-β法 3.論理表現と問題解決 知識表現と問題解決手法／一階述語論理による知識表現／導出法を用いた推論処理 4.ルール表現とプロダクションシステム ルールモデル／プロダクションシステム／RETEアルゴリズム 5.意味ネットワークとフレーム 意味ネットワークモデル／意味ネットワーク表現の利用法／フレームモデル／フレーム表現の利用法／意味プリミティブ／例外の取り扱いとデフォルト推論 6.プラン表現と問題解決 一般問題解決器：GPS／GPSによるプランニング／非線形プランニング 7.不確実な知識の表現と利用 ベイズの方法／Dempster-Shafer理論に基づく方法／MYCINの方法／ファジー推論による方法 8.知識獲得と学習 知識ベース構築とその課題／人間やテキストからの知識獲得／例題からの学習／強化学習／知識ベース管理 9.人工知能プログラミング言語 Lisp／Prolog 10.分散人工知能とエージェント エキスパートシステムと問題解決／エージェントの概念／様々なエージェント／エージェント通信／マルチエージェントシステムと協調分散問題解決／エージェント・マルチエージェントの応用