ここ最近ルールベースAIとかハイブリッドAIとか書いておりますが、なんか最近の人工知能の本ってAIでも第3世代以降の機械学習とか深層学習の本ばかりで、あまり第1世代の探索や、第2世代の論理的なAIのことが書かれてる本が少ないですね。また、AIを実際に研究している人が書いている本ならともかく、たまに第1世代や第2世代のクラシックなAIをよく理解していない人が書いているAI本だと首をかしげるような記述があったりします。
というわけで今日は、ここ四半世紀にわたって世界的に人工知能(機械学習以外も含む)全般の標準的な教科書であり続けている
Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th Global ed. (amazon)
の紹介。この教科書、個人的には第1版(1995)のときからずっとお世話になっている教科書です。…が、全部通して読んだことはありません(っていうか、半分も読んでません…笑)。というのも海の向こうの教科書によくあるような 1000 ページを超える超大部の本なので…。今は第4版を手元に置いております、ただ邦訳は第2版までしか出ていません(これも本棚の重しとして持ってます)。ちなみにこの記事を書くにあたってちょっと調べたところ、この本、有名な教科書だけあって日本語で一部、要約を公開してくれているサイトがありました。
Artificial Intelligence: A Modern Approach (Fourth Edition) 各章の要約
一応、章立てを見てみると
- I Artificial Intelligence
- 1 Introduction
- 2 Intelligent Agents
- II Problem-solving
- 3 Solving Problems by Searching
- 4 Search in Complex Environments
- 5 Constraint Satisfaction Problems
- 6 Adversarial Search and Games
- III Knowledge, reasoning, and planning
- 7 Logical Agents
- 8 First-Order Logic
- 9 Inference in First-Order Logic
- 10 Knowledge Representation
- 11 Automated Planning
- IV Uncertain knowledge and reasoning
- 12 Quantifying Uncertainty
- 13 Probabilistic Reasoning
- 14 Probabilistic Reasoning over Time
- 15 Making Simple Decisions
- 16 Making Complex Decisions
- 17 Multiagent Decision Making
- 18 Probabilistic Programming
- V Machine Learning
- 19 Learning from Examples
- 20 Knowledge in Learning
- 21 Learning Probabilistic Models
- 22 Deep Learning
- 23 Reinforcement Learning
- VI Communicating, perceiving, and acting
- 24 Natural Language Processing
- 25 Deep Learning for Natural Language Processing
- 26 Robotics
- 27 Computer Vision
- VII Conclusions
- 28 Philosophy, Ethics, and Safety of AI
- 29 The Future of AI
- Appendix A: Mathematical Background
- Appendix B: Notes on Languages and Algorithms
- Bibliography
- Index
こんな感じ。
第1世代の探索(第Ⅱ部)から、第2世代の論理/知識表現(第Ⅲ,Ⅳ部)、第3世代の機械学習(第Ⅴ部)、AIの応用、哲学、倫理等々(第Ⅵ、Ⅶ部)とAIの全貌がひととおり掴めるというわけ。でも、たぶん通読している人はそうそういないんだろうな(笑)。
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