以下の概要は 、人工知能に関する概説およびトピック別ガイドとして提供されています。
人工知能 （AI）とは、機械やソフトウェアが示す知能のことである。また、知的な振る舞いが可能なコンピュータやコンピュータソフトウェアの作成方法を研究する科学分野 の名称でもある。
目的と応用
統合型AIシステム AIBOはソニーのロボット犬 で 、視覚、聴覚、運動能力を統合している。アシモ （2000年～現在）は、ホンダが開発した人型ロボットで、歩行、走行、歩行者の間をすり抜ける、階段の昇降、音声コマンドや特定の人物の顔認識など、様々な機能を備えている。MIRAGE – 拡張現実環境における、AIを搭載したヒューマノイド。 Cog – ロドニー・ブルックス が指揮するMITの人型ロボットプロジェクト。QRIO ― ソニーが開発した人型ロボット。TOPIOは 、TOSY社が開発した、人間と卓球ができる人型ロボットです。ワトソン （2011年）は、IBMが開発したコンピューターで、クイズ番組「ジェパディ！」 に出場して優勝した。現在は、看護師の医療処置を支援するために使用されている。 プロジェクト・ディベーター （2018年）– 論理的な議論を展開するように設計された人工知能コンピュータシステム。イスラエルのハイファにあるIBMの研究所で開発された。
歴史 人工知能の歴史 人工知能の進歩 人工知能のタイムライン AI効果 とは、AIが問題を解決すると、その問題はもはやAIの一部とはみなされなくなるという現象である。この現象は、AI開発の歴史を通じて、これまでに開発されたすべてのAIアプリケーションにおいて見られてきた。AIの冬とは 、AI分野における高い期待と多額の資金投入の後に訪れる、失望と資金削減の時期を指す。例えば、1970年代にもこうした資金削減が見られた。ムーアの法則
AIアルゴリズムと技術
論理 論理 と自動推論 [ 13 ] 論理を用いたプログラミング 論理プログラミング – 形式論理に基づくプログラミングパラダイム 上記の「検索としてのロジック」を参照してください。 論理の形式 ドメイン固有のロジック 論理を用いた計画 論理を用いた学習[ 25 ] 一般的な論理アルゴリズム
不確実な推論のための確率的手法 不確実な推論のための確率的方法: [ 27 ] 確率的知覚と制御： 経済学における意思決定ツール： アルゴリズム情報理論 – 情報理論およびコンピュータ科学のサブ分野
哲学
AIの分類 記号的AIと非記号的AI エレガントでシンプル vs. アドホックで複雑 一般性と柔軟性のレベル 精度と正確性のレベル 知能レベル 意識 レベル、精神 、理解
未来 汎用人工知能 。あらゆる知的作業を実行できる汎用性を備えた知能機械。超知能 。人間の知能をはるかに超える知能を持つ機械。中国語の部屋 § 強力なAI 。 心 、意識 、理解力 を持つ機械。（また、適切なプログラムを実行すれば、どんなデジタルコンピュータでも心を持つことができるという哲学的立場。）技術的特異点 。指数関数的に自己改善するコンピュータが、その能力を超知能レベルまで高めることができる短期間のこと。 再帰的自己改善 （別名：シードAI）とは、強力な人工知能が自らを再プログラムすることで、さらに知能を高めるという仮説的な能力のことである。知能が高まるほど、より迅速な反復によって自己改善能力が向上し、最終的には知能爆発を引き起こし、超知能の出現につながる可能性がある。知能の爆発的向上 ――再帰的な自己改善と自己複製を通じて、知能機械の規模は超知能に達し、人間の抵抗能力を凌駕する可能性がある。特異点主義 人間能力の強化 ― 人間は、AIの努力によって、あるいはAIとの融合によって、能力を強化される可能性がある。 汎用人工知能による存亡の危機 AIの倫理 § 兵器化 リスクの軽減： 自己複製する機械 ――スマートコンピュータやロボットは、幾何級数的に、あるいは大量生産によって、自らを増殖させることができるようになるだろう。あるいは、スマートプログラムを当時のハードウェアにアップロードすることも可能になるかもしれない（十分な速度を持つ線形アーキテクチャは、人間の脳のような大規模並列アナログシステムをエミュレートするために使用できるため）。集合意識 –ロボット群 –
参考文献
参考文献 浅田正人 、細田和彦、國吉義雄、石黒博、乾哲也、吉川義雄、荻野正人、吉田千尋（2009）。「認知発達ロボティクス：概説」IEEE Transactions on Autonomous Mental Development . 1 (1): 12–34 . doi : 10.1109/tamd.2009.2021702 . S2CID 10168773 . クレヴィエ、ダニエル （1993）。AI ：人工知能をめぐる激動の探求 。ニューヨーク、ニューヨーク州：ベーシックブックス。ISBN 0-465-02997-3 。レナット、ダグラス ；グハ、RV（1989）、『大規模知識ベースシステムの構築』 、アディソン・ウェスリー、ISBN 978-0-201-51752-1 OCLC 19981533 ルーガー、ジョージ ；スタブルフィールド、ウィリアム （2004）。人工知能：複雑な問題解決のための構造と戦略 版）。ベンジャミン/カミングス。ISBN 978-0-8053-4780-7 。ルンガレラ、M.メッタ、G.ファイファー、R.サンディーニ、G. (2003)。 「開発ロボット工学: 調査」。接続科学 。15 (4): 151–190 。Bibcode : 2003ConSc..15..151L。CiteSeerX 10.1.1.83.7615 。土井 : 10.1080/09540090310001655110。S2CID 1452734。 モラベック、ハンス （1988）、『マインド・チルドレン ISBN 978-0-674-57618-6 OCLC 245755104 Oudeyer, PY. (2010). 「行動科学および認知科学におけるロボット工学の影響について：昆虫のナビゲーションから人間の認知発達まで」（PDF） . IEEE Transactions on Autonomous Mental Development . 2 (1): 2– 16. doi : 10.1109/tamd.2009.2039057 . S2CID 6362217 . 2018年10月3日にオリジナルからアーカイブ（PDF） . 2013年 6月4日 に取得 . ラッセル、スチュアート・J. 、ノーヴィグ、ピーター （2003）。人工知能：現代的アプローチ （第2 版）。ニュージャージー州アッパーサドルリバー：プレンティスホール。ISBN 978-0-13-790395-5 。Weng, J.; McClelland; Pentland, A.; Sporns, O.; Stockman, I.; Sur, M.; Thelen, E. (2001). "ロボットと動物による自律的な精神発達" (PDF) . Science . 291 (5504): 599– 600. doi : 10.1126/science.291.5504.599 . PMID 11229402 . S2CID 54131797 . 2013年9月4日のオリジナルからアーカイブ(PDF) . 2013年 6月4日 取得 。
外部リンク AIの再興と、今日の環境下でこの技術が成功する見込みがある理由について考察する （2017年8月26日にWayback Machine に アーカイブ済み、 ComputerWorld 、2015年9月14日） 人工知能振興協会 フリービュービデオ「知性を持つ機械」（ベガ・サイエンス・トラスト、BBC/OU制作） ジョン・マッカーシーがAIについてよく尋ねる質問 ジョナサン・エドワーズがAIについて考察する（BBC音声） レイ・カーツワイルのAI専門ウェブサイト（AIの将来的な発展予測を含む） トマソン、リッチモンド。「論理と人工知能」。ザルタ、エドワード N. (編) 『 スタンフォード哲学百科事典 429049174 。
