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zoom RSS 11月30日の電子計算機概論課題レポート

<<   作成日時 : 2006/12/03 22:57   >>

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1)人工知能とは何か

 人工知能とは、コンピュータに人間と同様の知能を実現させようという試み、あるいはそのための一連の基礎技術をさす。具体的には、人間の使う自然言語を理解したり、論理的な推論を行ったり、経験から学習したりするコンピュータプログラムのことをいう。
人工知能には、広い意味での人工知能と、狭い意味での人工知能がある。広い意味での人工知能は、人工的な知能ということから、機械に知的な働きをさせるためのあらゆる手法を指す。つまり、ファジィ、ニューラルネットワーク、GA、記号論理、知識工学、その他、実に様々な分野が含まれる。それに対し、狭い意味の人工知能は、記号論理学を中心に知識や推論を用いて様々な処理を行う手法を言う。記号処理による人工知能は、述語論理という手法に従って動作する。これは、あらゆるものを記号に置き換えて考えることによって、一般化して、計算機に処理をさせる。これは、証明問題などの多くの左脳的情報処理が可能である。しかし、直感など、いわゆる論理的でない右脳的情報処理はほとんどできない。ものすごく頭の堅い人を想像すると近いかもしれない。このため、人工知能は行き詰まった学問といわれることもある。しかし、人工知能における様々な手法は、あいまい性を扱う様々な手法と合わさることで、大きく飛躍することができる。


2)良いアルゴリズムとは何か

 誰が見てもわかりやすく、ユーザーがどんな使い方をした場合でも正しく処理することができ、プログラムの効率がよいことである。また同じような処理は、違うプログラムを作っているときでも再利用できることも良いアルゴリズムといえる。例えば長いプログラムを作る際、エラーが見つかって長すぎて自分で見直しても間違っている部分がわからなくなってしまうことがある。よってどれだけ人に見やすく作るか、エラーを出さないか、手直ししやすいかなどが良いアルゴリズムにつながる。また、計算が速い、コードが簡潔でバグが入り込み難い、メモリ容量が少なくて済む、誤差が小さいなどの特徴を兼ね備えていれば、良いアルゴリズムといえる。


3)良性問題と非良性問題の違い
良性問題と非良性問題の違いは、良性問題ははっきりとした解決策があり、非良性問題にははっきりとした解決策がないことである。
具体的に良性問題には、ソフトウェアでの解決方法で考えると解析的に解けるものの解の結果を利用すること、数値演算で求められるものでループを減らすことがある。またハードウェアを利用するとパイプライン化や、並列化においてループを減らすことがある。
非良性問題とは、数値計算では判断が困難なため、解を求めることが出来ないものや原因と結果の関係数式で表すことが困難なものであり、局所最適化をしてしまうことで、大域的には最適化しない恐れのあるもののことを言う。


4)遺伝的アルゴリズムとは
問題に対する最適な解を求めるための手法。
進化論的な考え方に基づいてデータを遺伝子で操作して、最適解探索、学習、推論を行う。またデータを表現し、選択・交叉・突然変異などの操作を繰り返しながら解を探索する。この手法はもともと、生物の世界にある遺伝の法則をまねて作られたもので、複数の解を、遺伝的に変化させながら、より良い解を求めていくものである。


5) ニュートラルネットワークとは
原因と結果の関係を数式で表すことが困難なものに、タンパク質の構造と生理活性との関
係を求めるもの。

6) 事例ベース推理とは
事例ベース推論では,過去の事例は,事例ベースに格納されている。解くべき問題が与えられると最も適合した事例が取り出され(検索フェーズ),それが問題に応じて適応修正(適応フェーズ)され,与えられた問題の解決案として提示される。提示された解決案は実際に与えられた問題に適用して評価され(評価フェーズ),その結果成功したときには「新しい事例とその解決方法」として事例ベースに格納されるし,失敗した時には失敗した理由が解析され,「新しい事例と誤った解決方法と過ちを繰り返さないためのインデックス」が事例ベースに格納される(格納フェーズ)。

7) DB利用業務システムにおける良いアルゴリズムとは何か
 ディスクアクセスの時間が処理時間のボトルネックとなりやすいので、アクセス回数を減少させることが最良のアルゴリズムとなる。


8) 単純文字列配合、KMP法、BM法とは何か
・単純な文字列照合
照合される文字列の先頭から順番に、一文字ずつ照合していく。
・KMP法
Donald Knuth、James Morris、Vaughan Prattらが考案した文字列検索アルゴリズム。彼らのファミリーネームの頭文字をとって命名される。
KMP法では検索したい文字列と検索対照が部分的に一致した場合、不一致を起こした箇所について何文字までずらせばいいのか調査し、表にするという特徴を持つ。理論上では、文字の比較回数がかなり少なくてすむ。しかし、処理が複雑であるため、場合によっては単純法よりも遅くなる場合があるという欠点を持つ。また、検索したい文字列を走査するときにポインタが逆戻りしないという特徴を持つ。よって、外部装置から読み込まれる大きなファイルを処理することを得意とする。
・BM法
Boyer、Mooreらが考案した文字列検索アルゴリズム。こちらも考案者の頭文字から命名されている。
BM法は検索したい文字列の末尾から比較するアルゴリズムである。そのため、検索速度が速いという長所を持つ。また、比較回数も単純法やKMP法より少ない。逆に、比較回数が少ない分、検索したい文字列に同じ文字がある場合の処理には、初期配列が必要なので、手間がかかるときがある。

・感想
今までの復習の部分もあったので、思い出すことが出来ました。
また、アルゴリズムにも様々なものがあるということも分かりました。ありがとうございました。


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