出版社内容情報
【セールスポイント】
知識概念と知識構造について、各エキスパートがアプローチ
【発刊の目的と内容】
本講座は、知識工学における研究や技術開発のための、これまでの成果ならびに将来にわたっての課題を集大成する中で、基礎からツール、応用までをまとめている。本書は、講座の第3巻として、知識概念と知識構造との対峙、つまり「知識の獲得と学習」について、情報処理をはじめ心理学、教育学など多岐にわたる分野のエキスパート独自の立場から、現状の認識、アプローチを展開している。
【購読対象者】
AI系、情報系の大学生、院生の方からAI関連の技術者、研究者の方
【詳細目次】
0章 概説♂0･1 学習とは♂0･2 知識獲得の方法♂1章 心理学における｢工学的｣アプローチの可能性と限界♂1･1 はじめに♂1･2 素朴経験主義から学習心理学へ♂1･3 数理心理学の興隆と衰退♂1･4 認知科学における学習観♂1･5 ACT*の学習理論♂1･6 人間の学習♂1･7 人間の知識♂1･8 おわりに♂参考文献♂2章 知識抽出の方法と問題点♂2･1 問題の所在♂2･2 知識をエンジニア♂2･3 知識獲得のレベル♂2･4 エキスパート･システム♂2･5 知識抽出♂2･6 おわりに♂参考文献♂3章 対話と知識の獲得、学習♂3･1 対話のための知識表現♂3･2 対話の方法♂3･3 対話による知識の獲得と学習♂参考文献♂4章 パターン認識における学習♂4･1 はじめに♂4･2 神経回路網モデル♂4･3 画像からの概念学習♂4･4 環境順応能力をもつシステム♂参考文献♂5章 データベースにおける知識獲得♂5･1 データベースとデータ操作言語♂5･2 望ましくない更新♂5･3 データベースの更新に対する制約条件♂5･4 無矛盾性と更新制御♂5･5 冗長性の除去♂5･6 不完全情報の扱い♂参考文献♂6章 帰納推論の理論♂6･1 帰納推論の基本的概念♂6･2 関数の帰納推論♂6･3 極限における同定の拡張♂6･4 自然な基準を満たす帰納推論♂6･5 言語の帰納推論♂6･6 正データからの帰納推論♂6･7 形式的体系の帰納推論♂6･8 負データの有効性♂参考文献♂7章 例によるプログラムの合成♂7･1 LISPプログラムの自動合成♂7･2 極限におけるLISPプログラムの同定♂7･3 CDL:現実的な問題♂7･4 モデル推論♂参考文献♂8章 類推の理論♂8･1 類推の研究動向♂8･2 類推の理論♂8･3 類推機構の実現♂8･4 帰納推論と種類の応用♂参考文献♂索引
内容説明
情報体系化のボトルネックに挑む！人間はどのように知識を獲得するのか？学習のプロセスは？…このアナロジーで知識処理システムの構築は可能か？これらのボトルネックに第一線の専門研究者が挑んだ力作が本書です。
目次
０章 概説（学習とは；知識獲得の方法）
１章 心理学における「工学的」アプローチの可能性と限界
２章 知識抽出の方法と問題点
３章 対話と知識の獲得、学習
４章 パターン認識における学習
５章 データベースにおける知識獲得
６章 帰納推論の理論
７章 例によるプログラムの合成
８章 類推の理論
