人工知能に関する定理など

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G検定において出題、引用されることのある定理・ルールなどをまとめます。

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モラベックのパラドクス [Moravec’s paradox]

モラベックが提唱したパラドクスで「コンピュータに知能テストを受けさせたりチェッカーをプレイさせたりするよりも、1歳児レベルの知覚と運動のスキルを与える方が遥かに難しい」とするもの。

見にくいあひるの子定理 [Ugly Duckling theorem]

何らかの「仮定がないと、分類することはできない」ということを主張する定理である。

以下のサイトに分かりやすい説明が記載されていたので参照ください。

みにくいアヒルの子の定理(Ugly Duckling theorem)とは?
用語「みにくいアヒルの子の定理(Ugly Duckling theorem)」について説明。何らかの仮定/前提知識がないと、分類やパターン認識は不可能であることを指す。

ノーフリーランチ定理 [No Free Lunch]

あらゆる問題で性能の良い汎用最適化戦略は理論上不可能であるという事を示す定理。

バーニーおじさんのルール [Uncle Bernie’s rule]

ニューラルネットワークの重みパラメーターの数に対して、最低限その10倍以上の訓練データ量が必要となる、とする経験則のこと。科学的に証明されているわけでなく、あくまで”経験則”である。

シンボルグラウンディング問題(記号接地問題)[Symbol Grounding Problem]

記号とその対象がいかにして結びつくかという問題のこと。

「シマウマ」を聞いたことはあるが見たことが無い人でも、「シマ」のある「ウマ」を見つけたときに「シマウマかもしれない」と思えるのは、「シマ」が異なる色の線が交互に出る模様であること、「ウマ」がたてがみがあり四本脚で速く走る動物のことだと認識しているからである。コンピュータではこのような認識はできていない状況です。

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