2011-11-20のpostで、講座内容からまずAIの全体像を見てみようと考えた。その後、講座の第7週以降が実施され、第10週の自然言語処理が追加されたが、大項目だけ見た印象は以前からの大きな変化は無かった。
中身をあまり見てないのでどうしようかとも思うが、講座の構成は、結果としてAIやそれにつながる歴史を踏まえたものになっているようだ。従い、考え方の基礎となる探索／統計の問題をはじめとして、AIを達成する手段に多くが割かれているようだ。（自然言語処理も。…これからAIを勉強しようという人には当然必要なのかもしれない。）一方でボクがAIに必要な要素と考えるのは、それらより、記憶／学習／意味理解／連想／普遍化／予測／意識…といった、必要条件（AIならば何を可能にするか？）に当たるもので、外部から観察して確認できるものである。
以下の講座内容には、推論／学習／プランニングといったものが実際には埋め込まれているので、ボクが外部から観察できるものに、一部はたどり着けるようになってると思う。ただ、講座構成を見れば一目でAIとは何かが解るというものでもなさそう。AIには先人の歴史が有り非常にに複雑なものになっている。また、AIの定義もたぶん正面から論じたものは少なくて（たぶん各人に思いが有り、そんなところで揉めてもムダなので）、定義の解釈は研究の重要事項とはされていないのだと思う。
以下講座名のGoogle訳
- AI、検索の概要
- 問題解決
- 統計、不確実性、およびベイズネットワーク
- AIの確率
- 確率的推論
- 機械学習
- ロジックと計画
- ロジックと表現
- 計画
- マルコフ決定過程と強化学習
- 不確実性下の計画
- 強化学習
- 隠れマルコフモデルとベイズフィルタ
- HMMとフィルタ
- MDPレビュー
- 敵対計画（ゲーム）と信念のスペースプランニング（POMDPs）
- 画像処理とコンピュータビジョン
- ロボットとロボットの運動計画
- 自然言語処理と情報検索
次回は、ブログでの言及や、twitterからAIのイメージに再度近づきたい。
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