人工知能入門
-探索による人工知能-
早稲田大学
メディアネットワークセンター
講義用のスライド
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講義２（PDFファイル）
講義３（PDFファイル）
講義４（PDFファイル）
講義５（PDFファイル）
講義６（PDFファイル）
講義７（PDFファイル）
講義８（PDFファイル）
講義９（PDFファイル）
講義１０（PDFファイル）
講義１１（PDFファイル）
講義１２（PDFファイル）
講義１３（PDFファイル）
講義１４（PDFファイル）
五目並べのプログラム
GomokuAITester.c
学期曜日と使用教室
9月5日(月）～9月9日（金）、10：40～16：15（２時限～４時限）、24号館5階Bルーム
配当年次
１年以上
講師
Reijer Grimbergen
東京工科大学、コンピュータサイエンス学部
授業概要
人工知能研究の中に人間の問題解決をモデル化するために「探索」は最も一般的な方法である．「探 索」というのは現在の状態（スタート）から目的（ゴール）
を満たしている状態までの行動系列を作成することである．その行動系列があれば現在の状態から目 標を満たすためにどの行動を実行すれば良いかが分かる．
はじめに、パズル等の解決したい問題を探索のために定式化する方法を学び、盲目探索とヒューリスティック探索という主な探索方法を解説し、
解の探索をどのようにすれば効率よく行えるかについて述べる．
後半は、ミニマックス探索、アルファベータ枝刈りなどの一般的なゲーム木探索の方法を解説し、実際に五目並べのプログラムを利用し、
ゲーム木探索を学ぶ．最後に、解説した五目並べプログラムを改良し、五目並べ大会を行う．
授業目的
１） 簡単の問題を探索のために定式化する方法を理解すること．
２） 盲目探索とヒューリスティック探索の方法を理解すること．
３） 実際のボードゲームの探索方法を理解すること．
教科書
特に指定しない．資料を配布する．
参考書
Stuart Russel (著), Peter Norvig (著), 古川康一（監訳）,「エージェント アプローチ 人工知能」, 共立出版 (1997)
成績評価方法
ミニテスト（3回、60点），演習課題（30点）、五目並べ大会の結果（10点）を合計し100点満点で判定する．単位認定は60点以上とする．
備考
本講義の最後に説明する五目並べのプログラムはC言語で書かれたものである．
プログラミング経験がなくても単位取れる講義だが、講義の後半の内容を深く理解するためにプログラミングの講義・演習を4単位以上を取得していることが望ましい．
授業計画
[第 1回] 人工知能と問題解決
[第 2回] 問題定式化：問題について
[第 3回] 問題定式化：最適解
[第 4回] 問題定式化：応用例
[第 5回] 探索：行為系列の生成
[第 6回] 盲目探索：幅優先探索
[第 7回] 盲目探索：均一コスト探索と深さ優先探索
[第 8回] 盲目探索：深さ制限探索と反復深化探索
[第 9回] ヒューリスティック探索：欲張り探索
[第10回] ヒューリスティック探索：A*探索
[第11回] 敵対探索：Min-max探索
[第12回] 敵対探索：Alpha-beta枝刈りと評価関数
[第13回] 五目並べプログラム：内容を解説
[第14回] 五目並べプログラム：評価関数の調整
[第15回] 五目並べ大会