CONTENTS

• 人工知能(AI: Artificial Intelligence)とは AIの課題を定義する 「エージェント」とは? 経験科学としてのAI エイリアンAIのエンジニアリング AIの課題を解決する 限界での野望 AIを限界まで近づける 人間をこえる知能 隣接する分野 AIと心理学 認知心理学 認知科学 AIと哲学 心身問題 存在論と解釈学 ポジティブなスタート 楽観主義と大胆な主張 知能と認知 動物を模倣したロボット 複雑な行動 エルシーは知的か クレバー・ハンス: ある教訓的な逸話 言語・認知・環境 AIが直面する2本の課題の「鎖」 AIの中心的な定説:認知主義 計算とは何か チューリングマシン 計算装置としての脳 万能計算 計算と認知主義 機械の脳 機能主義者による脳と心の分離 物理的記号システム仮説 知的行動の理論 機械はほんとうに考えることができるのか チューリングテスト ローブナー賞 チューリングテストの課題 機械の内側:サールの中国語の部屋 サールの中国語の部屋 ジョン・サールへの一つの答え 複雑性理論の適用 理解することと創発特性 適切な素材から構築された機械 AIと二元論 脳補綴実験 ロジャー・ペンローズと量子効果 ペンローズとゲーデルの定理 量子重力理論と意識 AIはほんとうに思考する機械についての研究なのか 意図性の問題への取り組み 認知主義者のスタンスを調べる エルシーをこえるロボット 認知モデル モデルは説明ではない 線形動物 行動を真に解明する 説明のレベルを下げる 課題を単純化する 分解して単純化する モジュールベース ミクロの世界 早い段階での成功:ゲームをプレイするAI 自ら向上していくプログラム ゲームの展開を頭の中で予測する 総当たりによる 「力まかせ」探索 無限の指し手があるチェス ヒューリスティック(経験則)を使う

• ディープ・ブルー 進歩の欠如 機械に知識をあたえる 論理と思考 Cycプロジェクトともろさ Cycプロジェクトは成功するか 認知ロボット「シェーキー」 シェーキーの環境 感覚,モデル化,計画,行動 計画にもとづいてしか行動できない 新しいシェーキー シェーキーの限界 コネクショニストの立場 生物学的な影響 ニューラル計算 ニューラルネットワーク ニューラルネットワークの構造 生物学的もっともらしさ 並列分散処理 並列計算と逐次計算 堅牢性と緩やかな劣化 機械学習とコネクショニズム ニューラルネットワークにおける学習 局所的な表現 分散表現 複雑な活動 分散表現の解釈 補完的なアプローチ ニューラルネットワークは考えることができるのか 中国語のジム 記号接地問題 記号の接地(結びつけ) 輪を断ち切る AIの終焉か? 新しいAI 日常の世界とはことなるミクロの世界 従来のAIの問題点 進化論による新しい主張 生物学による主張 非認知的な動き 哲学による主張 形式主義への抵抗 肉体から離脱した知性は不可能 現実世界のエージェント 新しいAI 二つ目の原則:立脚性 三つ目の原則:ボトムアップ設計 行動ベースのロボット工学 設計単位としての行動 ロボット「ジンギス」 設計された行動 エージェントの集合体 トーキング・ヘッドの実験 物体の分類 命名ゲーム フィードバックの過程 認知ロボットの自己組織化 未来 近未来 もっと近い未来予測 ソニー・ドリーム・ロボット 歌って踊れる万能ロボット SDRは本格的なロボット 将来の可能性 モラベックの予測 AIは新しい種類の変化? 生物学からはなれた進化 一つの予測 認知の機械化 二つの道が合わさる未来 参考文献 著者とイラストレーター紹介,謝辞 索引