- 締切済み
人工知能をプログラミング
- みんなの回答 (2)
- 専門家の回答
みんなの回答
- FEX2053
- ベストアンサー率37% (7987/21355)
大昔、初期の人工知能をアセンブラで組んだことがある私に 何を言えと(笑) 人工知能はフレームワークがすべてで、それさえキッチリと 出来れば、実装はそれこそExcel-VBAでも出来ちゃいます。 (ま、さすがに今時アセンブラは無いでしょうが) LISPはそういうコトに「向いている」ってだけで、おまけに 古い言語ですから、今では人工知能に向いた言語は、他にも いくつもありますよ。
全て自分で作り上げるならどの言語でも実装可能だと思いますが、pythonだといくつかフレームワークが出ています。
関連するQ&A
- VBAで人工知能の搭載したプログラミングは可能でしょうか?
VBAで人工知能の搭載したプログラミングは可能でしょうか? 最近、人工知能に興味があるのですが VBAでも可能なのでしょうか? (オセロゲームなど?) しかし、人工知能の条件に「学習」が入るとしたら 厳しいでしょうか? もしくは人工知能の条件が合えば 言語は何であろうと可能でしょうか? よろしくお願いします。
- ベストアンサー
- AI・機械学習
- ディープラーニング(人工知能)をする為のスペック
ディープラーニング(人工知能)をしたいのですが、以下のパソコンの性能(スペック)ではディープラーニング処理することは可能でしょうか? CPU:第8世代corei7 GPU:GTX1050 これらのスペックにてディープラーニング(人工知能)処理すると何分ぐらいかかりますか? さらに CPU:第7世代corei7 GPU:GTX940M だとディープラーニング(人工知能)処理すると何分ぐらいかかりますか? よろしくお願いします。
- 締切済み
- その他(応用科学)
- 人工知能プログラミングについて
お世話になります。 仕事でVBやDelphiなどで生産管理などのプログラミングをしています。 最近、話題の人口知能(AI)ですが 人工知能の使った使ったプログラミングをする時には どのようにするのですか? 人工知能用のIDEなどがあるのでしょうか。
- ベストアンサー
- AI・機械学習
- 人工知能が使われているもの、そうなるもの、
身の回りで人工知能が使われているものって どんなものがありますか? たとえば経路検索とか、翻訳機能とか 車のブレーキとかって全部人工知能ですよね? 他にどんなものがありますか? また人工知能で解決できそうなことってなんですか? それとITSとかいう話を前に聞いた事があるのですが、 車が自動的に走る奴、感覚とかを計算して、 あれは、人工知能でしょうか? 人工知能って辞書で調べると 〔artificial intelligence〕 学習・推論・判断といった人間の知能のもつ機能を備えたコンピューター-システム。応用として,自然言語の理解,機械翻訳,エキスパート-システムなどがある。AI。 とありますね~ということは、車が車間を考えて走ったりとまったりするのは、人間みたいな考え方ですよね? だとすると世の中の計算機でやってることって ほとんど人工知能のような気が、、 お願いします。
- ベストアンサー
- その他(学問・教育)
- 人工知能の定義
どこに質問すればよいか迷いましたが、プログラミング関連かなと思い、ここに質問してみました。 まず人工知能とはどこからが人工知能でどこをもって人間の知能とは違うのでしょうか。 「人工知能」の皆さんなりの定義はなんでしょうか。 最近の携帯電話でも、最近漢字変換したものの優先度を高くして変換されやすいようにする等、点数化して学習させるものは普通になってきました。これもある意味人工知能といえるものなのかなと自分では思っていたりします。 あらゆる経験をつみ、知能を発達させる人間ですが、 コンピューターも超膨大な経験(情報)を処理し(どう処理し、記憶させるかが大きな問題ですが…)、蓄えることで人間のように考える知能を持ちうることができたりする可能性は少なからずともあるのでしょうか。 みなさんの意見を伺いたいです。
- ベストアンサー
- AI・機械学習
- 人工知能の勉強
人工知能を趣味でやっている方にお聞きしたいです。 今高校生で、人工知能(人工無能も)に興味があるのですが、独学できるものなのでしょうか(というか、独学でされている方はどのような分野に取り組んでおられるのでしょうか)。また、趣味でどのくらいの範疇にまで手を出せるのかがお聞きしたいです。 ちなみに、自分の興味がある分野(というか最終的にやりたいこと)は、自然言語処理を前提とした「思考」する人工知能です。 思考といっても、あらかじめ与えられた事象(自然言語によって蓄積されたデータ)に対して「(ある程度の推論を含めた)的確な関連付け」を行うことを考えています。言い換えれば、「ある突拍子もない推定」を、蓄積された知識による「演繹」と「(不確実性内包する)推論」によって、ある程度の妥当性を以って「人間が常識的に認識できる基本的な常識(つまり、最初に挙げた「自然言語によって蓄積されたデータ」)」にまでレベルを下げることです(というか、たぶんこれが人間の行っている「思考」だと思います)。「人間らしい応答」を求めているのではなく、「人間らしくなくてもいいから思考できる(論理的に物事の関連付けができる)もの」を求めています。 自分のやりたいと思われることが恐ろしく高度だということのは承知していますが、一応興味の方向性を示すために書きました。例えば、自然言語処理の困難性が高いということであれば、もう少しな抽象的事案において「思考」プロセスのみを研究するという妥協も考えています。 調べると、ファジー理論やらニューロンネットワークやら「ヤバそう」な単語がたくさん出てくるのですが、こうしたものは素人が手に負えるものなのでしょうか(手に負うべきものなのでしょうか)? プログラミングの方は一応cの触りだけはやってあります。調べてみると、lispやprologといった非手続型言語が使用されることが多いみたいですが、そちらの言語を用いたほうがよいのでしょうか。
- ベストアンサー
- AI・機械学習