科学技術と共に歩む

1.　はじめに
1.1　人工知能の分野
1.2　本書の概要

2.　問題解決のための探索
2.1　問題の表現
　　2.1.1　状態空間による問題の表現
　　2.1.2　状態空間のグラフ表現
2.2　探索の基本的な方法
2.3　知識を用いない探索
　　2.3.1　深さ優先探索
　　2.3.2　幅優先探索
2.4　最適解の探索
2.5　目標までのコストが予測できる場合の探索
　　2.5.1　最良優先探索
　　2.5.2　A*アルゴリズム
　　2.5.3　A*アルゴリズムの性質
　　2.5.4　A*アルゴリズムの改良
演習問題

3.　問題の分解による解法
3.1　問題の分解とAND／ORグラフ
3.2　AND／ORグラフの探索
　　3.2.1　部分解グラフの評価と展開
　　3.2.2　AND／ORグラフの縦形探索
　　3.2.3　AND／ORグラフの最適解の探索
3.3　ゲームの手の決定
　　3.3.1　ゲームの木
　　3.3.2　ミニマックス法
　　3.3.3　アルファ・ベータ法
　　3.3.4　AND／OR木の探索法の利用
演習問題

4.　計画
4.1　問題の表現と局所的戦略による解決法
4.2　GPS
　　4.2.1　GPSに与えられる問題の表現
　　4.2.2　GPSの動作原理
4.3　複数の目標の干渉
　　4.3.1　並列に目標を達成する方法
　　4.3.2　マクロオペレータ
　　4.3.3　達成された目標が解除される場合の計画
4.4　階層的計画
演習問題

5.　述語論理による推論
5.1　第1階述語論理
5.2　節形式
5.3　推論の基本
5.4　単一化
5.5　導出原理による証明
5.6　証明の制御
5.7　答の表現
演習問題

6.　非単調論理による推論
6.1　閉世界仮説
6.2　サーカムスクリプション
6.3　デフォールト推論
6.4　真理性維持システム（TMS）
6.5　仮説に基づく真理性維持システム（ATMS）
演習問題

7.　自然言語処理
7.1　自然言語の文法
7.2　統語解析
　　7.2.1　トップダウン深さ優先法
　　7.2.2　ボトムアップ幅優先法
7.3　形態素解析
　　7.3.1　形態素解析の方法
　　7.3.2　形態素辞書を用いるCYK法
7.4　意味処理
　　7.4.1　第1階述語論理
　　7.4.2　格フレーム
　　7.4.3　概念依存理論
演習問題

8.　知識工学
8.1　知識の表現と利用
8.2　プロダクションシステム
8.3　プロダクションシステムによる推論
　　8.3.1　前向きプロダクションシステム
　　8.3.2　後向きプロダクションシステム
8.4　前向きプロダクションシステムの例─OPS5─
8.5　フレーム
　　8.5.1　フレームシステムの基本構造
　　8.5.2　フレーム操作手続き
8.6　黒板モデル
演習問題

9.　あいまいな事実と知識を用いる推論
9.1　信頼性係数
9.2　主観的ベイズの推定法
9.3　ベイズネットの基づく理論
　　9.3.1　基本的な推論
　　9.3.2　ベイズネットが木の場合の推論
　　9.3.3　1重連結ベイズネットの場合の推論
9.4　ファジィ推論
演習問題

文献
演習問題解答の方針
索引