レポート課題

締め切り 原則として出題日(講義日)から一か月とする


講義の内容により変更の可能性がある。 最終的な内容は必ず講義の際に確認すること。

提出する課題数は任意である。

提出した場合は、その内容によってポイントを獲得する。 ただしそれぞれの問題の満点以上のポイントを得ることはない。 また同じ回の課題を複数答えることはできない。

問題は講義と同時進行で出題されるので、随時増えていく予定である。

原則として、 締め切りは出題日(講義日)から一か月とする。 厳密にいえば、翌月の講義日と同じ日の前日の23:59まで。 例えば、講義日が11月13日の場合には、 12月12日の23:59までである。

原則として、締切日より遅れて提出された場合は 採点の対象としない。 ただし、何らかの理由があれば、 締め切りまでに提出したレポートについて更新・修正版をのちに 提出することは認めることがある。 また、特段の理由(わたしはAIを作ります!!、 など)があれば提出期限を延長する。

レポート採点方針について:


  1. (第1回講義:15点:課題番号01)以下の本の1つ以上を読んで、人工知能の実現可能性に ついて考察せよ。A4で3〜5ページ程度とする。少なすぎる もの・内容がないものは採点しない。 レポートには以下の項目に関して記述すること。

  2. (第1回講義:10点:課題番号02)つぎの各文をもとにしてAIについて論ぜよ。どれか1つを詳しく論 じてもよいし、2つまたはそれ以上について論じてもよい。A4で3〜5ページ 程度とする。少なすぎるもの・内容がないものは採点しない。 なお、単なる感想文ではないので、必要なら参考文献などを付けるとポイントが高い。

  3. (第1回講義:15点:課題番号03) 以下のようなコンテンツをもとにして チューリング・テストの有効性や「強いAI」の実現可能性(すでにAIはできている?)などについて論ぜよ。 A4で3〜5ページ程度とする。少なすぎるもの・内容がないものは採点しない。 必要なら参考文献などを付けるとポイントが高い。

  4. (第1回講義:10点:課題番号04)フレーム問題は、 PL法(消費者保護法)に関して生じる注意書きのように 実世界の知識表現と密接に関連している。 例えば、 などがその例である。 たとえば、Michigan Lawsuit Abuse Watch(訴訟の乱用を監視するアメリカの団体) では、毎年「最も妙な注意書きコンテスト(WACKY WARNING LABEL CONTEST)」が開催されている。

    このようなフレーム問題の実世界での実例(フレーム問題が「問題」となる例)をいくつかあげ、 人工知能の実現との関連性について考察せよ。

    注意:PL法にまつわる馬鹿げた注意書き例を求めているのではない。 フレーム問題が実際に問題となるような実世界での実例をもとに議論すること。 A4で3〜5ページ 程度とする。少なすぎるもの・内容がないものは採点しない。

  5. (第2回講義:20点:課題番号05)TMSあるいはATMSを用いて,制約従属問題 を人間が解くように解決することができる。

    たとえば以下のような地図を4色で塗り分ける問題を考えよう。 これらの解法について説明せよ。

    1. この問題を解くのに必要な事実のTMS型(あるいはATMS型)のデータベースを作成せよ。
    2. 問題がどのように解決されるのかを示せ。

    図などを用いて平易に解説すること。できればプログラムを作成すること。 実行結果を示すとポイントが高い。 TMSやATMSの言葉で説明すること。

    これらの解法について、図などを用いて平易に解説すること。できればプログラムを作成すること。 実行結果を示すとポイントが高い。

    単なるバックトラックのプログラムを求めているのではない。 より複雑な例や任意の地図への解法を自分で考えるとなおよい。

    たとえば以下の地図はどうだろう???

    なお、この地図は4色問題の証明がなされていなかった1975年に、 マーチンガードナーがエイプリルフールのいたずらで「サイエンティフィック・アメリカン」に反例として出したものである。 その後この地図は大きな騒動となった。

    Hint: 上のカラーの地図を塗り分けるTSMのデモが ここ にある。その詳細説明は ここ にある。このプログラムを理解して参考にしてもよい。

  6. (第2回講義:25点:課題番号06)TMSあるいはATMSを用いて以下のような制約従属問題 (覆面算や虫食い算)を 解くことができる。

      EEO
      OO
     EOEO
    EOO 
    OOOOO

      PPP
      PP
     PPPP
    PPPP 
    PPPPP

    これらの解法について説明せよ。ここでE,O,Pはそれぞれ偶数、奇数、素数を表す。 ただし、左端に数字のゼロは登場しないことに注意せよ。 同じ英語文字が同じ数字とは限らない。。

    図などを用いて平易に解説すること。できればプログラムを作成すること。 実行結果を示すとポイントが高い。

    Hint: 前問の地図を塗り分けるTSMのデモ を 参考にしてもよい。 にある。その詳細説明は

  7. (第2回講義:20点:課題番号07) 三段論法推論のメンタルモデル による 解法について、具体例をあげてメンタルモデルの表現を構成して説明せよ。 とくに 教科書 の13ページにある表をもとにして、以下の点について考察すること。 講義で説明したのと異なる三段論法の例を使うこと。

    人手で実行結果を作成してもよいが、 自分でプログラムを作成するとなおよい。

    なおLISPによるプログラムが ここ にある。これを利用してもよいが、 内容をよく理解してレポートを作成すること。 少なくともプログラムの動作・アルゴリズムなどの説明は 詳しくすること。

    また参考書の『4.4節:三段論法推論:ソクラテスは死ぬか?』では三段論法のメンタルモデルの詳細が説明されている。

  8. (第3回講義:15点:課題番号08)下に示すのは典型的な幾何図形類推問題である。

    「図Aを変えて図Bにする規則をみつけ、それを図Cに適用せよ。 その結果できる図形を図1−5から選べ。」

    1. EvansのプログラムANALOGYがどのようにこのような問題を解くことができ たかを 説明せよ。次のような点を例をもとにして解説すること。 上以外の例を用いても良い。より面白い例の方が ポイントが高い。
      • 図A,B,C間の類似点と相違点とを記述するプログラムでは、これらの 各図を どのように記述しておけばよいだろうか?
      • 図Aを図Bに変える規則の記号的な記述を与え、この規則を上で与えた記 述から どのように機械的につくることができるかを説明せよ。
      • 自分の作った規則を図Cに対して自分の作った記述に適用せよ。 その結果どのような記述が得られ、それはどのような図であるかを説明せよ。 この図と図Cとの間の類似点を記述せよ。
      • 図Cの記述方法を変えて、同じ規則をその記述に適用すると、前とは違っ た結果 になるようにせよ。
    2. EvansのプログラムANALOGYでは解くことができないであろう幾何図形類推 問題の例を示し、 なぜ解けないのかを説明せよ。
    3. EvansのプログラムANALOGYとIQテストに用いられるような幾何図形類推 問題に関する以下の命題について、上で示した例 などを利用して論ぜよ。
      • 幾何学的図形類推問題を解く知的行為の基 本的な要素は、純粋に機械的なものであることを示した。
      • 幾何学的図形類推問題を解くのに必要な知的な能力は、もとになる記号的 記述体系をどのように選ぶかというところにのみ存在する。
    4. また余裕があれば以下のようなMENSA(IQの上位2%の人達が参加する国際グループ)問題がどのように解かれるか、あるいは解けないのかを考察せよ。

    なお、EvansのプログラムANALOGYの詳細 は 参考書 の 2.2節を参照するとよい。

  9. (第3回講義:25点:課題番号09)Wuの定理に基づく幾何の定理証明の プログラムを作成せよ。 自分で多項式の割り算を実現してもいいが, 大学内で使用可能な数式処理システム(Mathematicaなど)を利用しても構わ ない。 例えばWolfram Cloudを利用するとよい。 長谷川先生のホームページ 「計算論のサイト」 が参考になる。 入力は制約条件の式と証明すべき式とする(記号からの変換は実装不要)。 を実装すること。 いくつかのおもしろい幾何定理の証明例を示せ。

    とくに思いつかなければ、 中線問題(参考書の51ページ) を解いてみよう。

  10. (第3回講義:25点:課題番号10)Groebner 基底のプログラムを利用して、定理証明の実験を行え。

    大学内で使用可能な数式処理システム(Mathematicaなど)を利用しても構わ ない。 例えばWolfram Cloudを利用するとよい。 長谷川先生のホームページ 「計算論のサイト」 が参考になる。

    いくつかのおもしろい幾何定理の証明例を示すか、または Groebner 基底による数独の解法 を行う実験を行ってみよう。 Mapleによるサンプルコードが ここ にある。

  11. (第3回講義:20点:課題番号11)強化学習 を用いたAI学習の例を作成せよ。

    必ずしも完全に成功しなくてもよいが、面白いタスクであることが望まれる。 タスクの面白さやオリジナルさも評価の基準となる。

    なおこの課題を含めて、他の講義で作成したようなレポートを再提出することは 認めない。 大幅に改変している場合は、自ら申告するように。


以下のものを提出すること。

レポートは電子的な媒体でのみ受け付ける。原則として 紙レポートは受け付けない。 提出方法は ここに示す通りである。


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