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最終更新日:2024年4月22日

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知識と知能

「知識と知能」: Knowledge and Intelligence

我々が日常に行う知識の発見と創造の根底は、論理的推論とその間違い、衝突が常に走り続けている。人にとって有益なシステムをデザインしたり必要なデータを必要な状況で用いて意思決定に達するためには、この知識の営みに立ち戻るための基本的な素養を身に付ける必要がある。
第一部では、このことプロセスについて考える上で、論理体系の境界を超えて衝突してゆくうちに忘れられてゆく前提や意図を復活させ結合する方法を問題にする。そのための推論プロセスを考えるため、論理的な知識表現の基礎を準備し、推論の非単調性、議論、データ市場について論理を基盤として考えてゆく。
次に第二部では、知識を伝達し,理解する観点から知識について学習する.他人の知識を理解し,活用するためには知識の伝達,共有が必要である.講義では,知識の形式的記述も典型的な例として情報モデルを紹介し,知識の種類に応じた記述モデルを理解する.さらには,記述された知識の構造分析によって得られる知識などについても理解を深める.知識の利用という観点から,どのように意思決定を行うかに焦点を当てる.第三部では,意思決定理論の基礎となる選好の考え方について説明を行い,次いで,期待効用仮説,プロスペクト理論,ゲーム理論等の代表的なトピックについて講義を行う.

Behind our daily discoveries and creation of knowledge, processes and their complex interactions are running permanently, including knowledge representation, logical reasoning, communication, and conflicts. Understanding and managing this system of knowledge is an important essence for systems design and data based decision making.

In Part I, we start from preparing for discussions about representation of knowledge, reasoning on knowledge, and (re)structuring links among shared premises and intentions of stakeholders. These are important for decision making and system designs but tend to be overlooked via couplings and conflicts among different contexts and knowledge domains. Here let us learn, via discussions, about the basis of knowledge representation, non-monotonic reasoning and argumentation, and finally enter the world of data market, that is a social system for data based creative decision making.

In Part II, from the perspective of knowledge transfer and sharing the class focuses on knowledge description using some information models. Knowledge transfer and sharing is necessary to understand the knowledge of the others. Lecture introduces several information models to understand the description model according to the type of knowledge. Furthermore, structural analysis method is lectured to understand the deep knowledge of the described knowledge.

In Part III, from the perspective of knowledge use, the class focuses on how one makes decisions. The idea of preference is first lectured as the fundamentals of decision theory. Then, major theories such as expected utility hypothesis, prospect theory, and game theory are lectured.
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時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
03-800210
知識と知能
青山 和浩、大澤 幸生、西野 成昭
A1 A2
金曜2限
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講義使用言語
日本語
単位
1.5
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
開講所属
工学部
授業計画
●第一部 (大澤 幸生 教授) 知識表現の基礎:命題論理、一階述語論理、量化 可能世界と様相論理、時間と時相 推論とあいまい性:否定、非単調推論、サーカムスクリプション、 創造的コミュニケーションと論理:議論、知識獲得のプロセス、帰納論理とデータ市場 ●第二部 (青山 和浩 教授) 情報モデルによる知識表現 機能,プロセスの知識表現 知識の構造分析 知識の管理システム ●第三部 (西野 成昭 准教授) 意思決定と選好,期待効用仮説 プロスペクト理論 ゲーム理論1:ゲームの記述形式,均衡概念 ゲーム理論2:不完備情報ゲーム Part I (Yukio Ohsawa) Basis of knowledge representation: Predicate logic, quantification, clause, etc. Modal logic, temporal logic, possible worlds Reasoning and ambiguity: Negation, non-monotonic reasoning Creative communication and logics: Argumentation, machine learning, market of data Part II (Kazuhiro Aoyama) The knowledge representation by the information model Function, knowledge representation of process Structural analysis of knowledge Management system of knowledge Part III (Nariaki Nishino) Decision-making and preference, Expected utility hypothesis Prospect theory Game theory 1: Game description and concept of equilibrium Game theory 2: Incomplete information game
授業の方法
※上記の予定は、状況により変更の可能性があるのでシラバスを随時注意しておくこと。
成績評価方法
※成績は、第一部、第二部、第三部のそれぞれについて出される課題と、出席、授業参加態度、試験によって評価を行う。 * The score will be evaluated on the reports for each of the three parts, the attitude in classes, the rate of attending classes, and the test.
履修上の注意
基礎を固める(工学部共通)
その他
前提となる知識と項目:Interest in logical reasoning in humans and machines will be required.