id
int32 1
5.28M
| pageid
int32 5
4.57M
| revid
int32 16.1M
88.9M
| text
stringlengths 1
400
| section
stringlengths 0
379
| title
stringlengths 1
119
| embeddings
sequence |
|---|---|---|---|---|---|---|
601 | 62 | 88,021,348 | たとえば入学試験を受けたり入学式や卒業式に出席することとかあるいは退学させられてしまうとか、また入社試験を受けたり入社式に出席したり退社のお別れ会に参加することとかあるいは突然退社勧告を受けるつまり突然クビになるとか、結婚届けを役所に出して結婚生活を始めたり離婚届けを出して新しく別々の人生を始めたりする日の特別な行為・行動である。また、まれに起きる事故や事件というのも日常生活には含められず、非日常である。たとえば自身が突然事故にあって救急車で病院に運ばれるとか、親が突然しかも初めて倒れて緊急入院したので病院にかけつけ看病したとか、親の葬儀の喪主の役を果たした、などということは日常生活には含まれず、非日常である。また普段の学業や仕事をわざわざ休んで気分転換のために旅に出るなどということも日常生活ではなく <非日常> である。 | __LEAD__ | 日常生活 | [
132,
211,
209,
38,
145,
68,
60,
242,
212,
86,
32,
138,
180,
19,
98,
26,
21,
185,
14,
99,
190,
91,
179,
54,
238,
41,
98,
204,
73,
114,
112,
228,
237,
35,
146,
16,
17,
198,
28,
175,
130,
8,
247,
149,
163,
233,
55,
47,
17,
151,
103,
196,
228,
122,
157,
130,
73,
115,
87,
140,
252,
254,
208,
57,
144,
72,
39,
213,
25,
129,
120,
120,
236,
153,
197,
161,
112,
40,
171,
253,
195,
218,
32,
32,
66,
215,
126,
120,
9,
184,
116,
20,
50,
120,
115,
142
] |
602 | 63 | 86,834,294 | 情報工学(じょうほうこうがく)は、情報分野についての工学である。語感としては、情報科学という語がもっぱらおおまかに「科学」という語が指す範囲を中心としているのに対し、「工学」的な分野に重心があるが、内実としてはどれもたいして変わらないことが多い(たとえば、大学の学部学科名などに関しては、個々の大学の個性による違いのほうが、名前による違いより大きい)。日本で、大学の工学部などにコンピュータ科学ないし情報関係の学科を設置する際に、「工学」部という語との整合のためだけに便利に使われた、という面が大きい(情報工学科の記事を参照)。なお英語の information engineering はソフトウェア工学における一手法であり、日本語の「情報工学」とは対応しない。また似た言葉に情報学がある。 | __LEAD__ | 情報工学 | [
5,
19,
212,
62,
185,
94,
62,
114,
212,
213,
132,
177,
248,
87,
224,
179,
23,
48,
77,
98,
155,
216,
59,
163,
200,
24,
79,
108,
74,
227,
240,
197,
179,
43,
154,
88,
180,
70,
4,
100,
146,
160,
198,
136,
133,
107,
45,
76,
117,
135,
97,
214,
178,
92,
17,
172,
205,
114,
211,
128,
188,
238,
210,
60,
176,
57,
103,
245,
21,
215,
121,
155,
111,
249,
165,
137,
90,
84,
237,
221,
130,
80,
0,
109,
65,
211,
122,
120,
0,
154,
80,
189,
22,
227,
51,
79
] |
603 | 63 | 86,834,294 | ここでは、いくつかの大学の学科紹介などから(研究などにおける専門的な解説ではない)抜粋する。情報工学とは「情報」を工学的に利用するための学問分野である。情報の発生(データマイニング、コンピュータグラフィックスなど)、情報の伝達(コンピュータネットワークなど)、情報の収集(コンピュータビジョン、検索エンジンなど)、情報の蓄積(データベース、データ圧縮など)、情報の処理(計算機工学、計算機科学、ソフトウェア工学)を扱う総合的な工学分野といえる。また情報工学を、物理現象を支配している原理や法則や社会・経済活動を情報という観点から捉え,コンピュータ上の設計手順に変換することにより自動化する方法を創出する学問分野とする見方もあり、これは英語でいうコンピューティング(computing)に相当する。いずれにしても以上の説明は、大学の学科紹介などからの抜粋である。 | 概要 | 情報工学 | [
145,
19,
211,
53,
177,
94,
54,
115,
212,
212,
132,
153,
248,
87,
105,
187,
53,
33,
73,
100,
187,
240,
113,
162,
194,
186,
203,
108,
108,
227,
248,
229,
178,
42,
152,
24,
20,
6,
4,
164,
130,
1,
230,
142,
132,
115,
13,
78,
21,
7,
97,
86,
182,
218,
21,
170,
13,
50,
147,
198,
36,
238,
210,
54,
184,
45,
39,
245,
53,
183,
121,
27,
125,
121,
164,
136,
122,
116,
237,
125,
130,
80,
0,
108,
71,
217,
124,
95,
3,
152,
82,
56,
22,
219,
51,
11
] |
604 | 63 | 86,834,294 | 計算機科学や情報科学・情報工学を扱う学会としては、米国では発足が早かったこともあり、ACMは直訳すると「計算機械学会」である。国際機関である情報処理国際連合の1960年発足の頃には、コンピュータは(数の)計算のみならず情報を処理する機械であるという認識は広まっており、日本の学会発足に関しても、和田弘により「情報処理学会」の名が付けられ、情報処理という言葉が使われるようになった。また電子情報通信学会もこの分野をあらわす語として「情報」を使っている。日本技術士会に「情報工学部会」があり、また同会が課している2次試験は部門別であるが、コンピュータソフトウェアに関連する部門を「情報工学部門」としている(技術士情報工学部門)。 | 概要 | 情報工学 | [
149,
19,
211,
47,
179,
214,
62,
114,
212,
85,
148,
145,
218,
87,
240,
187,
31,
161,
64,
96,
183,
89,
57,
35,
194,
24,
202,
110,
44,
227,
248,
197,
178,
43,
154,
184,
20,
38,
4,
23,
130,
37,
231,
162,
133,
99,
9,
78,
85,
6,
111,
150,
182,
216,
21,
170,
205,
50,
214,
128,
164,
236,
73,
113,
176,
97,
103,
245,
21,
199,
122,
27,
61,
123,
173,
9,
250,
84,
235,
253,
192,
80,
0,
104,
3,
215,
252,
92,
1,
146,
126,
47,
6,
233,
51,
46
] |
605 | 64 | 84,907,774 | 形式言語(けいしきげんご、英: formal language)は、その文法(構文、統語論)が、場合によっては意味(意味論)も、形式的に与えられている(形式体系を参照)言語である。形式的でないために、しばしば曖昧さが残されたり、話者集団によって用法のうつろいゆくような自然言語に対して、プログラミング言語を含む一部の人工言語や、いわゆる機械可読な(機械可読目録を参照)ドキュメント類などの形式言語は、用法の変化に関しては厳格である。この記事では形式的な統語論すなわち構文の形式的な定義と形式文法について述べる。形式的な意味論については形式意味論の記事を参照。 | __LEAD__ | 形式言語 | [
149,
16,
209,
181,
134,
206,
52,
115,
212,
68,
20,
169,
184,
119,
228,
59,
21,
161,
66,
102,
187,
90,
123,
34,
210,
26,
206,
28,
28,
98,
176,
197,
43,
98,
153,
80,
28,
38,
4,
102,
130,
32,
182,
205,
133,
243,
45,
104,
89,
205,
104,
54,
242,
88,
60,
166,
201,
115,
154,
128,
44,
174,
216,
112,
242,
37,
39,
245,
54,
245,
122,
18,
63,
119,
165,
11,
90,
8,
173,
117,
128,
114,
32,
96,
82,
199,
252,
121,
1,
154,
114,
78,
22,
106,
19,
194
] |
606 | 64 | 84,907,774 | 形式言語の理論、特にオートマトン理論と関連したそれにおいては、言語はアルファベットの列(語 word) の集合である。L ⊂ Σ ∗ = { ⟨ σ 1 , σ 2 , . . . ⟩ | σ i ∈ Σ } {\displaystyle L\subset \Sigma ^{*}=\{\langle \sigma _{1},\sigma _{2},...\rangle |\sigma _{i}\in \Sigma \}}ただし、長さゼロの空単語(Empty Word, 記号 e {\displaystyle e} 、 ε {\displaystyle \epsilon } 、 Λ {\displaystyle \Lambda } )も含む。 | 定義 | 形式言語 | [
148,
18,
209,
53,
147,
222,
188,
115,
212,
80,
0,
185,
176,
55,
230,
243,
21,
99,
64,
34,
179,
82,
99,
183,
215,
58,
207,
92,
92,
226,
224,
197,
105,
106,
24,
80,
53,
102,
133,
230,
6,
32,
183,
173,
141,
163,
173,
106,
25,
215,
100,
194,
114,
154,
29,
162,
201,
115,
150,
132,
54,
174,
216,
177,
184,
41,
39,
241,
29,
228,
120,
31,
61,
63,
173,
9,
90,
2,
239,
228,
192,
122,
32,
40,
66,
222,
252,
84,
3,
186,
246,
110,
23,
104,
51,
198
] |
607 | 64 | 84,907,774 | チューリングマシンの言語は単なる文字列なので、数学的構造(他のチューリングマシンを含む)を扱うには符号化(エンコード)し、その数値を解釈するプログラムを埋め込む必要がある。 チューリング完全機械は十分強力なので、この手法であらゆる列挙可能な構造を扱うことができる。チューリングマシンの数値表現については(チューリングマシンの)表記(description)という。あるチューリングマシンが存在して、言語に属するすべての語 w に対して動作させると受理状態で停止し、属さない語には受理しないようなとき、その言語はチューリング認識可能という。 また、言語に属さないときは必ず拒否状態で停止する場合、その言語はチューリング判別可能であるという。 | 定義 | 形式言語 | [
148,
17,
209,
37,
135,
206,
176,
115,
196,
84,
166,
169,
188,
87,
239,
51,
21,
161,
40,
102,
153,
82,
35,
50,
66,
186,
207,
8,
124,
98,
160,
229,
98,
98,
144,
116,
49,
38,
20,
207,
2,
32,
182,
141,
133,
243,
13,
106,
27,
135,
97,
86,
50,
90,
61,
162,
73,
51,
158,
132,
52,
236,
220,
240,
176,
173,
37,
245,
61,
212,
58,
59,
61,
55,
173,
9,
90,
4,
239,
117,
194,
90,
32,
100,
66,
215,
126,
120,
1,
152,
118,
142,
70,
104,
51,
194
] |
608 | 64 | 84,907,774 | (この2つの違いは、一部の入力に対してチューリングマシンが停止しない場合があるかどうかである) また、チューリングマシンTMの言語 L(TM) とは、テープに w をセットしたあと、TMを動作させると受理状態に入って停止するような w の集合からなる言語(TM認識可能な言語)のことである。この言語には以下のような演算が定義される。ここで、 L 1 {\displaystyle L_{1}} と L 2 {\displaystyle L_{2}} は共通のアルファベットから構成される言語であるとする。モデル理論においては、言語は定数記号、関数記号、述語記号の集合である。L = { c 0 , c 1 , . . . } ∪ { f 0 , f 1 , . . . } ∪ { p 0 , p 1 , . . . | 定義 | 形式言語 | [
132,
144,
209,
21,
147,
222,
188,
115,
212,
84,
132,
169,
160,
55,
231,
179,
20,
161,
4,
98,
171,
82,
51,
179,
195,
186,
207,
80,
92,
226,
224,
197,
107,
106,
144,
80,
33,
38,
4,
106,
2,
0,
183,
157,
13,
227,
5,
106,
17,
199,
100,
82,
114,
90,
29,
170,
201,
115,
151,
132,
60,
236,
216,
49,
176,
45,
39,
245,
61,
244,
122,
51,
63,
63,
173,
9,
90,
2,
239,
229,
192,
120,
32,
96,
66,
223,
125,
80,
3,
184,
246,
14,
22,
122,
51,
194
] |
609 | 64 | 84,907,774 | } {\displaystyle L=\{c_{0},c_{1},...\}\cup \{f_{0},f_{1},...\}\cup \{p_{0},p_{1},...\}} | 定義 | 形式言語 | [
132,
144,
209,
53,
191,
142,
124,
119,
208,
85,
128,
189,
162,
55,
102,
243,
20,
51,
76,
99,
187,
212,
163,
243,
209,
187,
207,
105,
72,
107,
124,
69,
75,
98,
176,
80,
59,
162,
1,
10,
2,
32,
215,
199,
13,
161,
41,
106,
93,
85,
100,
214,
115,
94,
53,
138,
73,
51,
23,
149,
52,
238,
218,
57,
252,
169,
39,
245,
25,
245,
122,
17,
185,
181,
161,
33,
90,
36,
239,
204,
66,
122,
32,
96,
66,
214,
254,
80,
1,
178,
118,
254,
246,
104,
19,
198
] |
610 | 64 | 84,907,774 | 形式言語は、形式文法と密接な関係がある。例として、次のような文脈自由文法の構文規則があるとき、以下のように規則を再帰的に適用して、その言語の要素(名詞句)を列挙することができる。すなわち、このような操作の任意回の繰り返しによって、その言語(文の集合)が得られる。また、形式文法が階層をなすというチョムスキー階層は、生成する言語では言語の認識に必要な最小のオートマトンが階層をなすという形で現れる。 | 形式文法 | 形式言語 | [
20,
18,
213,
53,
134,
206,
188,
119,
212,
84,
130,
169,
176,
55,
231,
191,
21,
33,
66,
98,
178,
82,
59,
35,
66,
26,
239,
56,
28,
106,
161,
197,
99,
106,
145,
80,
25,
38,
29,
230,
162,
32,
178,
173,
133,
179,
13,
106,
27,
71,
108,
98,
114,
94,
28,
162,
201,
123,
158,
132,
116,
236,
216,
48,
240,
173,
39,
117,
53,
245,
59,
27,
189,
39,
173,
137,
219,
0,
173,
93,
194,
122,
40,
232,
70,
215,
124,
120,
1,
120,
116,
78,
22,
104,
19,
195
] |
611 | 64 | 84,907,774 | 形式言語は、「人や計算機の如何なる記号変換能力から如何なる思考能力や計算能力が生まれるか」の学としての広義の数理論理学の研究対象であり、従って形式言語は、哲学・言語学・計算機科学・数学基礎論・数理心理学等々において重要な役割を演ずる。 それらの学問分野では、如何なる形式言語を研究すべきかの文法論(構文論・統辞論)や形式言語の意味論や演繹論が研究される。形式手法という場合には、形式言語に加えて、模擬試験、検証・証明などの仕組みを込みで言う場合が有る。自然言語を比較的単純な形式言語のモデルにあてはめて分析する言語学は、チョムスキーによって提唱された。音素や語幹などを素記号として考える。 実際の自然言語の構文規則(あるいは文法)は、文字通り自然発生的のものであり、形式言語における構文規則のように明確に規定するのは難しい。ただ、素朴な文法論の主張は、形式言語の理論とみなすことができる。 | その他 | 形式言語 | [
149,
82,
213,
181,
151,
222,
180,
119,
212,
84,
6,
169,
184,
55,
101,
191,
21,
33,
72,
102,
186,
86,
113,
163,
66,
154,
206,
41,
92,
226,
178,
229,
105,
42,
144,
80,
13,
38,
4,
102,
130,
33,
150,
157,
133,
243,
45,
104,
25,
199,
100,
86,
38,
90,
20,
162,
89,
114,
159,
132,
52,
172,
216,
112,
176,
165,
39,
117,
54,
252,
120,
27,
63,
63,
165,
137,
91,
4,
239,
125,
194,
82,
0,
96,
82,
223,
124,
124,
1,
152,
116,
46,
86,
120,
83,
195
] |
612 | 64 | 84,907,774 | 素朴な文法論は、例えば次のようなものである。こういう文法論はすなわち、素記号とは何かを定め、それらから文を作る構文規則を定めるのだから、まさに形式言語の理論である。こういう形式言語論的な文法論は、実際の言語と比較することで自然言語の特徴を浮き彫りにし、自然言語のより深い理解へと導くことを可能とすることもなくはない。言語そのものではなく、言語行動の深層をなす人間精神を探るためには、むしろこういう文法論を数学化し、更に意味論・文法論を伴った論理学にまで推し進めることが有意義ともいえよう。 | その他 | 形式言語 | [
149,
18,
213,
181,
151,
207,
60,
117,
212,
212,
4,
185,
184,
55,
229,
191,
21,
33,
66,
102,
178,
210,
123,
163,
82,
26,
207,
40,
28,
98,
33,
197,
43,
42,
145,
80,
29,
102,
12,
230,
130,
33,
150,
229,
132,
243,
45,
104,
17,
199,
96,
116,
179,
94,
52,
166,
73,
122,
154,
132,
52,
236,
248,
112,
180,
41,
39,
117,
55,
189,
121,
27,
63,
117,
165,
139,
91,
8,
237,
125,
194,
112,
40,
96,
66,
215,
254,
120,
1,
184,
116,
46,
22,
106,
83,
203
] |
613 | 65 | 63,299,970 | 文脈自由言語(ぶんみゃくじゆうげんご)とは、次のような再帰的な生成規則をもつ文脈自由文法によって、与えられた言語の長さ n に対して O(n) の時間で認識される形式言語。プッシュダウン・オートマトンで受理可能な言語と等価である。ある言語が文脈自由言語でないことを証明するために文脈自由言語の反復補題が使われることがある。 | __LEAD__ | 文脈自由言語 | [
148,
144,
209,
181,
167,
204,
180,
115,
196,
84,
130,
169,
176,
55,
229,
59,
29,
161,
76,
2,
179,
86,
35,
35,
211,
186,
239,
100,
124,
106,
177,
229,
106,
98,
152,
84,
25,
38,
21,
238,
130,
0,
178,
207,
133,
179,
143,
104,
91,
215,
96,
80,
98,
90,
61,
162,
201,
115,
154,
132,
52,
238,
220,
176,
242,
173,
39,
117,
62,
245,
122,
16,
63,
119,
173,
9,
91,
4,
173,
85,
130,
122,
32,
36,
70,
247,
255,
88,
1,
26,
114,
6,
22,
110,
51,
194
] |
614 | 65 | 63,299,970 | 基本的な文脈自由言語 L = { a n b n : n ≥ 1 } {\displaystyle L=\{a^{n}b^{n}:n\geq 1\}} は、偶数個の文字から成る文字列で構成され、各文字列の前半は a で、後半は b で構成される。L を生成する文法は S → a S b | a b {\displaystyle S\to aSb~|~ab} であり、プッシュダウン・オートマトン M = ( { q 0 , q 1 , q f } , { a , b } , { a , z } , δ , q 0 , { q f } ) {\displaystyle M=(\{q_{0},q_{1},q_{f}\},\{a,b\},\{a,z\},\delta ,q_{0},\{q_{f}\})} に受容される。 | 例 | 文脈自由言語 | [
132,
16,
209,
53,
155,
220,
252,
115,
212,
84,
2,
137,
186,
55,
99,
251,
20,
35,
104,
98,
155,
86,
99,
231,
195,
155,
231,
20,
88,
242,
36,
69,
235,
34,
16,
84,
57,
38,
5,
46,
2,
32,
183,
149,
13,
179,
175,
106,
25,
86,
100,
80,
98,
26,
61,
162,
73,
115,
151,
148,
20,
238,
216,
48,
248,
185,
39,
117,
62,
244,
123,
51,
41,
63,
173,
13,
122,
10,
239,
237,
194,
122,
32,
33,
194,
214,
116,
88,
3,
56,
242,
78,
54,
122,
51,
194
] |
615 | 65 | 63,299,970 | ここで δ {\displaystyle \delta } は以下のように定義される。例えば、数式など(プログラミング言語などにおける)の括弧の対応は S → S S | ( S ) | λ {\displaystyle S\to SS~|~(S)~|~\lambda } というような規則になる。数式などはだいたい文脈自由言語である。 | 例 | 文脈自由言語 | [
20,
178,
209,
21,
157,
217,
254,
117,
208,
65,
2,
185,
184,
119,
231,
123,
21,
163,
69,
38,
162,
86,
115,
243,
193,
186,
199,
116,
88,
226,
240,
197,
107,
34,
17,
80,
29,
38,
5,
226,
130,
32,
179,
173,
5,
227,
15,
98,
27,
215,
100,
80,
114,
28,
61,
162,
73,
115,
150,
132,
44,
174,
216,
112,
242,
165,
39,
245,
55,
249,
104,
27,
63,
215,
173,
9,
106,
6,
238,
253,
194,
122,
32,
120,
66,
214,
252,
220,
2,
58,
246,
58,
23,
104,
115,
194
] |
616 | 65 | 63,299,970 | L と P を文脈自由言語、D を正規言語としたとき、以下も全て文脈自由言語である(閉じている)。しかし、積集合や差集合に関しては閉じていない。これらの操作の具体的な内容については形式言語の情報工学的定義を参照されたい。文脈自由言語は積集合において閉じていない。この証明は参考文献にある Sipser 97 の練習問題となっている。まず、2つの文脈自由言語 A = { a m b n c n ∣ m , n ≥ 0 } {\displaystyle A=\{a^{m}b^{n}c^{n}\mid m,n\geq 0\}} と B = { a n b n c m ∣ m , n ≥ 0 } {\displaystyle B=\{a^{n}b^{n}c^{m}\mid m,n\geq 0\}} を用意する。 | 閉包属性 | 文脈自由言語 | [
4,
16,
209,
53,
151,
205,
253,
115,
212,
85,
0,
169,
176,
119,
231,
251,
29,
33,
64,
34,
187,
86,
113,
51,
211,
186,
206,
252,
28,
227,
160,
197,
107,
42,
153,
80,
29,
38,
5,
10,
2,
32,
178,
205,
133,
227,
31,
106,
27,
213,
100,
82,
114,
90,
61,
170,
73,
115,
151,
148,
44,
238,
216,
177,
248,
41,
39,
117,
60,
245,
122,
19,
63,
111,
173,
13,
91,
6,
239,
253,
194,
120,
40,
96,
194,
214,
252,
92,
1,
50,
86,
174,
22,
106,
19,
198
] |
617 | 65 | 63,299,970 | これらの積集合 A ∩ B = { a n b n c n ∣ n ≥ 0 } {\displaystyle A\cap B=\{a^{n}b^{n}c^{n}\mid n\geq 0\}} に対して文脈自由言語の反復補題を用いることで、それが文脈自由言語でないことを示すことができる。 | 閉包属性 | 文脈自由言語 | [
132,
144,
209,
53,
135,
206,
253,
117,
212,
80,
0,
169,
184,
119,
227,
59,
29,
33,
76,
34,
187,
86,
99,
163,
213,
186,
239,
228,
92,
107,
37,
197,
98,
35,
152,
80,
25,
34,
21,
42,
2,
32,
179,
207,
133,
161,
159,
106,
25,
87,
228,
86,
99,
90,
63,
162,
73,
115,
151,
148,
60,
238,
216,
177,
184,
169,
39,
245,
60,
245,
122,
19,
185,
191,
173,
1,
90,
6,
239,
249,
194,
122,
40,
32,
194,
214,
254,
120,
3,
58,
118,
190,
54,
106,
19,
198
] |
618 | 65 | 63,299,970 | 文脈自由言語についての以下の問題は決定不能である。文脈自由言語についての以下の問題は決定可能である。 | 決定性属性 | 文脈自由言語 | [
21,
19,
221,
53,
32,
206,
50,
117,
212,
80,
0,
169,
249,
117,
229,
59,
29,
33,
110,
34,
177,
88,
115,
35,
192,
58,
255,
4,
28,
98,
177,
229,
99,
35,
145,
92,
61,
230,
21,
230,
134,
32,
240,
207,
165,
225,
47,
104,
91,
87,
68,
220,
96,
28,
61,
162,
73,
115,
158,
149,
20,
236,
252,
240,
240,
41,
39,
117,
56,
229,
122,
26,
189,
119,
173,
11,
90,
12,
237,
213,
130,
120,
40,
100,
66,
215,
254,
120,
0,
122,
82,
158,
135,
106,
19,
194
] |
619 | 66 | 74,449,867 | 正規言語(せいきげんご)または正則言語(せいそくげんご)は、以下に示す性質(いずれも等価)を満たす形式言語である。 | __LEAD__ | 正規言語 | [
5,
19,
209,
181,
190,
202,
188,
115,
212,
65,
20,
1,
164,
119,
230,
59,
23,
33,
76,
34,
158,
194,
115,
58,
210,
58,
223,
25,
28,
226,
168,
197,
107,
34,
145,
84,
60,
98,
132,
111,
2,
32,
178,
141,
133,
231,
173,
104,
93,
71,
116,
210,
112,
62,
60,
174,
201,
115,
223,
144,
108,
236,
216,
245,
242,
37,
103,
117,
55,
245,
56,
19,
191,
125,
173,
11,
90,
4,
237,
245,
128,
120,
56,
96,
18,
198,
254,
120,
1,
202,
114,
158,
87,
106,
19,
198
] |
620 | 66 | 74,449,867 | 文字セット Σ 上の正規言語の集合は以下のように再帰的に定義される。有限の文字列から構成される言語は全て正規言語である。その他の典型的な例としては、文字セット {a, b} を使った文字列のうち、偶数個の a を含む文字列の集まりは正規言語であるし、任意個数の a の後に任意個数の b が続く文字列で構成される言語も正規言語である。 | 定義 | 正規言語 | [
148,
18,
209,
53,
155,
204,
188,
119,
212,
80,
0,
169,
180,
119,
231,
243,
21,
35,
64,
102,
186,
82,
227,
51,
210,
26,
207,
188,
92,
234,
160,
197,
104,
99,
17,
80,
57,
38,
148,
36,
34,
32,
163,
157,
13,
227,
47,
104,
29,
66,
102,
80,
98,
90,
61,
162,
73,
115,
222,
148,
20,
238,
220,
53,
240,
41,
39,
117,
63,
245,
59,
49,
47,
191,
173,
9,
91,
0,
239,
117,
194,
120,
56,
32,
66,
206,
110,
120,
1,
184,
118,
46,
246,
122,
51,
194
] |
621 | 66 | 74,449,867 | 正規言語に対して、和集合、積集合、差集合といった演算を施した結果も正規言語である。正規言語の補集合(文字セットから生成される全文字列を全体集合とする)も正規言語である。正規言語の文字列を全て逆転させたものも正規言語である。正規言語の連結(ふたつの言語に含まれる文字列をあらゆる組み合わせで連結した文字列の集合)をしたものも正規言語である。「シャッフル」をふたつの正規言語に施した結果も正規言語である。正規言語と任意の言語の商集合も正規言語である。個々の操作の具体的意味については形式言語#定義を参照されたい。 | 閉包属性 | 正規言語 | [
148,
18,
209,
181,
151,
206,
252,
115,
212,
80,
20,
169,
180,
119,
231,
51,
85,
163,
64,
38,
134,
82,
225,
51,
210,
186,
206,
184,
28,
234,
168,
197,
107,
107,
152,
80,
57,
38,
132,
110,
34,
32,
163,
157,
15,
227,
13,
104,
95,
211,
102,
214,
114,
90,
60,
166,
73,
51,
222,
148,
60,
236,
216,
181,
240,
45,
39,
117,
61,
245,
58,
19,
47,
127,
173,
9,
91,
6,
229,
117,
194,
120,
56,
96,
2,
206,
254,
120,
1,
152,
118,
142,
23,
106,
19,
194
] |
622 | 66 | 74,449,867 | チョムスキー階層での正規言語の位置によれば、正規言語は文脈自由言語の真部分集合である。すなわち、正規言語は文脈自由言語に含まれる一方、その逆は真ではない。例えば、同じ個数の a と b を含む文字列から成る言語は文脈自由言語ではあるが、正規言語ではない。このような言語が正規言語ではないことを証明するには、マイヒル-ネローデの定理か反復補題 (Pumping Lemma) を使う。正規言語を代数学的に定義するには、二つの方法がある。Σ を有限のアルファベットとし、Σ* を Σ 上の自由モノイド(Σ によって作られる記号列全て)とすると、f : Σ* → M はモノイド同型となる。ただしここで M は有限のモノイドである。そして、S を M の部分集合とすると、f(S) は正規言語となる。任意の正規言語はこのようにして構成することができる。 | ある言語が正規言語であるかどうかの判断基準 | 正規言語 | [
21,
19,
213,
181,
151,
220,
188,
115,
212,
80,
2,
169,
176,
119,
231,
123,
21,
33,
64,
102,
179,
82,
99,
35,
211,
186,
207,
220,
92,
234,
160,
197,
97,
42,
153,
84,
25,
38,
132,
106,
2,
32,
179,
157,
13,
163,
45,
104,
27,
215,
100,
210,
226,
90,
61,
166,
201,
115,
222,
148,
44,
238,
220,
245,
176,
41,
39,
117,
63,
245,
58,
18,
191,
31,
173,
15,
91,
6,
239,
85,
194,
120,
40,
96,
66,
206,
254,
88,
129,
184,
118,
14,
87,
106,
51,
194
] |
623 | 66 | 74,449,867 | もう一つの方法として、L が Σ 上の言語であるとき、Σ* 上の同値関係 ~ を次のように定義する。すると、L が正規言語であることは、同値関係 ~ の作る同値類の指標(濃度)が有限であることと同値になる。そして、同値類の指標は L を受理する最小の決定性有限オートマトンの状態の個数に一致する。 | ある言語が正規言語であるかどうかの判断基準 | 正規言語 | [
148,
147,
209,
53,
135,
206,
188,
119,
212,
84,
2,
169,
176,
119,
229,
51,
21,
225,
77,
98,
178,
82,
99,
179,
210,
186,
207,
72,
92,
106,
176,
197,
235,
42,
145,
116,
25,
98,
5,
99,
38,
32,
178,
159,
141,
227,
13,
106,
27,
215,
100,
86,
98,
90,
61,
170,
201,
114,
158,
132,
20,
236,
220,
53,
242,
169,
37,
113,
54,
245,
58,
19,
191,
31,
173,
13,
90,
4,
239,
221,
130,
120,
40,
96,
194,
214,
126,
80,
1,
248,
246,
142,
198,
104,
51,
198
] |
624 | 67 | 88,870,146 | 自然言語処理(しぜんげんごしょり、英語: natural language processing、略称:NLP)は、人間が日常的に使っている自然言語をコンピュータに処理させる一連の技術であり、人工知能と言語学の一分野である。「計算言語学」(computational linguistics)との類似もあるが、自然言語処理は工学的な視点からの言語処理をさすのに対して、計算言語学は言語学的視点を重視する手法をさす事が多い。データベース内の情報を自然言語に変換したり、自然言語の文章をより形式的な(コンピュータが理解しやすい)表現に変換するといった処理が含まれる。応用例としては予測変換、IMEなどの文字変換が挙げられる。自然言語の理解をコンピュータにさせることは、自然言語理解とされている。 | __LEAD__ | 自然言語処理 | [
132,
147,
209,
165,
150,
222,
52,
115,
212,
208,
132,
169,
120,
87,
97,
186,
29,
161,
74,
38,
187,
114,
115,
50,
210,
154,
207,
108,
60,
226,
184,
245,
59,
34,
152,
16,
53,
6,
4,
230,
130,
1,
214,
142,
133,
115,
47,
74,
21,
133,
96,
116,
167,
218,
21,
162,
89,
50,
158,
198,
36,
238,
216,
48,
160,
13,
39,
245,
53,
229,
123,
27,
45,
63,
173,
9,
90,
20,
237,
245,
194,
80,
32,
100,
71,
249,
253,
125,
3,
152,
86,
140,
86,
120,
119,
35
] |
625 | 67 | 88,870,146 | 自然言語理解と、自然言語処理の差は、意味を扱うか、扱わないかという説もあったが、最近は数理的な言語解析手法(統計や確率など)が広められた為、パーサ(統語解析器)などが一段と精度や速度が上がり、その意味合いは違ってきている。もともと自然言語の意味論的側面を全く無視して達成できることは非常に限られている。このため、自然言語処理には形態素解析と構文解析、文脈解析、意味解析などをSyntaxなど表層的な観点から解析をする学問であるが、自然言語理解は、意味をどのように理解するかという個々人の理解と推論部分が主な研究の課題になってきており、両者の境界は意思や意図が含まれるかどうかになってきている。 | __LEAD__ | 自然言語処理 | [
132,
19,
213,
53,
150,
218,
52,
119,
212,
212,
132,
169,
184,
119,
100,
251,
29,
33,
74,
102,
187,
82,
115,
178,
66,
186,
207,
104,
28,
98,
48,
197,
105,
106,
17,
48,
61,
38,
28,
230,
130,
97,
150,
140,
5,
225,
45,
72,
25,
133,
96,
84,
179,
92,
52,
162,
73,
114,
158,
132,
76,
236,
216,
48,
176,
37,
39,
245,
52,
245,
122,
27,
127,
55,
173,
9,
91,
20,
237,
253,
130,
112,
40,
100,
70,
211,
253,
124,
1,
168,
214,
14,
70,
120,
147,
227
] |
626 | 67 | 88,870,146 | 自然言語処理の基礎技術にはさまざまなものがある。自然言語処理はその性格上、扱う言語によって大きく処理の異なる部分がある。現在のところ、日本語を処理する基礎技術としては以下のものが主に研究されている。 | 基礎技術 | 自然言語処理 | [
21,
83,
223,
53,
149,
78,
48,
115,
212,
209,
132,
185,
44,
85,
100,
251,
15,
33,
76,
102,
187,
211,
49,
34,
90,
186,
207,
41,
92,
226,
240,
197,
43,
38,
152,
112,
61,
38,
4,
230,
130,
33,
130,
141,
133,
230,
45,
72,
53,
5,
100,
84,
112,
92,
28,
174,
201,
115,
159,
132,
116,
236,
216,
48,
162,
45,
39,
245,
55,
229,
123,
27,
45,
63,
173,
137,
90,
85,
233,
117,
130,
80,
168,
101,
67,
223,
119,
125,
2,
136,
214,
158,
20,
122,
55,
3
] |
627 | 67 | 88,870,146 | 現状発達している言語AI技術は、多次元のベクトルから、単語や文書の意味の近さを、その相互関係から推定しているもので、「AIの言語理解」は「人間の言語理解」は根本的に別物である。「自然言語理解は、AI完全問題と言われることがある。なぜなら、自然言語理解には世界全体についての知識とそれを操作する能力が必要と思われるためである。「理解; understanding」の定義は、自然言語処理の大きな課題のひとつでもある。人間とコンピュータの間のインタラクションのインタフェース(ヒューマンマシンインタフェース)として、自然言語がもし使えたら非常に魅力的である、といったこともあり、コンピュータの登場初期(1960年頃)には自然言語処理にある種の過剰な期待もあった。 | 処理内容とその限界 | 自然言語処理 | [
132,
19,
209,
181,
150,
222,
180,
115,
212,
208,
128,
169,
124,
119,
100,
58,
29,
161,
74,
102,
187,
83,
115,
178,
202,
154,
207,
104,
60,
226,
58,
197,
123,
106,
152,
16,
61,
70,
4,
231,
130,
33,
214,
12,
133,
224,
109,
106,
17,
7,
96,
22,
51,
88,
21,
166,
201,
50,
155,
134,
44,
236,
216,
48,
160,
37,
55,
245,
53,
228,
122,
27,
189,
127,
165,
9,
90,
85,
237,
255,
194,
80,
40,
96,
67,
223,
125,
93,
3,
152,
82,
142,
70,
120,
87,
103
] |
628 | 67 | 88,870,146 | SHRDLUなどの初期のシステムが、世界を限定することで非常にうまくいったことにより、すぐに行き過ぎた楽観主義に陥ったが、現実を相手にする曖昧さや複雑さがわかると、楽観的な見方や過剰な期待は基本的には無くなったが、何が簡単で何が難しいのか、といったようなことはなかなか共有されなかった。やがて、21世紀に入ってしばらく後に「音声認識による便利なシステム」がいくつか実用化・実運用され多くの人が利用したことで、何が簡単で、どういう事に使うのは難しいのかが理解されるようになりつつある模様である。2019年、GPT-2、BERTなど、ディープラーニングを応用した手法で大きなブレークスルーがあった。 | 処理内容とその限界 | 自然言語処理 | [
132,
211,
213,
149,
178,
222,
52,
115,
212,
84,
32,
169,
249,
55,
101,
58,
31,
49,
106,
98,
183,
80,
51,
178,
210,
154,
207,
100,
92,
226,
248,
229,
227,
42,
153,
48,
29,
102,
20,
230,
130,
33,
211,
136,
5,
113,
79,
74,
81,
135,
96,
86,
118,
220,
53,
42,
73,
50,
147,
148,
84,
236,
208,
112,
176,
45,
39,
245,
112,
229,
123,
91,
253,
51,
165,
1,
90,
20,
233,
253,
226,
80,
32,
224,
70,
223,
125,
117,
3,
24,
214,
14,
70,
105,
83,
103
] |
629 | 67 | 88,870,146 | 自然言語処理(理解)における課題をいくつかの例を用いて示す。Time flies like an arrow.(光陰矢の如し)英語では特に語形変化による語彙の区別をする機能が弱いため、このような問題が大きくなる。また、英語も含めて、形容詞と名詞の修飾関係の曖昧さもある。例えば、"pretty little girls' school"(かわいい小さな少女の学校)という文字列があるとする。他にも次のような課題がある。 | 具体的な課題 | 自然言語処理 | [
4,
18,
209,
161,
151,
159,
52,
119,
208,
81,
6,
137,
232,
55,
224,
106,
21,
41,
110,
98,
185,
90,
115,
239,
212,
16,
239,
229,
92,
98,
240,
229,
233,
51,
24,
16,
61,
102,
148,
42,
130,
32,
151,
197,
157,
176,
37,
236,
57,
71,
100,
100,
251,
94,
29,
173,
73,
115,
146,
128,
92,
238,
216,
176,
144,
61,
119,
213,
52,
245,
123,
81,
188,
255,
165,
65,
88,
4,
239,
189,
194,
84,
32,
224,
2,
223,
126,
121,
2,
58,
118,
22,
54,
126,
19,
198
] |
630 | 67 | 88,870,146 | 統計的自然言語処理は、確率論的あるいは統計学的手法を使って、上述の困難さに何らかの解決策を与えようとするものである。長い文になればなるほど、従来型の自然言語処理では解釈の可能性の組合せが指数関数的に増大していき、処理が困難となる。そのような場合に統計的自然言語処理が効果を発揮する。コーパス言語学やマルコフ連鎖といった手法が使われる。統計的自然言語処理の起源は、人工知能の中でもデータからの学習を研究する分野である機械学習やデータマイニングといった分野である。 | 統計的自然言語処理 | 自然言語処理 | [
132,
19,
213,
53,
148,
222,
180,
119,
212,
212,
4,
169,
252,
23,
99,
59,
29,
33,
74,
38,
187,
114,
113,
50,
82,
186,
223,
44,
60,
226,
49,
245,
123,
106,
153,
48,
29,
38,
12,
230,
162,
33,
178,
157,
13,
99,
77,
72,
17,
3,
124,
86,
102,
92,
28,
34,
73,
50,
158,
196,
4,
236,
208,
48,
176,
45,
39,
117,
53,
181,
123,
59,
111,
55,
165,
9,
91,
0,
237,
85,
130,
80,
40,
100,
70,
205,
108,
125,
3,
40,
242,
142,
86,
124,
179,
67
] |
631 | 67 | 88,870,146 | 自然言語処理の応用技術として、以下のような技術が研究・実用化されている。また、言語学への応用も考えられている。 | 自然言語処理の主な応用 | 自然言語処理 | [
20,
19,
223,
55,
181,
78,
48,
119,
212,
209,
132,
185,
56,
119,
101,
123,
29,
33,
7,
102,
187,
210,
115,
34,
208,
186,
223,
105,
28,
98,
184,
229,
203,
98,
145,
56,
52,
102,
20,
231,
178,
33,
198,
207,
132,
228,
45,
72,
49,
7,
96,
116,
118,
92,
52,
170,
73,
115,
154,
148,
60,
236,
218,
186,
176,
45,
103,
245,
49,
229,
127,
91,
45,
123,
173,
137,
90,
80,
237,
252,
194,
80,
40,
100,
195,
193,
125,
125,
0,
152,
82,
156,
86,
90,
55,
131
] |
632 | 68 | 80,918,409 | 自然言語(しぜんげんご、英: natural language)とは、言語学や論理学、計算機科学の専門用語で、「英語」・「中国語」・「日本語」といった「○○語」の総称。つまり普通の「言語」のこと。人間が意思疎通のために日常的に用いる言語であり、文化的背景を持っておのずから発展してきた言語。対義語は「人工言語」「形式言語」、すなわちプログラミング言語や論理式など。 | __LEAD__ | 自然言語 | [
148,
83,
213,
181,
150,
222,
188,
115,
212,
209,
4,
17,
252,
119,
224,
187,
23,
33,
73,
102,
187,
66,
243,
170,
219,
154,
206,
124,
28,
234,
250,
213,
57,
34,
152,
16,
60,
102,
20,
54,
130,
33,
214,
15,
133,
242,
45,
74,
21,
135,
96,
86,
166,
26,
21,
174,
217,
114,
155,
134,
124,
236,
216,
117,
178,
41,
39,
245,
21,
228,
122,
26,
175,
63,
165,
9,
90,
20,
173,
245,
130,
80,
32,
101,
83,
201,
247,
124,
9,
130,
82,
156,
118,
123,
211,
66
] |
633 | 68 | 80,918,409 | 人間がお互いにコミュニケーションを行うための自然発生的な言語である。形式言語との対比では、その構文や意味が明確に揺るぎなく定められ利用者に厳格な規則の遵守を強いる(ことが多い)形式言語に対し、話者集団の社会的文脈に沿った曖昧な規則が存在していると考えられるものが自然言語である。自然言語には、規則が曖昧であるがゆえに、話者による規則の解釈の自由度が残されており、話者が直面した状況に応じて規則の解釈を変化させることで、状況を共有する他の話者とのコミュニケーションを継続する事が可能となっている。人間のコミュニケーションを目的として設計された形式言語、といったようなものも存在するが(ログランなど)あまり多くない。人工言語という分類は多義的であり、形式言語のことを指している場合もあれば、エスペラントなど「人為発生的な自然言語」といったほうが良い場合もある。 | 概要 | 自然言語 | [
133,
18,
213,
181,
135,
202,
180,
113,
212,
80,
4,
137,
188,
119,
228,
58,
29,
33,
72,
102,
185,
203,
123,
50,
210,
26,
222,
9,
28,
234,
182,
229,
107,
98,
153,
20,
61,
38,
20,
167,
130,
32,
150,
37,
137,
241,
45,
106,
17,
69,
96,
20,
118,
88,
53,
38,
217,
114,
147,
132,
52,
174,
216,
240,
178,
33,
39,
117,
52,
181,
122,
26,
63,
119,
173,
9,
90,
24,
237,
245,
162,
114,
32,
96,
83,
204,
252,
121,
1,
200,
246,
54,
87,
126,
227,
195
] |
634 | 68 | 80,918,409 | また、文法,単語の用法に曖昧さを含み、使用する単語,単語の順序を入れ替える等が可能であり、感情で文章を制御しやすいため、多様な情景表現が可能となっている。しかし、文法、単語の用法が曖昧であるため、「言語仕様」のように明確に固定することは難しい。各自然言語自体も他言語との統合が起きる事により変化し続けており、自然言語の文法その他あらゆる面が言語学によって研究が続けられている。また、統計的手法を利用する計量言語学(英語版)や、情報処理の対象として自然言語を扱う自然言語処理は、コンピュータの能力の向上にあわせ、またコンピュータのより便利な利用のために(例えばワードプロセッサや、音声入力による情報探索など)、さかんに研究され実地にも応用されるようになった。 | 概要 | 自然言語 | [
4,
146,
213,
55,
151,
222,
52,
115,
212,
84,
132,
137,
184,
119,
100,
186,
29,
33,
72,
98,
187,
210,
115,
178,
194,
146,
207,
93,
92,
98,
176,
197,
105,
107,
153,
80,
61,
38,
4,
166,
130,
32,
150,
133,
5,
241,
45,
106,
25,
7,
112,
84,
242,
88,
60,
174,
73,
123,
151,
132,
44,
238,
216,
112,
176,
9,
39,
245,
61,
164,
122,
27,
111,
127,
165,
9,
90,
12,
237,
253,
194,
80,
32,
100,
66,
212,
124,
120,
1,
184,
118,
44,
22,
122,
83,
195
] |
635 | 69 | 87,978,816 | プログラミング言語(プログラミングげんご、英: programming language)とは、プログラムを記述するための人工言語。コンピュータプログラムを書くために考案された、正確に定義された記号と規則のしくみ。以前はしばしばプログラム言語と表記された。 | __LEAD__ | プログラミング言語 | [
149,
147,
209,
53,
147,
222,
54,
115,
196,
64,
6,
185,
236,
87,
229,
251,
5,
1,
12,
102,
171,
82,
51,
179,
195,
154,
207,
60,
28,
226,
248,
197,
104,
42,
144,
16,
52,
38,
4,
70,
130,
0,
242,
143,
5,
227,
45,
74,
21,
7,
100,
214,
118,
90,
61,
174,
217,
114,
146,
132,
60,
174,
216,
125,
242,
173,
39,
53,
29,
236,
121,
19,
175,
119,
173,
9,
90,
4,
239,
245,
130,
112,
32,
228,
82,
247,
255,
121,
1,
152,
112,
146,
22,
104,
83,
99
] |
636 | 69 | 87,978,816 | プログラミング言語は、情報を組織し処理するタスクについての理解を容易にし、アルゴリズムを正確に表現することができる。特に、チューリング完全であることが特徴である。言語仕様とプログラムとその入力データの組合せで、そのプログラムを実行したときの結果(外部から観測される振る舞い)が完全に指定できなければならない。プログラミング言語は構文規則(自然言語に関する言語学で言う統語論の規則に類似したもの)と意味規則(自然言語の意味論に類似した規則)で定義される。形式的ないし非形式的(自然言語による)な仕様が(構文規則は形式的で、意味規則はそうでない、というものが多い)実装とは独立した文書で示される言語もあれば、実装のみの言語もある。多くの言語は、新たなニーズを満たすべく設計され、他の言語と組み合わされ、最終的に使われなくなる。 | 概要 | プログラミング言語 | [
148,
19,
213,
53,
151,
78,
52,
115,
212,
85,
148,
169,
172,
23,
231,
187,
23,
161,
8,
102,
191,
115,
35,
51,
82,
154,
207,
56,
60,
226,
176,
197,
107,
106,
152,
80,
37,
38,
4,
230,
130,
32,
182,
141,
133,
243,
45,
106,
25,
205,
104,
102,
118,
90,
60,
162,
201,
115,
158,
132,
12,
174,
216,
112,
240,
45,
39,
117,
55,
244,
122,
27,
47,
119,
173,
137,
90,
4,
239,
117,
130,
114,
40,
100,
66,
247,
252,
120,
1,
216,
118,
46,
22,
104,
211,
195
] |
637 | 69 | 87,978,816 | あらゆる用途に使える万能言語を設計しようという試みはいくつかあったが、そういう意味で成功した言語は存在しない 。プログラミング言語の開発の大きな流れに共通する傾向として、より高いレベルの抽象化によってより高い問題解決能力を得ようとしてきた、ということが指摘されることがある。初期のプログラミング言語はコンピュータのハードウェアのレベルと極めて近かった。新たなプログラミング言語が開発される度に機能が追加され、プログラマはハードウェアの命令からより遠い形でアイデアを表現できるようになっていった。プログラミングをハードウェアから分離することで、プログラマの生産性は向上する。毎年のように新たなプログラミング言語が作り出されている。2008年2月時点で、「コンピュータ言語辞典」には8,152種のプログラミング言語が記載されていた。 | 概要 | プログラミング言語 | [
20,
147,
223,
183,
148,
206,
52,
115,
212,
80,
130,
185,
124,
85,
237,
187,
21,
33,
236,
98,
191,
217,
35,
178,
66,
154,
207,
60,
28,
98,
248,
229,
123,
106,
144,
56,
52,
38,
4,
103,
178,
32,
242,
142,
13,
224,
45,
78,
21,
7,
100,
214,
54,
88,
53,
142,
201,
114,
158,
132,
20,
238,
216,
112,
170,
169,
37,
113,
61,
197,
121,
59,
189,
115,
173,
9,
90,
21,
235,
127,
130,
88,
40,
36,
66,
247,
255,
120,
3,
184,
114,
174,
86,
104,
83,
103
] |
638 | 69 | 87,978,816 | 過去のプログラミング言語のなかの欠点と見なされた部分を解消するために、新たなプログラミング言語が構想され、作られてきた歴史がある。また多様なプログラミング言語が生み出される背景には、さまざまな事情があり、ハードウェアが時代とともに変化してきたことや、プログラミング言語というテクノロジーやコンピュータサイエンスの発展も影響しており、下のような諸事情もある。ウィキペディアに記事が掲載されているプログラミング言語を知りたい場合はプログラミング言語一覧を参照のこと。 | 概要 | プログラミング言語 | [
20,
19,
223,
183,
176,
206,
48,
115,
212,
84,
132,
185,
253,
85,
101,
187,
29,
33,
108,
98,
191,
217,
115,
51,
66,
154,
207,
60,
28,
226,
248,
229,
107,
107,
145,
56,
52,
102,
4,
239,
178,
5,
242,
143,
13,
224,
45,
110,
21,
3,
100,
214,
118,
88,
61,
142,
217,
114,
150,
148,
20,
142,
216,
112,
162,
169,
102,
177,
61,
228,
121,
115,
175,
243,
165,
13,
122,
24,
233,
113,
130,
88,
41,
37,
66,
247,
255,
88,
129,
184,
82,
22,
6,
126,
19,
75
] |
639 | 69 | 87,978,816 | プログラミング言語の分類法は多数ある。ひとつの分類法としては(そして計算機科学の教科書や情報処理技術者の教科書などで、まっさきに一種の定番のように挙げてある分類方法としては)、機械寄り(CPU寄り)か人間(の思考)寄りか、で分類する方法であり、低水準言語 / 高水準言語 と分類する方法である。(" 低級言語 / 高級言語 " とも) 低水準言語の例としては、機械語の「命令コード」と1対1に対応する「命令語」を用いてプログラミングを行うアセンブリ言語がある。(機械語も低水準言語のひとつに数える場合もある。)対比される高水準言語の例としてはPerl、Visual Basic、LISP、PHP、Java、Pythonなどを挙げることができる。 | 分類・種類 | プログラミング言語 | [
20,
19,
213,
149,
148,
202,
54,
115,
212,
84,
134,
169,
96,
87,
229,
187,
23,
33,
13,
102,
159,
83,
121,
187,
83,
154,
205,
124,
28,
99,
232,
197,
43,
42,
152,
112,
52,
38,
20,
75,
130,
32,
178,
140,
133,
225,
13,
76,
21,
134,
96,
212,
22,
90,
61,
172,
217,
112,
158,
132,
108,
236,
220,
117,
224,
173,
39,
113,
61,
197,
122,
51,
63,
111,
173,
141,
90,
52,
239,
117,
194,
88,
40,
100,
66,
247,
247,
120,
3,
176,
114,
142,
6,
104,
83,
98
] |
640 | 69 | 87,978,816 | (なお、境界はやや曖昧で、C言語はかつては「高水準言語」と見なされていたが、その後それよりもレベルの高い高水準言語が多数登場したので、今日ではメモリ管理もしないC言語は「低水準言語」に分類されることもある。)他の分類法としては、実行方法によってプログラミング言語を分類する方法もあり、インタープリタ方式言語 / コンパイラ方式言語(コンパイル方式言語)と分類する方法である。 インタープリタ方式言語の例としてはPHPやRubyを挙げることができる。コンパイラ方式言語の例としてはC言語、C++、Erlang、Haskell、Rust、Go、FORTRAN、COBOLなどを挙げることができる。なお言語によってはインタープリタ方式で実行でき、かつコンパイル方式で実行することができるものもある。 | 分類・種類 | プログラミング言語 | [
20,
145,
213,
23,
147,
74,
48,
115,
212,
64,
134,
185,
108,
87,
101,
187,
23,
129,
12,
38,
142,
115,
49,
59,
195,
186,
206,
60,
60,
98,
248,
197,
107,
106,
16,
112,
52,
38,
4,
207,
2,
0,
178,
140,
4,
225,
11,
74,
23,
102,
100,
92,
116,
218,
61,
172,
201,
49,
30,
144,
52,
206,
216,
245,
226,
165,
39,
53,
61,
213,
121,
51,
61,
103,
173,
13,
122,
61,
239,
241,
194,
90,
32,
37,
82,
245,
255,
120,
3,
146,
86,
139,
6,
104,
83,
99
] |
641 | 69 | 87,978,816 | そして「一応、どちらの方法でも実行できるが、基本はコンパイル方式」などという場合もあるので、やや分類が曖昧になる場合がある。コンパイル方式でしか実行できない言語をわざわざ指さなければならない場合に「純コンパイル方式言語」などと分類する人もいる。なおJavaはコンパイルをしてから実行するので、一応「コンパイル方式」に分類することも可能ではある言語だが、実行時コンパイラ(JIT)とJava仮想マシンを使うので、「Javaは、コンパイル方式とインタープリタ方式の中間的な方式」としばしば指摘され、曖昧な位置づけである。かつては人間側の用途で分類する方法もしばしば用いられたことがある。たとえば、汎用プログラミング言語 / 事務計算用プログラミング言語/ 科学技術計算用プログラミング言語 などと分類する方法である。 | 分類・種類 | プログラミング言語 | [
148,
145,
209,
23,
145,
74,
50,
115,
212,
84,
134,
185,
32,
87,
109,
27,
21,
129,
12,
102,
159,
83,
161,
179,
226,
154,
206,
124,
28,
98,
248,
197,
107,
106,
18,
80,
60,
38,
4,
78,
2,
0,
178,
143,
4,
227,
41,
74,
91,
198,
69,
92,
116,
216,
61,
174,
201,
115,
158,
132,
36,
204,
216,
245,
246,
165,
39,
181,
61,
213,
121,
26,
45,
119,
172,
13,
122,
28,
239,
121,
194,
90,
41,
36,
82,
245,
255,
120,
3,
152,
118,
142,
6,
104,
83,
99
] |
642 | 69 | 87,978,816 | 1970年代-1980年代などは「事務計算用プログラミング言語の例はCOBOLで、科学技術計算用プログラミング言語の例はFORTRAN」などと書かれたが、近年ではそのような分類はあまりされなくなった。なお「汎用プログラミング言語」に分類されるのはJava、C#、Python、Visual Basic、Rubyなどである。手続き型言語かそうでないかで、手続き型言語 / 非手続き型言語 と分類する方法もある。手続き型言語の例としてはFORTRAN、ALGOL、C言語、COBOL、BASIC、Pascalなどを挙げることができる。オブジェクト指向プログラミングに適したしくみを備えているか否かで、オブジェクト指向言語 / 非オブジェクト指向言語 と分類されることもある。構造化プログラミングに適した仕様になっているか否かで判断して、適したものだけを構造化プログラミング言語と分類する方法もある。 | 分類・種類 | プログラミング言語 | [
20,
19,
213,
149,
153,
88,
48,
115,
212,
65,
134,
185,
238,
87,
229,
187,
31,
161,
5,
38,
182,
83,
59,
187,
83,
154,
222,
60,
60,
224,
168,
197,
106,
42,
144,
112,
53,
38,
4,
67,
130,
32,
242,
143,
5,
241,
13,
104,
21,
166,
100,
86,
102,
204,
61,
234,
201,
115,
158,
132,
60,
172,
200,
245,
226,
173,
39,
113,
57,
213,
122,
51,
63,
67,
165,
14,
90,
20,
239,
245,
130,
88,
32,
36,
66,
231,
255,
124,
3,
146,
118,
138,
22,
104,
83,
99
] |
643 | 69 | 87,978,816 | スレッドを複数個生成・管理できるか否か、で並行言語 / 非並行言語 と分類する方法もある。なお1950年代(や1960年代)計算理論をチョムスキー階層という構想や理論が発表された時代には、計算表現能力に基づいてコンピュータの言語を、抽象的に、「タイプ0 / タイプ1 / タイプ2 / タイプ3」などに分類しようとしていたこともあった。ただし近年ではそのような分類法は滅多に持ち出されない。世の中のプログラミング言語のユーザーたちや言語開発者たちの関心は、すでに別のレベルに移っているからである。(他の分野でもありがちなことなのだが)プログラミング言語も分類法があまりに多数あるので、混乱しがちな分類法を整理整頓しようと「分類法の分類」をする人も出てくる。たとえば高級言語の分類方法について「プログラミングパラダイムによる分類法 / そうでない分類法」という分類ができる、などと言う人も出てくる。 | 分類・種類 | プログラミング言語 | [
4,
21,
221,
149,
148,
220,
52,
115,
212,
84,
130,
169,
252,
87,
101,
191,
23,
33,
232,
102,
182,
83,
251,
163,
67,
154,
206,
120,
60,
106,
184,
197,
107,
43,
152,
48,
29,
38,
4,
79,
178,
0,
242,
143,
5,
225,
45,
74,
17,
134,
100,
86,
50,
222,
53,
142,
73,
98,
158,
148,
20,
236,
216,
53,
224,
137,
39,
113,
113,
197,
123,
18,
189,
91,
173,
13,
219,
52,
237,
85,
194,
88,
32,
109,
70,
247,
254,
120,
1,
184,
118,
46,
86,
120,
51,
75
] |
644 | 69 | 87,978,816 | 以上のようにプログラミング言語の分類法は多数あるので、各プログラミング言語は複数のカテゴリに分類可能である。たとえばアセンブリ言語は「低水準言語」に分類され、かつ「非オブジェクト指向言語」に分類される。Javaは「高級言語」に分類され、かつ「オブジェクト指向言語」に分類され、かつ「並行性言語」に分類される。Pythonは「オブジェクト指向言語」であり「スクリプト言語」である。LISPは「マルチパラダイム言語」で「関数型言語」で「手続き型言語」である。それ以外に、コンピュータがプリンター(やモニタ)などを制御するために使うプログラミング言語を分類するための「ページ記述言語」という分類法もある。 ページ記述言語の代表的な例としては、PostScriptを挙げることができる。 | 分類・種類 | プログラミング言語 | [
20,
19,
213,
149,
149,
206,
48,
115,
212,
64,
134,
169,
104,
87,
101,
187,
21,
33,
77,
102,
159,
83,
115,
227,
211,
186,
204,
124,
28,
226,
240,
229,
107,
42,
152,
120,
53,
38,
4,
78,
130,
32,
178,
173,
5,
225,
13,
76,
21,
134,
100,
116,
114,
202,
61,
174,
73,
50,
150,
148,
76,
172,
220,
117,
226,
173,
39,
48,
61,
197,
123,
51,
61,
75,
173,
141,
126,
20,
239,
213,
194,
120,
32,
37,
66,
255,
253,
126,
3,
176,
82,
10,
6,
106,
83,
98
] |
645 | 69 | 87,978,816 | たとえば、プリンターで美麗な印字をする場合、画面上のボタンやメニューで「印刷」という命令を選ぶわけだが、その時点でPC内のプリンター制御用プログラムがPostScript言語でプログラムを自動生成し、そのプログラムをケーブルやWifi経由でプリンターに向けて送り出し、それを受け取ったプリンターの側でそれを実行するということで美麗な印字、繊細な曲線に満ちたフォントの印字を実現している。その他に、あまり真面目な分類ではないが、わざわざ理解が難しくなるように作られた(冗談のような)プログラミング言語を特に「難解プログラミング言語」と分類することもある。 | 分類・種類 | プログラミング言語 | [
148,
18,
213,
23,
151,
94,
52,
113,
196,
69,
6,
169,
120,
21,
236,
187,
21,
33,
72,
98,
143,
83,
49,
59,
202,
26,
196,
92,
12,
226,
240,
229,
107,
46,
16,
120,
53,
38,
4,
238,
130,
32,
178,
166,
5,
249,
47,
106,
213,
39,
101,
124,
246,
218,
29,
172,
89,
51,
151,
132,
172,
238,
216,
48,
176,
169,
103,
116,
61,
196,
121,
26,
45,
231,
173,
128,
110,
8,
239,
77,
194,
114,
32,
33,
82,
255,
125,
118,
3,
154,
82,
5,
70,
110,
83,
226
] |
646 | 69 | 87,978,816 | 「コンピュータ」(という語)の定義次第ではあるが、それを「コンピュータ・プログラムによって駆動される機械」とするならば、コンピュータ・プログラムはコンピュータとともに生まれ、育ったということになり、そのプログラムの記法としてプログラミング言語があった、ということになる。チャールズ・バベッジが階差機関に続いて計画した解析機関は、パンチカードの先祖と言えるような穴の開いた厚紙の列によって制御されるという機構を持っていたため、その特徴から「19世紀のコンピュータ」「蒸気動力のコンピュータ」などと呼ばれることがある。20世紀初頭には、タビュレーティングマシンによってパンチカードを使ったデータの機械処理が始まっている。 | 歴史 | プログラミング言語 | [
132,
18,
211,
39,
151,
222,
54,
115,
212,
85,
14,
105,
168,
21,
236,
191,
21,
32,
136,
103,
238,
48,
113,
27,
195,
219,
237,
118,
108,
162,
248,
229,
248,
104,
48,
60,
16,
230,
5,
172,
18,
1,
255,
133,
133,
122,
15,
76,
19,
15,
101,
94,
230,
154,
29,
174,
89,
50,
147,
134,
52,
238,
80,
116,
184,
237,
37,
117,
80,
161,
121,
19,
255,
83,
173,
9,
226,
4,
239,
108,
194,
210,
32,
224,
66,
223,
109,
90,
3,
178,
82,
36,
6,
106,
17,
70
] |
647 | 69 | 87,978,816 | そういった実際面ばかりではなく計算理論としても、1930年代から1940年代にかけて、アルゴリズムを表現する数学的抽象表現を提供するラムダ計算(アロンゾ・チャーチ)とチューリングマシン(アラン・チューリング)が考案された。ラムダ計算はその後の言語設計にも影響を与えている。1940年代、世界初の電子式デジタルコンピュータ群が製作された。1950年代初期のコンピュータであるUNIVAC IやIBM 701では機械語を使っていた。機械語によるプログラミングは、間もなくアセンブリ言語によるプログラミングに取って代わられた。1950年代後半になると、アセンブリ言語でマクロ命令が使われるようになり、その後 FORTRAN、LISP、COBOLという3つの高水準言語が開発された。これらは改良を加えられ現在でも使われており、その後の言語開発に重大な影響を与えた。 | 歴史 | プログラミング言語 | [
148,
19,
215,
149,
145,
202,
62,
115,
196,
84,
34,
185,
232,
23,
233,
191,
22,
17,
141,
36,
174,
83,
241,
187,
66,
154,
207,
124,
108,
226,
232,
85,
122,
40,
48,
48,
49,
38,
4,
67,
50,
33,
178,
140,
132,
243,
11,
78,
17,
135,
100,
214,
102,
218,
61,
170,
73,
115,
154,
130,
20,
236,
216,
181,
224,
237,
37,
49,
53,
209,
121,
51,
190,
127,
173,
1,
218,
4,
239,
125,
130,
94,
41,
116,
194,
247,
125,
126,
3,
176,
118,
138,
70,
104,
67,
102
] |
648 | 69 | 87,978,816 | 1950年代末、ALGOLが登場し、その後の言語に様々な影響を与えている。初期のプログラミング言語の仕様と使い方は、当時のプログラミング環境の制約(パンチカードによるプログラム入力など)にも大きく影響されている。1960年代から1970年代末ごろまでに、現在使われている主な言語パラダイムが開発されたが、その多くはごく初期の第三世代プログラミング言語のアイデアの改良である。これらの言語のアイデアは様々な言語に引き継がれており、現在の言語の多くは、これらのいずれかの系統に属する。1960年代と1970年代は、構造化プログラミングに関する論争が盛んに行われた時期でもある。この論争で特に有名なものは、1968年にCommunications of the ACMに掲載されたエドガー・ダイクストラのレターGo To Statement Considered Harmfulであろう。 | 歴史 | プログラミング言語 | [
4,
19,
215,
23,
146,
218,
54,
115,
212,
85,
130,
185,
185,
19,
228,
190,
23,
33,
232,
34,
182,
123,
97,
35,
197,
26,
207,
56,
76,
226,
248,
229,
234,
43,
144,
48,
16,
38,
4,
15,
178,
32,
178,
134,
13,
161,
45,
110,
19,
7,
100,
214,
54,
220,
61,
170,
201,
112,
154,
132,
20,
238,
216,
84,
160,
41,
103,
113,
57,
133,
121,
51,
61,
83,
173,
9,
90,
80,
239,
249,
194,
90,
32,
224,
70,
215,
252,
88,
131,
146,
114,
14,
22,
122,
19,
110
] |
649 | 69 | 87,978,816 | その後の反論と指針としてはクヌースのStructured Programming with go to Statementsがある。1960年代と1970年代は、プログラムのメモリ使用量を削減し、プログラマやユーザーの生産性を向上させる技法も進展した時期である。初期の4GL(第四世代プログラミング言語)は、同じプログラムを第三世代プログラミング言語で書いたときよりもソースコードの量を劇的に削減した。1980年代は、相対的な統合の時代であった。C++は、オブジェクト指向とシステムプログラミングの統合である。アメリカでは、軍需に使うことを目的としてAdaというシステムプログラミング言語が標準化された。日本などでは、論理プログラミングを応用した第五世代言語の研究に資源を費やした。関数型言語コミュニティではMLとLISPの標準化の動きがあった。 | 歴史 | プログラミング言語 | [
4,
147,
213,
151,
180,
72,
52,
115,
212,
84,
160,
185,
237,
87,
237,
190,
23,
161,
237,
38,
191,
91,
113,
243,
195,
154,
203,
124,
92,
106,
248,
197,
106,
43,
24,
48,
48,
38,
4,
107,
162,
32,
242,
142,
141,
225,
45,
78,
21,
7,
108,
214,
38,
216,
61,
42,
201,
112,
158,
132,
28,
236,
216,
117,
144,
41,
39,
177,
61,
214,
121,
115,
62,
119,
173,
5,
90,
23,
239,
253,
194,
88,
32,
100,
66,
247,
255,
124,
3,
176,
114,
14,
86,
106,
87,
110
] |
650 | 69 | 87,978,816 | これらはいずれも新たなパラダイムを生み出そうというものではなく、それまでに生み出されたアイデアに改良を加える動きであった。1980年代の重要な言語設計傾向の1つとして、大規模システムのためのプログラミングを目的としてモジュールの概念を採り入れた点が挙げられる。1980年代にモジュールシステムを採り入れた言語として、Modula-2、Ada、MLがあるが、それ以前には、既にPL/Iがモジュラープログラミングをサポートしていた。モジュールシステムはジェネリックプログラミングの構成要素とされることが多い。1990年代中頃には、インターネットの急激な成長によって新たな言語が生み出される機会が生じた。Perlは1987年にリリースされたUNIX上のスクリプト言語だったが、ウェブサイトの動的コンテンツ作成に使われるようになった。Javaはサーバ側のプログラミングに使われるようになった。 | 歴史 | プログラミング言語 | [
84,
147,
215,
151,
183,
204,
52,
115,
196,
68,
128,
189,
248,
87,
101,
154,
29,
161,
197,
98,
174,
81,
113,
115,
210,
154,
206,
120,
28,
226,
184,
229,
107,
106,
153,
80,
20,
38,
0,
70,
130,
32,
178,
196,
13,
243,
77,
104,
21,
167,
96,
212,
118,
220,
61,
226,
73,
115,
18,
133,
52,
174,
216,
84,
234,
37,
39,
177,
53,
213,
123,
115,
61,
115,
165,
201,
122,
52,
235,
253,
130,
92,
32,
108,
194,
255,
248,
124,
7,
152,
86,
10,
23,
104,
3,
75
] |
651 | 69 | 87,978,816 | プログラミング言語の見た目は、その構文(syntax・統語論)で決定される。図形などを使うグラフィカルなプログラミング言語もあるが、たいていのプログラミング言語のソースコードは文字列である。ファイル形式ではプレーンテキストすなわちテキストファイルが用いられる。また、たいていのプログラミング言語では、まず、(英語では lexical syntax などと呼ぶ)ソースの文字列から空白類を取り除き最小の意味のあるカタマリを取り出した「字句(トークン)」があり、構文は字句の並びである、という扱いのことが多い。字句を切り出して分類する処理を字句解析、その並びを調べる処理を構文解析という。(字句解析のために)字句規則を示すのには正規表現が、そして(構文解析のために)構文規則を示すのにはバッカス・ナウア記法が使われることが多い。下記はLISPの構文の一部分である。これは、次のような規則である。 | 要素 | プログラミング言語 | [
148,
16,
213,
21,
147,
220,
188,
115,
196,
192,
134,
169,
184,
87,
228,
59,
23,
35,
72,
98,
170,
82,
107,
227,
199,
154,
199,
248,
92,
226,
240,
197,
105,
107,
184,
80,
61,
38,
4,
170,
130,
32,
147,
237,
5,
243,
47,
106,
25,
199,
100,
98,
230,
24,
60,
162,
73,
123,
214,
132,
60,
174,
216,
240,
240,
161,
39,
113,
53,
244,
123,
59,
45,
31,
173,
9,
122,
4,
239,
85,
194,
122,
32,
96,
66,
223,
124,
120,
3,
152,
118,
14,
30,
104,
115,
195
] |
652 | 69 | 87,978,816 | これに従う例として、12345、()、(a b c232 (1)) などがある。構文上正しいプログラムが全て意味的に整合しているとは限らない、という設計の言語も多い。また、意味的に整合していても、それを書いた人が、自分の意図を正しく反映できていない場合もある。以下のLISPのコード断片は構文上は正しいが、意味的には問題がある。変数 employees には従業員データのリストを入れるべきものであるが、employees は実際には空(nil)なので、employees がリストであることを前提に、employees の後続部分を求める式 (cdr employees) は評価できずエラーになる。自然言語の言語学に構文論(統語論)と意味論があるように、そのプログラムが表現しているものは何か、というのが、プログラミング言語の「意味」である。 | 要素 | プログラミング言語 | [
132,
18,
213,
181,
179,
220,
60,
115,
210,
85,
166,
129,
176,
87,
231,
187,
21,
163,
8,
66,
190,
90,
99,
179,
194,
58,
207,
120,
28,
226,
176,
197,
107,
106,
144,
84,
17,
38,
20,
46,
130,
32,
178,
197,
13,
225,
45,
104,
31,
196,
109,
86,
246,
218,
61,
166,
73,
114,
150,
132,
44,
172,
216,
121,
240,
165,
39,
245,
49,
244,
58,
59,
63,
119,
173,
13,
120,
12,
239,
245,
194,
122,
32,
32,
70,
215,
254,
88,
1,
178,
118,
206,
118,
104,
19,
227
] |
653 | 69 | 87,978,816 | たとえば「a + b という式の値は、aの値とbの値を加算した値である」といったような規則の集まりであり、プログラム意味論という分野で形式的な意味論(形式意味論、英: formal semantics)も研究されているが、C言語の標準規格など、自然言語で意味を与えている言語や、形式的でない擬似言語のようなもので与えている言語もある。型システムは、プログラミング言語において式の値となるデータ型について、型理論にもとづいて分類しどう扱うかを示すものである。また、内部的には、ディジタルコンピュータでは全てのデータはバイナリ(二進法)で保持される。型のある言語は、型システムによって、それぞれの値のデータ型に応じて、定義されていない操作が実行されないよう(多かれ少なかれ)チェックされる機構を持つ。例えば、"this text between the quotes" は文字列型の値である。 | 要素 | プログラミング言語 | [
148,
19,
209,
181,
147,
222,
54,
115,
196,
84,
6,
169,
240,
87,
101,
187,
21,
161,
72,
102,
190,
82,
115,
227,
195,
155,
207,
184,
92,
226,
176,
197,
107,
43,
152,
84,
5,
38,
4,
110,
130,
32,
178,
221,
5,
243,
45,
106,
25,
198,
108,
86,
242,
90,
61,
162,
201,
50,
150,
132,
52,
140,
216,
113,
240,
173,
39,
117,
54,
213,
57,
51,
47,
87,
173,
13,
122,
0,
239,
113,
194,
122,
40,
96,
70,
214,
252,
124,
3,
154,
118,
10,
86,
106,
83,
194
] |
654 | 69 | 87,978,816 | ふつう、数を文字列で割る操作には意味がない。そのため、そのようなプログラムは拒絶する。言語によっては、コンパイル時に検出し(静的型検査)コンパイルを失敗とする。言語によっては、実行時に検出し(動的型検査)、例外とするものもあればなんらかのコアーション(型の強制)を行うものもある。(理論的には、静的なシステムのみを指して「型システム」とすることもある)(型のある言語の特殊例として、単一型言語がある。REXXといったスクリプト言語やSGMLといったマークアップ言語は、単一のデータ型しか扱わない。多くの場合、そのときのデータ型は文字列型である。アセンブリ言語などの型のない言語は、任意のデータに任意の操作を実行可能であり、データは単にある長さのビット列として扱われる。 | 要素 | プログラミング言語 | [
20,
17,
209,
53,
147,
204,
54,
115,
212,
84,
38,
169,
176,
87,
229,
59,
21,
161,
72,
102,
190,
82,
51,
179,
194,
154,
207,
188,
92,
98,
240,
229,
106,
43,
24,
80,
41,
38,
20,
238,
2,
0,
178,
141,
13,
225,
47,
104,
27,
230,
100,
220,
114,
216,
61,
166,
201,
50,
158,
132,
52,
236,
216,
113,
242,
173,
39,
117,
24,
213,
58,
51,
47,
71,
173,
13,
90,
0,
239,
113,
194,
94,
40,
36,
66,
214,
254,
120,
2,
154,
118,
78,
6,
104,
83,
195
] |
655 | 69 | 87,978,816 | ある程度高い機能を持ちつつも型が無い(あるいは単一型の)プログラミング言語の例としては、BCPLやForthなどがある(型という概念自体が無いわけではない。例えば「浮動小数点に対する加算」という演算子といったものは存在する。ただしその演算子により、オペランドが何であれそのワードのビットパターンが浮動小数点数を表現しているものとみなされて加算される、といったようなことになる)。「多かれ少なかれ」と書いたように、「強い」型システムの言語は少なく、多くの言語はそれなりの型システムを採用している。多くの実用的な言語には、型システムを迂回または打倒するような手段が用意されている。静的型付け(静的型付き言語)では、全ての式の型はそのプログラムを実行する前(一般にコンパイル時)に決定される。 | 要素 | プログラミング言語 | [
20,
145,
209,
21,
153,
76,
54,
119,
196,
69,
166,
169,
224,
87,
229,
59,
20,
161,
77,
102,
190,
82,
35,
179,
194,
155,
207,
60,
92,
114,
248,
229,
107,
42,
16,
80,
21,
38,
4,
238,
2,
32,
178,
205,
13,
227,
173,
106,
25,
198,
108,
88,
118,
200,
61,
174,
201,
50,
158,
132,
52,
172,
216,
112,
242,
173,
39,
245,
56,
213,
58,
51,
47,
127,
173,
77,
122,
0,
239,
121,
130,
94,
32,
36,
70,
212,
254,
124,
1,
152,
118,
142,
214,
104,
83,
194
] |
656 | 69 | 87,978,816 | 例えば、1とか(2+2)という式は整数型であり、文字列を期待している関数には渡せず、日付(型)を格納するよう定義された変数には代入できない。静的型付けでは、型を明記する場合と型推論を行う場合がある。前者ではプログラマは適切な位置に型を明記しなければならない。後者では、コンパイラが式の型を文脈から推論する。C++やJavaなどの主な静的型付き言語では、型を明記する。完全な型推論は主流でない言語に使われている(HaskellやML)。ただし、型を明記する言語でも部分的な型推論をサポートしていることが多い。たとえば、JavaやC#では限定された状況で型推論を行う。動的型付け(動的型付き言語)では、型の安全性は実行時に検査される。言い換えれば、型はソース上の式ではなく、実行時の値に対して付与される。型推論言語と同様、動的型付き言語でも式や変数の型を明記する必要はない。 | 要素 | プログラミング言語 | [
20,
145,
213,
149,
139,
77,
52,
119,
212,
85,
134,
169,
176,
87,
101,
191,
21,
161,
77,
102,
190,
82,
35,
243,
198,
155,
207,
56,
92,
114,
240,
197,
234,
42,
16,
84,
1,
38,
4,
110,
18,
32,
178,
205,
4,
225,
47,
104,
27,
198,
109,
220,
114,
200,
61,
166,
201,
50,
150,
132,
52,
140,
216,
113,
242,
173,
39,
53,
56,
213,
59,
19,
61,
71,
173,
13,
90,
0,
239,
113,
194,
90,
40,
36,
70,
212,
254,
120,
3,
152,
118,
74,
150,
106,
83,
195
] |
657 | 69 | 87,978,816 | また、ある1つの変数がプログラム実行中に異なる型の値を格納することも可能である。しかし、コードを実際に実行してみるまで型の間違いを自動的に検出することができず、デバッグがやや難しい。動的型付き言語としては、Ruby、LISP、JavaScript、Pythonなどがある。データを入力されれば、コンピュータはそのデータに対して何らかの処理を実行する。「実行意味論(英: execution semantics)」とは、プログラミング言語の構成要素がどの時点でどのようにして、そのプログラムの振る舞いを生成するのかを定義するものである。例えば、式の評価戦略(先行評価、部分評価、遅延評価、短絡評価など)は実行意味論の一部である。また、制御構造における条件付実行の作法も実行意味論の一部である。「ライブラリ」は、プログラムを書いたり使用する上での、補助的なルーチン群である。 | 要素 | プログラミング言語 | [
21,
145,
209,
181,
183,
89,
52,
119,
196,
84,
134,
169,
224,
87,
101,
186,
21,
161,
12,
102,
190,
114,
51,
179,
194,
155,
207,
120,
125,
98,
160,
197,
107,
42,
144,
84,
5,
38,
20,
238,
130,
0,
178,
205,
5,
225,
237,
104,
25,
134,
109,
92,
246,
216,
61,
162,
201,
50,
158,
132,
60,
140,
216,
112,
242,
173,
39,
180,
48,
149,
123,
19,
173,
87,
45,
12,
122,
40,
175,
113,
194,
86,
32,
36,
70,
245,
254,
120,
131,
152,
118,
10,
214,
104,
83,
227
] |
658 | 69 | 87,978,816 | 多くのプログラミング言語には、言語仕様の一部、あるいは言語本体の仕様とは独立していることもあるが、標準ライブラリの仕様もほぼ必ず存在し、その言語の実装には標準ライブラリの実装もほぼ必ず付属する。標準ライブラリには、典型的なアルゴリズム、データ構造、入出力機構などが含まれることが多い。ユーザーから見れば、標準ライブラリも言語の一部だが、設計者から見れば別の実体である。言語仕様には必ず実装しなければならない部分が定義されており、標準化された言語の場合、それには標準ライブラリも含まれる。言語とその標準ライブラリの境界は、言語によって様々である。実際、言語によっては一部の言語機能が標準ライブラリなしでは使えないこともある(たとえば累乗の演算子がある言語があるが、それのコンパイル結果はその言語の多くの処理系で関数呼出であろう。 | 要素 | プログラミング言語 | [
84,
147,
213,
23,
129,
78,
54,
119,
212,
81,
128,
169,
116,
87,
237,
59,
21,
179,
68,
98,
182,
91,
163,
35,
194,
154,
207,
60,
88,
98,
168,
197,
107,
42,
144,
80,
21,
38,
4,
46,
2,
32,
178,
141,
5,
225,
13,
74,
89,
194,
64,
222,
246,
88,
61,
174,
73,
112,
222,
132,
92,
238,
216,
113,
240,
165,
39,
113,
61,
213,
58,
57,
189,
243,
165,
73,
122,
48,
239,
241,
194,
94,
40,
36,
66,
245,
254,
120,
129,
128,
86,
206,
86,
104,
19,
195
] |
659 | 69 | 87,978,816 | それが、言語仕様として標準ライブラリの該当する関数を呼び出すよう決められているような場合は「一部の言語機能が標準ライブラリなしでは使えない」ということになる)。マクロもライブラリに含まれることも多い。たとえばC言語の標準には、いくつかの名前が関数ではなくマクロで提供されるかもしれない、といったような規定などがある。またLisp系の言語では、いわゆる特殊形式の多くが言語組込ではなくマクロでも実装可能であり、ifとcondのようにどちらか片方は必要だが、片方があればもう片方はマクロにできる、といったようなものもある。Schemeの標準規格は、どれを言語組込とし、どれをマクロとするか、ほとんどを処理系実装者の自由に任せている。 | 要素 | プログラミング言語 | [
4,
147,
209,
149,
153,
79,
120,
115,
212,
81,
132,
173,
52,
87,
229,
59,
20,
163,
68,
98,
150,
91,
177,
179,
192,
154,
206,
220,
28,
98,
184,
197,
107,
42,
16,
80,
21,
38,
20,
10,
2,
32,
179,
141,
5,
225,
63,
110,
19,
69,
72,
216,
242,
216,
61,
174,
73,
113,
150,
132,
108,
238,
248,
241,
240,
33,
39,
53,
25,
213,
123,
17,
61,
115,
173,
77,
122,
56,
238,
245,
192,
90,
32,
36,
66,
247,
254,
120,
3,
144,
86,
219,
22,
106,
19,
227
] |
660 | 69 | 87,978,816 | コンピュータ・プログラミング言語の設計は「言語仕様」として示され、実装は「言語処理系」と呼ばれる。以下はそれらについての概観である。前述のようにプログラミング言語は構文と意味から成るから、仕様についても、構文仕様と意味仕様がある。構文仕様は一般にバッカス・ナウア記法などによって形式的に示される。意味論の仕様は、自然言語などで記述されることが多いが、形式的に与えられている言語もある。形式意味論(プログラム意味論の記事も参照)で意味論を記述した例として Standard ML や Scheme がある。他に、以下のようなスタイルで仕様が与えられている言語もある。プログラミング言語の実装は、プログラミング言語処理系と呼ばれる。コンパイラは、ソースコードなどの入力を中間表現などの、より解釈実行しやすい表現に変換する処理系である。 | 設計と実装 | プログラミング言語 | [
20,
17,
213,
149,
147,
203,
55,
115,
212,
85,
150,
185,
252,
87,
109,
187,
23,
129,
12,
102,
182,
83,
35,
59,
194,
154,
206,
56,
92,
98,
168,
197,
107,
106,
152,
208,
20,
38,
4,
74,
130,
32,
180,
141,
5,
227,
13,
106,
25,
134,
112,
126,
118,
88,
60,
174,
73,
115,
158,
4,
44,
236,
216,
244,
240,
33,
39,
53,
61,
213,
123,
51,
63,
127,
173,
13,
122,
4,
239,
117,
194,
120,
40,
100,
82,
247,
252,
120,
129,
154,
114,
10,
22,
104,
19,
195
] |
661 | 69 | 87,978,816 | また、インタプリタは、入力されたプログラムを解釈実行する処理系である(ハードウェアのプロセッサは、機械語を解釈実行するインタプリタである、と見ることができる)。コンパイラとインタプリタの関係は、理論的には二村射影により定式化されている。なお、「大きく分けて2つの方法がある。コンパイラとインタプリタである。一般にある言語をコンパイラとインタプリタの両方で実装することが可能である。」などといったように(従来書かれた通俗的解説書などには大変多いが)理解していると、Javaなど近年の多くの言語処理系のスタイルが全くわからない、ということになる。(機械語にまで変換するもののみを指してコンパイラと呼びたがる向きが一部にあり、その立場にもある程度は理もあるのだが、そうするとJavaの一般的な実装を指す用語が無くなる) | 設計と実装 | プログラミング言語 | [
148,
145,
209,
23,
157,
74,
54,
115,
196,
85,
132,
185,
32,
87,
109,
51,
23,
129,
13,
102,
143,
91,
161,
179,
226,
218,
207,
120,
44,
226,
249,
197,
107,
106,
144,
88,
16,
38,
4,
230,
2,
32,
178,
141,
132,
227,
15,
72,
25,
70,
100,
92,
116,
216,
60,
168,
73,
49,
150,
0,
44,
236,
216,
245,
242,
165,
39,
177,
61,
213,
121,
27,
45,
127,
173,
12,
122,
20,
239,
113,
194,
90,
41,
116,
66,
245,
127,
124,
3,
152,
118,
202,
6,
104,
23,
99
] |
662 | 69 | 87,978,816 | 「コンパイラの出力したものをインタプリタで実行する方式は、コンパイラとインタプリタの区別が曖昧な場合もある。」などという変な説明をする者もいるが、前述したように、そもそも間違った2分法で考えているから、そのような変な考え方になるのである。一般に、機械語に変換したもの(実行ファイル)を直接ハードウェアで実行する方が、インタプリタで実行するよりもずっと高速である。インタプリタでの実行を改善する技法として、実行時コンパイラなどの動的コンパイル手法がある。 | 設計と実装 | プログラミング言語 | [
148,
145,
211,
55,
133,
74,
50,
115,
196,
85,
166,
169,
52,
87,
101,
27,
21,
129,
13,
102,
174,
83,
49,
179,
226,
218,
207,
124,
60,
114,
249,
197,
107,
106,
176,
88,
24,
38,
4,
238,
2,
32,
179,
204,
4,
225,
11,
104,
89,
78,
101,
92,
116,
216,
60,
168,
73,
49,
150,
4,
44,
238,
216,
244,
246,
165,
39,
49,
57,
213,
127,
27,
45,
119,
44,
12,
122,
28,
239,
113,
194,
90,
41,
36,
82,
245,
235,
120,
3,
154,
118,
75,
6,
104,
81,
67
] |
663 | 69 | 87,978,816 | どのプログラミング言語が最もよく使われているかを判断することは難しい。また、利用という意味も文脈によって異なる。プログラマの工数、コードの行数、CPU時間などが尺度として考えられる。ある言語は特定分野のアプリケーションだけでよく使われているということもある。例えばCOBOLは企業のデータセンター(メインフレームであることが多い)では今でも使われているし、FORTRANは科学技術計算でよく使われ、C言語は組み込みシステムやオペレーティングシステムで使われている。以下のように言語利用状況の尺度は様々であり、どれを選択しても一種のバイアスがかかっていると考えた方がよい。 | 言語利用状況の計測 | プログラミング言語 | [
132,
19,
215,
55,
177,
220,
48,
115,
208,
85,
166,
169,
248,
85,
100,
187,
29,
33,
72,
98,
191,
91,
115,
146,
67,
186,
207,
252,
92,
226,
248,
229,
107,
106,
25,
120,
61,
38,
20,
167,
146,
0,
226,
143,
133,
240,
45,
78,
29,
7,
97,
212,
230,
220,
61,
46,
201,
114,
159,
132,
4,
236,
208,
112,
232,
173,
39,
113,
52,
241,
121,
59,
255,
115,
165,
13,
106,
52,
175,
253,
130,
88,
32,
36,
70,
247,
255,
92,
3,
176,
86,
142,
70,
104,
3,
111
] |
664 | 69 | 87,978,816 | プログラミング言語は人間同士の会話と比較して、正確性と完全性の要求性が非常に高いという特徴がある。自然言語で人間同士が対話する場合、スペルミスや文法的なエラーがあっても相手は状況から適当に補正し、正確な内容を把握する。しかしコンピュータは指示が曖昧では動作せず、プログラマがコードに込めた意図を理解させることはできない。プログラミングにおけるプログラミング言語の必要性を排除する方法として自然言語によるプログラムが構想されたり提案されることもあるが、その方向性は実用化には達しておらず、議論が続いている。エドガー・ダイクストラは形式言語の使用によって意味のない命令を防ぐという立場で、自然言語によるプログラミングを批判していた。アラン・パリスも同様の立場であった。 | プログラミング言語と自然言語 | プログラミング言語 | [
148,
18,
213,
181,
150,
218,
180,
115,
196,
81,
34,
169,
252,
23,
228,
58,
23,
33,
73,
38,
159,
82,
115,
178,
202,
154,
207,
112,
12,
162,
56,
245,
123,
106,
152,
28,
53,
102,
4,
239,
146,
0,
150,
143,
133,
225,
47,
74,
17,
205,
108,
84,
38,
90,
61,
142,
217,
50,
155,
132,
28,
236,
216,
116,
160,
33,
39,
117,
57,
228,
122,
59,
175,
119,
173,
1,
90,
0,
239,
245,
194,
216,
40,
100,
67,
213,
253,
88,
3,
184,
242,
6,
86,
122,
83,
226
] |
665 | 69 | 87,978,816 | このあたりの歴史的に錯綜した議論は、結局のところ「コンピュータを活用するにはプログラミングが必要であり、プログラミングはプログラミング言語で行われる」というある種の教条(ドグマ)が、次の2つの事象に分解されることで無意味な議論になった。すなわち「コンピュータをほどほどに活用する程度のことならば、各種アプリケーションソフトウェアや自然言語認識や自然言語処理技術の活用など(スマートスピーカーなど)により、利用者が自分でプログラミングすることは必ずしも必要ではなくなった」ということと「コンピュータのより徹底した活用、具体的にはそういった自然言語認識や自然言語処理のシステムそのものを作るには、プログラミングが必要ということは全く相変わらずであり、プログラミング言語の重要性は増えこそすれ、減りはしない」ということである。 | プログラミング言語と自然言語 | プログラミング言語 | [
148,
147,
223,
181,
148,
222,
52,
115,
212,
80,
34,
169,
252,
55,
228,
186,
13,
33,
73,
102,
191,
88,
51,
178,
202,
154,
207,
108,
28,
226,
248,
229,
251,
42,
152,
48,
21,
102,
20,
231,
146,
0,
178,
143,
141,
240,
13,
78,
17,
199,
100,
84,
38,
90,
21,
174,
217,
114,
150,
132,
124,
236,
216,
48,
176,
165,
39,
241,
52,
224,
122,
27,
173,
113,
165,
9,
90,
16,
235,
255,
226,
80,
32,
229,
67,
223,
125,
92,
3,
184,
112,
130,
86,
90,
183,
70
] |
666 | 69 | 87,978,816 | プログラミング言語は、もともと人間がコンピュータに命令を伝えその実行方法を指示するために作られたものであり、コンピュータが曖昧さなく解析できるように設計されている。多くの場合構文上の間違いは許されず、人間はプログラミング言語の文法に厳密にしたがった文を入力しなければならない。これに対して、一般に自然言語の文法規則はプログラミング言語にくらべてはるかに複雑であり、例外も多い。ただしこれは規則が一般にいいかげんであったり、曖昧であるということではない。一般に自然言語の規則は奥が深く、驚くほどの非合理性に裏打ちされていることもあれば、驚くほどの合理性に裏打ちされていることもある。驚くほどの非合理性でも合理性でもないものに裏打ちされていることもあれば、驚くほどの裏打ちの無さがあることもある。また、自然言語の意味は、その文脈(コンテキスト)によって定まる部分も多い。 | プログラミング言語と自然言語 | プログラミング言語 | [
148,
83,
209,
165,
151,
222,
52,
115,
212,
65,
134,
169,
188,
23,
231,
58,
23,
161,
9,
98,
191,
210,
35,
50,
66,
154,
207,
40,
92,
226,
176,
229,
107,
107,
144,
80,
21,
102,
20,
167,
130,
0,
182,
143,
133,
177,
13,
106,
19,
199,
108,
86,
54,
90,
57,
166,
217,
114,
151,
132,
52,
172,
216,
48,
176,
169,
39,
113,
57,
228,
122,
27,
175,
119,
173,
11,
90,
0,
239,
125,
130,
82,
32,
96,
82,
247,
125,
120,
131,
252,
114,
150,
86,
104,
99,
227
] |
667 | 69 | 87,978,816 | これに対して、プログラミング言語は、コンピュータによって扱いやすいように、文脈によって意味が変わることができるだけないように設計されているが、その文脈によって定まる部分がある場合も無くはない。たいていの言語にいくつかはある。自然言語は、誤用や流行などにより長い時間をかけ、たくさんの人間の利用により、意図せざる形で変化していく。しかし、プログラミング言語の規則は、言語設計者の意図と作業によってのみ、変更される。実際には言語設計者が「たくさんの人間」である場合もあり(仕様が簡単な言語であれば多くの実装者がいることも多く、そういう場合は個々の実装ごとのその仕様があるとも言える)、長い時間をかけ、自然言語と全く同様にたくさんの人間の利用により変化してきたプログラミング言語もある(Lispなど)。 | プログラミング言語と自然言語 | プログラミング言語 | [
148,
147,
221,
181,
178,
222,
52,
113,
212,
64,
128,
185,
252,
87,
229,
59,
31,
19,
169,
98,
191,
90,
35,
51,
202,
146,
223,
120,
28,
226,
248,
229,
105,
106,
145,
16,
20,
38,
20,
167,
162,
0,
178,
141,
141,
225,
13,
106,
17,
7,
100,
86,
246,
88,
57,
166,
217,
114,
150,
132,
12,
172,
200,
112,
176,
169,
39,
241,
61,
224,
122,
59,
239,
115,
165,
9,
90,
24,
237,
125,
130,
88,
40,
101,
67,
215,
253,
120,
3,
168,
114,
134,
22,
124,
211,
99
] |
668 | 69 | 87,978,816 | また、プログラミング言語にも同様に流行があり、もともとの言語仕様では規定が無かったような一種の「誤用」に、後から仕様が定められる、といったことも必ずしも珍しくはない。人間がふだん使っている日本語などの自然言語を使ってコンピュータに指示することができるのが理想ではある、と空想する者もいる。しかし、自然言語はあまりにも複雑で曖昧で変則的なので、それを機械語にコンパイルできるようなプログラムを作成することはとても難しい(コンパイルできるできないの問題ではなく、そもそもその意味が「複雑で曖昧で変則的」であること自体が問題なのだが、それを理解できない者が冒頭のように空想するのである)。そのような研究も進められているが、未だに汎用で実用になるプログラムは作成されたことがない。そこで、自然言語よりも制限が強く、単純で厳密で規則的な人工言語を作って代用する。これがプログラミング言語である。 | プログラミング言語と自然言語 | プログラミング言語 | [
148,
19,
217,
181,
147,
222,
52,
115,
212,
64,
134,
169,
252,
87,
229,
58,
31,
161,
72,
102,
159,
218,
179,
51,
218,
154,
206,
120,
28,
226,
120,
197,
107,
106,
144,
80,
53,
38,
20,
238,
130,
0,
182,
141,
133,
224,
45,
106,
81,
69,
108,
86,
116,
90,
25,
174,
217,
114,
150,
132,
116,
238,
216,
112,
178,
161,
39,
181,
29,
228,
58,
27,
45,
115,
173,
9,
90,
20,
235,
117,
130,
216,
40,
100,
66,
253,
127,
120,
3,
136,
114,
150,
22,
106,
83,
99
] |
669 | 69 | 87,978,816 | プログラミング言語は自然言語よりもいくらか人間には扱いづらいが、機械語よりは遥かに親しみやすく、人間の指示の手間を軽減している。ちなみにコンピュータ向けの形式性と人間向けの柔軟性を兼ね備えるロジバンなど、本来の開発目的が違えど潜在的に一つのプログラミング言語として機能しうるものもある。大部分のプログラミング言語は、基本的には概ね文脈自由文法に沿っているが、プログラミング言語における文法的な制限は必ずしも全て文脈自由文法で表現できるとは限らず、文脈自由文法より制限されていることもあれば文脈自由文法より拡張されていることもあり、多くの場合は文脈自由文法には完全には沿っていない。なおプログラミングへの応用も想定して設計されたロジバンのように、人間の言語とプログラミング言語の中間に位置するものがある。 | プログラミング言語と自然言語 | プログラミング言語 | [
21,
19,
213,
181,
149,
202,
49,
115,
196,
80,
2,
169,
188,
55,
229,
187,
29,
17,
73,
102,
187,
218,
59,
43,
67,
186,
206,
124,
92,
226,
160,
197,
107,
42,
145,
20,
29,
38,
20,
227,
130,
32,
178,
141,
5,
225,
15,
106,
27,
199,
96,
212,
98,
24,
61,
174,
89,
114,
158,
132,
124,
236,
216,
112,
176,
173,
39,
117,
61,
229,
122,
27,
63,
119,
173,
13,
90,
4,
172,
253,
194,
88,
32,
100,
66,
214,
253,
121,
1,
216,
114,
158,
22,
104,
67,
226
] |
670 | 69 | 87,978,816 | 古い規格ではあるが日本産業規格の JIS X 3000 シリーズの規格名称では、全て「プログラム言語」になっている(例: JIS X 3001 プログラム言語 Fortran、JIS X 3014 プログラム言語 C++)ため、それに合わせてプログラム言語と表記されることもあるが、英語では programming language であるため、それに合わせればプログラミング言語となり、近年ではプログラミング言語と表記されることが多い。なお言語名が「C」や「D」のように1文字の名称の場合、そのままの表記では文章中に埋没してしまい判別しづらいなどの不都合がある場合もあるので、たとえ登録されている正式名称があくまで「C」などと一文字であっても、通常の文章中で表記する場合は、技術書なども含めて、しばしば「C言語」などと文字の後ろに「言語」を添えて表記される。 | 日本語における名称 | プログラミング言語 | [
148,
146,
211,
55,
155,
94,
56,
113,
212,
65,
132,
181,
204,
23,
228,
187,
15,
160,
68,
66,
151,
91,
169,
187,
67,
154,
206,
124,
44,
227,
252,
197,
43,
43,
154,
16,
53,
38,
4,
6,
130,
32,
243,
165,
13,
115,
57,
106,
21,
5,
100,
210,
54,
88,
53,
168,
201,
114,
215,
132,
100,
236,
120,
241,
228,
41,
103,
177,
61,
209,
120,
89,
61,
99,
173,
137,
90,
21,
239,
221,
194,
88,
32,
96,
66,
247,
248,
120,
131,
154,
114,
139,
54,
122,
19,
38
] |
671 | 69 | 87,978,816 | 「コンピュータ以外でプログラマブルなものがある」「それのプログラミング言語がある」 | 他 | プログラミング言語 | [
148,
147,
221,
181,
176,
206,
50,
115,
212,
80,
132,
185,
248,
83,
228,
187,
29,
49,
108,
98,
175,
216,
179,
146,
194,
187,
203,
13,
28,
242,
248,
229,
67,
99,
16,
48,
28,
98,
20,
199,
22,
0,
242,
143,
141,
224,
15,
76,
21,
15,
101,
212,
102,
154,
61,
166,
201,
114,
159,
148,
52,
236,
248,
83,
240,
161,
103,
181,
29,
229,
60,
91,
253,
113,
173,
11,
90,
52,
233,
252,
130,
216,
32,
165,
67,
222,
255,
88,
2,
152,
82,
215,
71,
90,
83,
239
] |
672 | 70 | 88,886,844 | 人工知能(じんこうちのう)またはアーティフィシャル・インテリジェンス(英: artificial intelligence、AI〔エーアイ〕)とは、「『計算(computation)』という概念と『コンピュータ(computer)』という道具を用いて『知能』を研究する計算機科学(computer science)の一分野」を指す語。「言語の理解や推論、問題解決などの知的行動を人間に代わってコンピューターに行わせる技術」、または、「計算機(コンピュータ)による知的な情報処理システムの設計や実現に関する研究分野」ともされる。『日本大百科全書(ニッポニカ)』の解説で、情報工学者・通信工学者の佐藤理史は次のように述べている。 | __LEAD__ | 人工知能 | [
132,
19,
209,
165,
144,
222,
54,
115,
212,
212,
164,
57,
248,
87,
105,
187,
13,
33,
73,
38,
187,
88,
123,
162,
202,
186,
207,
108,
44,
235,
184,
165,
50,
104,
152,
56,
20,
70,
4,
54,
146,
33,
182,
142,
133,
106,
45,
78,
21,
7,
100,
54,
167,
218,
21,
174,
25,
50,
155,
198,
68,
238,
218,
116,
184,
45,
39,
53,
21,
133,
120,
27,
239,
121,
173,
9,
122,
84,
239,
255,
130,
84,
32,
100,
67,
251,
124,
93,
3,
152,
86,
168,
70,
216,
55,
43
] |
673 | 70 | 88,886,844 | 人間の知的能力をコンピュータ上で実現する、様々な技術・ソフトウェア・コンピュータシステム。応用例としては、自然言語処理(機械翻訳・かな漢字変換・構文解析・文章要約等)、専門家の推論・判断を模倣するエキスパートシステム、画像データを解析し特定のパターンを検出・抽出する画像認識等がある。1956年にダートマス会議でジョン・マッカーシーにより命名された。現在では、記号処理を用いた知能の記述を主体とする情報処理や研究でのアプローチという意味あいでも使われている。家庭用電気機械器具の制御システムやゲームソフトの思考ルーチンもこう呼ばれることもある。 | 概要 | 人工知能 | [
148,
19,
209,
36,
147,
222,
60,
115,
212,
85,
134,
185,
248,
87,
108,
186,
13,
33,
72,
100,
175,
90,
113,
163,
194,
186,
206,
124,
76,
162,
178,
245,
115,
41,
152,
48,
48,
38,
4,
38,
146,
0,
134,
174,
133,
114,
31,
78,
21,
135,
104,
118,
166,
218,
29,
170,
9,
50,
151,
212,
20,
236,
216,
48,
176,
45,
39,
245,
52,
192,
120,
27,
173,
123,
173,
1,
122,
16,
238,
253,
194,
80,
32,
96,
67,
243,
124,
92,
3,
144,
114,
138,
70,
122,
67,
247
] |
674 | 70 | 88,886,844 | プログラミング言語 LISP による「ELIZA」というカウンセラーを模倣したプログラム(人工無脳)がしばしば引き合いに出されるが、計算機に人間の専門家の役割をさせようという「エキスパートシステム」と呼ばれる研究・情報処理システムの実現は、人間が暗黙に持つ常識の記述が問題となり、実用への利用が困難視されている。人工的な知能の実現へのアプローチとしては、「ファジィ理論」や「ニューラルネットワーク」などのようなアプローチも知られているが、従来の人工知能であるGOFAI (Good Old Fashioned AI) との差は記述の記号的明示性にある。その後「サポートベクターマシン」が注目を集めた。また、自らの経験を元に学習を行う強化学習という手法もある。 | 概要 | 人工知能 | [
132,
19,
209,
165,
182,
218,
52,
119,
212,
212,
150,
169,
248,
119,
105,
187,
29,
33,
74,
50,
187,
122,
91,
162,
202,
154,
207,
108,
124,
224,
184,
213,
123,
98,
24,
48,
49,
34,
20,
102,
130,
1,
246,
172,
133,
107,
15,
74,
17,
133,
124,
116,
231,
204,
61,
162,
73,
50,
150,
212,
92,
236,
218,
112,
184,
45,
39,
181,
52,
229,
123,
27,
45,
125,
165,
1,
126,
20,
239,
253,
194,
80,
32,
100,
70,
253,
124,
125,
3,
152,
126,
234,
70,
120,
67,
247
] |
675 | 70 | 88,886,844 | 「この宇宙において、知性とは最も強力な形質である(レイ・カーツワイル)」という言葉通り、知性を機械的に表現し実装するということは極めて重要な作業である。画像処理におけるディープラーニングの有用性が競技会で世界的に認知された2012年頃から急速に研究が活発となり、第三次人工知能ブームが到来。2016年から2017年にかけて、ディープラーニングを導入したAIが完全情報ゲームである囲碁などのトップ棋士、さらに不完全情報ゲームであるポーカーの世界トップクラスのプレイヤーも破り、麻雀では「Microsoft Suphx (Super Phoenix)」がAIとして初めて十段に到達するなど最先端技術として注目されている。深層学習を利用するには線形代数学、確率論、統計学といった大学レベル以上の数学や、データ科学(データサイエンス)の知識が必要となる。 | 概要 | 人工知能 | [
132,
87,
215,
48,
145,
222,
188,
115,
212,
84,
34,
169,
248,
53,
101,
190,
23,
33,
41,
98,
183,
84,
179,
246,
194,
171,
206,
101,
108,
234,
250,
229,
113,
40,
144,
124,
60,
66,
142,
98,
130,
37,
147,
138,
140,
122,
141,
75,
89,
2,
100,
126,
34,
218,
21,
170,
25,
50,
151,
148,
70,
236,
210,
16,
146,
224,
39,
245,
52,
129,
123,
27,
61,
127,
173,
65,
106,
101,
255,
237,
195,
208,
32,
100,
74,
139,
124,
30,
3,
56,
90,
42,
70,
72,
211,
198
] |
676 | 70 | 88,886,844 | 脳シミュレーションを行うには神経科学、社会分析には社会学など、応用する分野の知識も必要となる。さらに実装するにはプログラミングの知識も必要となる。プログラミング言語は、C++のほかPythonが広く使われている。 | 概要 | 人工知能 | [
212,
19,
215,
22,
157,
94,
53,
119,
212,
81,
128,
185,
105,
71,
101,
250,
31,
49,
13,
116,
191,
113,
51,
187,
195,
154,
206,
108,
92,
226,
176,
245,
107,
42,
16,
112,
52,
102,
4,
70,
130,
33,
210,
206,
4,
229,
13,
72,
17,
132,
96,
212,
116,
92,
61,
170,
73,
114,
154,
132,
84,
236,
218,
60,
160,
45,
39,
177,
61,
253,
123,
27,
47,
127,
165,
137,
74,
48,
239,
253,
194,
88,
40,
100,
66,
209,
252,
116,
3,
176,
82,
140,
71,
232,
119,
227
] |
677 | 70 | 88,886,844 | 第2次人工知能ブームでの人工知能は機械学習と呼ばれ、以下のようなものがある。一方、計算知能(CI)は開発や学習を繰り返すことを基本としている(例えば、パラメータ調整、コネクショニズムのシステム)。学習は経験に基づく手法であり、非記号的AI、美しくないAI、ソフトコンピューティングと関係している。その手法としては、以下のものがある。これらを統合した知的システムを作る試みもなされている。ACT-Rでは、エキスパートの推論ルールを、統計的学習を元にニューラルネットワークや生成規則を通して生成する。1990年代、日本国内でニューロ・ファジィ家電が流行したが、これら家電は第2次人工知能ブームで研究されたニューラルネットワークやファジィ制御を応用した製品である。 | AIの種類 | 人工知能 | [
4,
19,
209,
37,
180,
222,
180,
115,
212,
212,
140,
169,
121,
119,
97,
186,
31,
33,
203,
112,
171,
116,
113,
178,
210,
186,
206,
109,
92,
234,
176,
245,
123,
104,
152,
56,
20,
38,
28,
167,
130,
0,
178,
134,
141,
250,
13,
72,
80,
7,
104,
116,
38,
222,
53,
170,
25,
50,
151,
196,
76,
236,
208,
50,
136,
45,
39,
53,
49,
133,
123,
27,
253,
121,
165,
129,
106,
20,
236,
253,
131,
80,
32,
104,
70,
222,
124,
124,
3,
48,
126,
10,
70,
120,
55,
151
] |
678 | 70 | 88,886,844 | 第2次人工知能ブームでは既存製品の微妙な改良に留まり、人々が思い描くような高度な自動化を可能とする製品に繋がらなかったため、人工知能に対する失望が広がっていった。第3次人工知能ブームでは、ディープラーニングが画像認識、テキスト解析、音声認識など様々な領域で第2次人工知能ブームの人工知能を遥かに上回る精度を出しており、ディープラーニングの研究が盛んに行われている。最近では、DQN、CNN、RNN、GANと様々なディープラーニングの派生がでて各分野で活躍している。特に、GAN(敵対的生成ネットワーク)は、ディープラーニングが認識や予測などの分野で成果をだしていることに加えて、画像の生成技術において大きな進化を見せている。森正弥はこれらの成果を背景に、従来の人工知能の応用分野が広がっており、Creative AIというコンテンツ生成を行っていく応用も始まっていると指摘している。 | AIの種類 | 人工知能 | [
4,
147,
211,
21,
179,
206,
52,
115,
212,
84,
132,
169,
121,
55,
97,
186,
31,
33,
75,
34,
183,
126,
123,
178,
214,
251,
206,
104,
76,
242,
184,
245,
106,
58,
153,
24,
28,
102,
28,
230,
130,
65,
179,
138,
141,
251,
95,
72,
84,
5,
97,
126,
99,
220,
21,
170,
9,
50,
150,
212,
68,
236,
146,
114,
176,
45,
39,
177,
48,
133,
121,
19,
61,
121,
165,
1,
122,
20,
236,
253,
130,
80,
32,
96,
68,
203,
124,
124,
3,
8,
82,
6,
70,
123,
19,
167
] |
679 | 70 | 88,886,844 | かつてのニューロ・ファジィ家電と同じように、AI対応と謳う家電製品が多数発売されており、これらにもディープ・ラーニングが応用されている。 | AIの種類 | 人工知能 | [
132,
83,
209,
181,
180,
206,
52,
115,
212,
84,
132,
137,
121,
117,
97,
250,
23,
33,
107,
112,
191,
208,
51,
50,
66,
89,
207,
79,
92,
226,
184,
237,
227,
104,
153,
56,
28,
102,
20,
38,
178,
1,
242,
138,
133,
106,
63,
72,
81,
7,
98,
126,
35,
216,
53,
170,
73,
50,
159,
212,
68,
236,
208,
112,
184,
41,
39,
149,
124,
197,
123,
91,
109,
121,
173,
129,
106,
20,
236,
223,
130,
84,
32,
36,
75,
210,
124,
60,
3,
24,
116,
78,
102,
106,
23,
143
] |
680 | 70 | 88,886,844 | アメリカでは2013年に時の大統領バラク・オバマが脳研究プロジェクト「BRAIN Initiative」を発表。Googleはアレン脳科学研究所と連携し脳スキャンによって生まれた大量のデータを処理するためのソフトウェアを開発している。2016年の時点で、Googleが管理しているBrainmapのデータ量はすでに1ゼタバイトに達しているという。Googleは、ドイツのマックスプランク研究所とも共同研究を始めており、脳の電子顕微鏡写真から神経回路を再構成するという研究を行っている。中国では2016年の第13次5カ年計画からAIを国家プロジェクトに位置づけ、脳研究プロジェクトとして中国脳計画(英語版)も立ち上げ、官民一体でAIの研究開発を推進してる。中国の教育機関では18歳以下の天才児を集めて公然とAI兵器の開発に投じられてもいる。 | AI研究開発の世界的事例 | 人工知能 | [
132,
210,
215,
52,
147,
220,
190,
115,
212,
85,
160,
25,
250,
53,
102,
175,
23,
49,
226,
33,
187,
80,
19,
186,
195,
26,
230,
110,
76,
162,
184,
229,
251,
96,
144,
48,
49,
70,
132,
98,
178,
0,
202,
154,
143,
34,
63,
78,
21,
7,
99,
214,
98,
208,
21,
170,
9,
50,
155,
212,
84,
236,
214,
48,
152,
33,
39,
113,
60,
215,
123,
123,
189,
57,
165,
1,
106,
44,
206,
237,
131,
88,
32,
224,
194,
255,
124,
124,
3,
48,
126,
28,
70,
112,
103,
78
] |
681 | 70 | 88,886,844 | マサチューセッツ工科大学(MIT)のエリック・ブリニョルフソン(英語版)教授や情報技術イノベーション財団(英語版)などによれば、中国ではプライバシー意識の強い欧米と比較してAIの研究や新技術の実験をしやすい環境にあるとされている。日本でスーパーコンピュータの研究開発を推進している齊藤元章もAIの開発において中国がリードする可能性を主張している。世界のディープラーニング用計算機の4分の3は中国が占めてるともされる。米国政府によれば、2013年からディープラーニングに関する論文数では中国が米国を超えて世界一となっている。FRVT(英語版)やImageNetなどAIの世界的な大会でも中国勢が上位を独占している。 | AI研究開発の世界的事例 | 人工知能 | [
148,
19,
215,
52,
145,
222,
54,
115,
212,
85,
130,
25,
218,
23,
96,
31,
31,
49,
226,
96,
183,
92,
115,
178,
66,
185,
206,
70,
76,
162,
248,
245,
123,
41,
152,
56,
48,
102,
132,
33,
146,
37,
194,
138,
13,
178,
11,
76,
83,
6,
97,
214,
115,
220,
21,
170,
9,
50,
154,
148,
86,
236,
211,
80,
184,
33,
39,
241,
52,
213,
121,
27,
60,
123,
165,
1,
106,
116,
238,
237,
131,
220,
32,
228,
194,
219,
254,
92,
3,
18,
222,
14,
102,
121,
55,
238
] |
682 | 70 | 88,886,844 | 大手AI企業Google、マイクロソフト、Appleなどの幹部でもあった台湾系アメリカ人科学者の李開復は中国がAIで覇権を握りつつあるとする『AI超大国:中国、シリコンバレーと新世界秩序(英語版)』を著してアメリカの政界やメディアなどが取り上げた。フランス大統領エマニュエル・マクロンはAI分野の開発支援に向け5年で15億ドルを支出すると宣言し、AI研究所をパリに開き、フェイスブック、グーグル、サムスン、DeepMind、富士通などを招致した。イギリスともAI研究における長期的な連携も決定されている。EU全体としても、「Horizon 2020」計画を通じて、215億ユーロが投じられる方向。韓国は、20億ドルを2022年までに投資をする。6つのAI機関を設立し褒賞制度も作られた。目標は2022年までにAIの世界トップ4に入ることだという。 | AI研究開発の世界的事例 | 人工知能 | [
136,
210,
215,
176,
179,
222,
188,
113,
144,
84,
33,
153,
122,
51,
100,
187,
23,
33,
103,
225,
55,
76,
115,
186,
82,
25,
109,
78,
94,
190,
152,
245,
233,
34,
144,
176,
20,
70,
128,
34,
146,
160,
235,
198,
173,
105,
31,
78,
19,
167,
99,
220,
99,
152,
149,
10,
1,
50,
139,
208,
70,
252,
211,
113,
56,
96,
103,
225,
184,
176,
120,
187,
189,
125,
133,
33,
106,
53,
200,
205,
195,
93,
32,
193,
67,
215,
252,
86,
65,
49,
94,
2,
66,
217,
167,
46
] |
683 | 70 | 88,886,844 | 日経新聞調べによると、国別のAI研究論文数は1位米国、2位中国、3位インド、日本は7位だった。音楽分野においては、既存の曲を学習することで、特定の作曲家の作風を真似て作曲する自動作曲ソフトが登場している。またリズムゲームに使われるタッチ位置を示した譜面を楽曲から自動生成するなど分野に特化したシステムも開発されている。絵画分野においては、コンセプトアート用背景やアニメーションの中割の自動生成、、モノクロ漫画の自動彩色など、人間の作業を補助するAIが実現している。将棋AIは人間同士・AI同士の対局から学習して新しい戦法を生み出しているが、プロ棋士(人間)の感覚では不可解ながら実際に指すと有用であるという。 | AI研究開発の世界的事例 | 人工知能 | [
140,
83,
211,
32,
149,
218,
60,
115,
212,
85,
130,
169,
121,
55,
102,
238,
23,
33,
97,
98,
179,
88,
59,
242,
199,
131,
206,
125,
108,
226,
240,
229,
105,
42,
144,
24,
61,
34,
156,
102,
2,
1,
158,
167,
12,
121,
31,
76,
92,
7,
96,
92,
242,
200,
29,
140,
25,
50,
135,
148,
68,
236,
208,
48,
144,
225,
39,
21,
60,
193,
123,
18,
44,
121,
173,
9,
106,
42,
255,
239,
226,
208,
56,
40,
70,
156,
124,
22,
3,
185,
80,
43,
70,
106,
99,
198
] |
684 | 70 | 88,886,844 | 人工知能学会の松尾豊は、著書『人工知能は人間を超えるか』内に於いて、人間に対して反乱を起こす可能性を否定している。人工知能学会会長の野田五十樹は、「シンギュラリティ(技術的特異点)」や「2045年にAIが人間の知能を超える」という予測に対して「SFめいた話だ」と批判した。同氏はこう述べている。社会学者ロバート・M・ゲラチは、AIとロボット工学(ロボティクス)を専攻しているカーネギーメロン大学の研究所を現地調査した結果、実際の研究はシンギュラリティ論とかけ離れた「世俗的現実」("the mundane reality")であると結論した。同氏はカーツワイルやハンス・モラベックらのシンギュラリティ論を「終末論的AI」("Apocalyptic AI")と呼び、そのような論自体に対しては支持も反論もしないと前提した。 | 議論・社会問題 | 人工知能 | [
148,
23,
213,
161,
179,
218,
180,
114,
212,
84,
160,
137,
248,
87,
233,
31,
23,
35,
174,
96,
182,
152,
187,
35,
67,
107,
239,
72,
28,
186,
168,
229,
243,
104,
216,
52,
17,
98,
28,
67,
130,
76,
187,
8,
143,
35,
173,
74,
81,
134,
104,
214,
35,
216,
20,
174,
25,
114,
222,
196,
94,
236,
216,
117,
40,
33,
39,
213,
17,
129,
122,
51,
185,
121,
173,
1,
122,
53,
232,
253,
194,
80,
32,
108,
67,
223,
124,
92,
1,
176,
82,
6,
70,
121,
115,
206
] |
685 | 70 | 88,886,844 | その上で、「終末論的AI」を通俗科学(pop science)の一種と見なしている。つまりそれは宗教・エンターテインメント・フィクション等と同じような、分かりやすくて興味を刺激する説明を使い、大勢の興味を引いて研究費を獲得している。ゲラチは一方、人工知能を危険視する思想や主張もある。マサチューセッツ工科大学の教授ローレン・R・グレアム(英語版)は、莫大な資金力と人権の弾圧を併せ持つ中国が人工知能の開発競争で成功すれば、民主的な国家が技術革新に優位という既成概念が変わると述べ、「ディープラーニングの父」の一人と呼ばれているヨシュア・ベンジオは、中国が市民の監視や政治目的で人工知能を利用していることに警鐘を鳴らしており、世界の人権団体やメディアは、中国に代表される人工知能で人権を抑圧する政治体制を「デジタル権威主義」「デジタル独裁」「デジタル警察国家」「デジタル全体主義」「AI独裁」と呼んだ。 | 議論・社会問題 | 人工知能 | [
148,
19,
215,
164,
179,
222,
52,
114,
212,
85,
32,
9,
250,
53,
97,
63,
23,
33,
234,
32,
187,
220,
99,
50,
66,
75,
107,
66,
12,
170,
187,
247,
227,
40,
152,
56,
17,
66,
148,
102,
146,
128,
130,
200,
157,
163,
157,
74,
87,
167,
113,
246,
35,
218,
49,
174,
17,
50,
155,
148,
92,
140,
208,
116,
56,
164,
39,
213,
148,
192,
120,
58,
185,
123,
165,
0,
122,
61,
236,
253,
130,
80,
32,
232,
66,
223,
124,
126,
1,
24,
90,
20,
70,
91,
119,
207
] |
686 | 70 | 88,886,844 | 中国では、ヘルメットや帽子に埋め込んだセンサーから、国民の脳波と感情を人工知能で監視する、中国政府支援のプロジェクトが推し進められ、ネット検閲と官僚や刑務所の囚人から横断歩道の歩行者まで監視を人工知能に行わせ、監視カメラと警察のサングラス型スマートグラスやロボットに顔認識システム(天網)を搭載するなど人工知能による監視社会・管理社会化が行われている。 | 議論・社会問題 | 人工知能 | [
132,
83,
113,
32,
146,
206,
60,
115,
212,
68,
36,
41,
248,
53,
103,
250,
5,
41,
72,
98,
185,
204,
3,
162,
202,
187,
205,
102,
76,
242,
180,
229,
235,
40,
24,
60,
17,
66,
4,
174,
146,
192,
206,
52,
153,
44,
31,
75,
21,
135,
114,
212,
163,
152,
20,
170,
25,
51,
147,
196,
92,
236,
80,
50,
184,
100,
55,
213,
56,
133,
122,
26,
237,
235,
173,
33,
114,
60,
205,
252,
195,
242,
40,
168,
134,
216,
124,
124,
65,
56,
79,
68,
38,
89,
101,
175
] |
687 | 70 | 88,886,844 | 新疆ウイグル自治区では、監視カメラや携帯電話などから収集した個人情報を、人工知能で解析するプレディクティブ・ポリシング(英語版)や人種プロファイリングで選別した少数民族のウイグル族を法的手続きを経ずに、2017年6月時点で約1万5千人もテロリズムや犯罪を犯す可能性があるとして、新疆ウイグル再教育キャンプに予防拘禁しているとする、中国政府の内部文書であるチャイナ・ケーブル(英語版)が報じられており、AIを使った政府による特定の民族の選別や、コンピュータが人間を強制収容所に送る人権蹂躙は「前例がない」として、国際問題になっている。香港では、中国本土と同様の人工知能による監視社会化を恐れ、2019年-2020年香港民主化デモが起きた際は、監視カメラを搭載したスマート街灯が、市民に次々と破壊された。 | 議論・社会問題 | 人工知能 | [
132,
83,
83,
36,
150,
222,
60,
114,
212,
68,
166,
41,
120,
61,
37,
186,
21,
57,
104,
98,
177,
92,
3,
50,
194,
235,
236,
134,
28,
179,
181,
229,
99,
41,
152,
112,
17,
66,
148,
228,
130,
64,
132,
245,
9,
32,
15,
107,
87,
167,
34,
204,
35,
144,
53,
42,
25,
50,
159,
148,
86,
236,
208,
113,
56,
165,
47,
85,
24,
195,
28,
122,
237,
123,
173,
1,
122,
60,
204,
253,
195,
218,
32,
224,
198,
223,
108,
126,
65,
49,
77,
82,
70,
89,
101,
175
] |
688 | 70 | 88,886,844 | 中国は、AI監視技術を中東・アジア・アフリカなど、世界各国に輸出しており、国際連合の専門機関である国際電気通信連合(ITU)を通じて、中国がAI監視技術の国際標準化も主導してることから、中国のような人権侵害が世界に拡散することが、人権団体から懸念されている。中国の社会信用システムに代表されるような、人工知能でビッグデータを活用して人々の適性を決める制度は、社会階層間の格差を固定化することに繋がるとする懸念があり、欧州連合では2018年5月から、人工知能のビッグデータ分析のみによる、雇用や融資での差別を認めない、EU一般データ保護規則が施行された。マサチューセッツ工科大学が顔認識システムの精度で、Microsoftと中国のMegviiは9割超で、IBMは8割に達したのに対して、Amazon.comは6割で人種差別的なバイアスがあるとする研究を発表した際は、Amazon.comと論争になった。 | 議論・社会問題 | 人工知能 | [
132,
19,
211,
181,
179,
222,
56,
114,
212,
212,
164,
9,
122,
61,
100,
187,
31,
33,
74,
98,
181,
0,
67,
50,
82,
27,
207,
66,
88,
226,
184,
213,
235,
40,
152,
48,
17,
102,
132,
39,
130,
0,
194,
132,
29,
249,
31,
74,
93,
134,
102,
212,
163,
152,
53,
10,
9,
50,
159,
148,
92,
236,
192,
113,
184,
37,
103,
245,
56,
209,
74,
58,
189,
123,
141,
1,
122,
53,
237,
237,
195,
88,
32,
224,
68,
223,
124,
92,
1,
112,
94,
12,
102,
249,
119,
174
] |
689 | 70 | 88,886,844 | 半自動の四脚ロボット「Spot(スポット)」は、ニューヨーク市警によって現場に配備されていたが、市民らの抗議により利用中止になった。「一般的に大半のSpotは、故障した送電線やガス漏れの調査などに使われている」反面、警察は市民らの承認を得ずにSpotを購入し利用していたため、「ロボット犬」とレッテルが貼られた。主要国の軍隊は、ミサイル防衛の分野での自動化を試みている。アメリカ海軍は完全自動の防空システム「ファランクスCIWS」を導入しガトリング砲により対艦ミサイルを破壊できる。イスラエル軍は対空迎撃ミサイルシステム「アイアンドーム」を所有し、ガザ地区との境界線には標的を自動検知するガーディアムやサムソン RCWSを稼働させて複数の人間を射殺している。 | 議論・社会問題 | 人工知能 | [
4,
150,
209,
48,
147,
218,
52,
114,
212,
85,
36,
189,
241,
61,
38,
242,
23,
33,
206,
97,
189,
88,
3,
162,
230,
223,
234,
204,
8,
230,
188,
101,
226,
32,
208,
208,
81,
102,
28,
162,
178,
96,
243,
21,
157,
37,
37,
78,
85,
166,
32,
252,
35,
168,
55,
44,
73,
50,
211,
157,
94,
188,
128,
240,
216,
100,
55,
21,
56,
215,
123,
83,
237,
121,
173,
72,
98,
8,
202,
204,
195,
244,
32,
168,
130,
223,
237,
84,
3,
48,
106,
80,
70,
90,
119,
174
] |
690 | 70 | 88,886,844 | 今後AIは新しい軍事能力を生み、軍の指揮、訓練、部隊の展開を変え、戦争を一変させその変化は大国間の軍事バランスを決めることになるとの主張もある。P-1 (哨戒機)のように戦闘指揮システムに支援用に搭載されることもある。2016年6月、米シンシナティ大学の研究チームが開発した「ALPHA」は、元米軍パイロットとの模擬空戦で一方的に勝利したと発表された。AIプログラムは遺伝的アルゴリズムとファジィ制御を使用しており、アルゴリズムの動作に高い処理能力は必要とせず、Raspberry Pi上で動作可能。アメリカ合衆国国防総省は、人道上の観点から人間の判断を介さない自律殺傷兵器の開発禁止令を2012年に出し、2017年にはこれを恒久的なものにした。一部の科学者やハイテク企業の首脳らは、AIの軍事利用により世界の不安定化は加速すると主張している。 | 議論・社会問題 | 人工知能 | [
4,
147,
213,
36,
179,
222,
54,
114,
212,
84,
160,
185,
250,
53,
101,
179,
31,
49,
108,
99,
191,
88,
3,
178,
198,
146,
250,
77,
76,
178,
248,
229,
226,
104,
152,
112,
17,
98,
28,
34,
178,
65,
146,
137,
141,
185,
15,
78,
85,
7,
103,
220,
35,
216,
21,
138,
25,
50,
159,
220,
94,
252,
210,
240,
184,
36,
39,
117,
24,
215,
121,
115,
236,
121,
173,
0,
122,
56,
234,
253,
194,
88,
32,
136,
194,
205,
125,
112,
3,
56,
120,
18,
70,
120,
103,
230
] |
691 | 70 | 88,886,844 | 2015年にブエノスアイレスで開催された人工知能国際合同会議で、スティーブン・ホーキング、アメリカ宇宙ベンチャー企業のスペースX創業者のイーロン・マスク、Appleの共同創業者のスティーブ・ウォズニアックら、科学者と企業家らにより公開書簡が出されたが、そこには自動操縦による無人爆撃機や銃火器を操る人型ロボットなどAI搭載型兵器は、火薬、核兵器に続く第3の革命ととらえられ、うち一部は数年以内に実用可能となると予測。国家の不安定化、暗殺、抑圧、特定の民族への選別攻撃などに利用され、兵器の開発競争が人類にとって有益なものとはならないと明記された。2015年4月には、ハーバード大学ロースクールと国際人権団体であるヒューマン・ライツ・ウォッチが、自動操縦型武器の禁止を求めている。 | 議論・社会問題 | 人工知能 | [
128,
146,
215,
180,
147,
218,
60,
114,
148,
92,
32,
152,
123,
19,
103,
171,
23,
49,
40,
225,
179,
76,
83,
182,
70,
89,
74,
76,
72,
186,
216,
245,
243,
56,
152,
56,
17,
70,
148,
38,
178,
68,
162,
48,
153,
123,
207,
75,
23,
135,
97,
212,
35,
144,
21,
234,
25,
50,
205,
212,
74,
172,
216,
240,
40,
32,
55,
117,
56,
150,
120,
27,
173,
91,
165,
0,
106,
44,
202,
125,
195,
80,
32,
196,
66,
199,
124,
94,
1,
49,
120,
18,
70,
219,
247,
174
] |
692 | 70 | 88,886,844 | 2017年11月には、国際連合でAIの軍事利用に関する初の公式専門家会議が行われ、2019年8月に同会議は、AI兵器の運用をめぐる事実上初の国際ルールを採択するも、法的拘束力は盛り込まれなかった。新冷戦や米中冷戦の状態にあるとも評されている、アメリカ合衆国・中国・ロシアは、核開発に匹敵する開発競争を人工知能の軍事利用をめぐって行っている。 | 議論・社会問題 | 人工知能 | [
148,
151,
213,
180,
147,
216,
62,
115,
212,
84,
32,
153,
223,
63,
100,
51,
31,
49,
111,
98,
179,
88,
75,
162,
114,
88,
234,
73,
92,
170,
158,
229,
98,
41,
144,
48,
57,
70,
148,
166,
178,
33,
234,
129,
7,
236,
75,
74,
85,
7,
109,
220,
35,
152,
21,
138,
157,
50,
203,
148,
68,
252,
152,
113,
48,
33,
103,
117,
153,
131,
90,
154,
136,
123,
165,
109,
122,
53,
233,
253,
195,
80,
40,
236,
66,
213,
109,
124,
13,
88,
90,
18,
71,
90,
115,
206
] |
693 | 70 | 88,886,844 | 中国は、2017年6月に119機のドローン群の自律飛行実験で、前年2016年に103機の飛行実験に成功したアメリカ軍の記録を更新して、翌2018年5月には北アメリカの都市を爆撃するCG映像も発表し、同年6月には56隻の自律無人艇を使った世界最大規模の試験を行うなど、AIの軍事利用の技術(特にスウォームと呼ばれる大量の徘徊型兵器などの自律兵器の統合運用)で中国が急速に進展しており、アメリカに追い付く可能性があることについて懸念し、アメリカ合衆国では将来に備える必要があるとの主張もされている。 | 議論・社会問題 | 人工知能 | [
128,
147,
213,
54,
147,
220,
60,
114,
144,
20,
160,
189,
250,
63,
102,
211,
31,
129,
102,
96,
183,
88,
23,
50,
242,
144,
191,
77,
24,
250,
176,
229,
224,
43,
152,
48,
113,
34,
28,
162,
178,
96,
195,
21,
137,
37,
77,
78,
85,
34,
97,
220,
51,
248,
21,
40,
73,
51,
219,
148,
84,
252,
193,
240,
56,
100,
47,
81,
24,
215,
125,
91,
104,
57,
165,
105,
107,
52,
233,
238,
195,
216,
32,
136,
194,
223,
108,
112,
5,
16,
117,
22,
103,
90,
119,
142
] |
694 | 70 | 88,886,844 | 中国の軍用AI開発は、アメリカ軍や政界に危機感を与え、2019年3月にジョセフ・ダンフォード統合参謀本部議長やパトリック・シャナハン国防長官代行、ドナルド・トランプ大統領は、中国でのAI研究拠点の設立などで中国人民解放軍に協力していると、Googleを非難し、GoogleのCEOサンダー・ピチャイはダンフォードやトランプ大統領と面談して、中華人民共和国のAI研究拠点の成果は、中国に限らず全ての人々に開放されていると釈明する事態になった。 | 議論・社会問題 | 人工知能 | [
132,
211,
213,
48,
151,
216,
60,
115,
132,
84,
32,
185,
123,
53,
102,
115,
23,
17,
102,
97,
179,
88,
83,
186,
238,
185,
235,
198,
76,
186,
152,
53,
249,
32,
144,
16,
17,
70,
148,
162,
178,
192,
194,
141,
159,
54,
135,
79,
83,
7,
231,
244,
99,
240,
53,
138,
9,
50,
207,
20,
92,
252,
216,
80,
56,
4,
103,
197,
56,
199,
123,
123,
188,
123,
165,
65,
98,
44,
202,
237,
195,
91,
36,
224,
194,
215,
124,
120,
3,
16,
124,
86,
70,
243,
103,
206
] |
695 | 70 | 88,886,844 | アメリカ合衆国では、Googleがアメリカ軍のAIの軍事利用に協力する極秘計画「メイヴン計画」を行っていたことが、Googleの社員に暴露されており、2018年12月のアメリカ合衆国議会の公聴会では、同様に暴露された中国政府に協力する秘密計画「ドラゴンフライ計画(英語版)」とともに、人工知能を用いた兵器開発や人権侵害は拒否するとGoogleが誓った、2018年6月の人工知能開発6原則との整合性で、追及を受けた。中国人民解放軍の戦闘機J-20の標的選択支援アルゴリズムに、GoogleのAI研究者が関わったと報道された際は「AIではなく、統計学的なモデリング」と否定した。また、Microsoftが中国軍の教育機関とAIの共同研究を発表した際も、同様に波紋を呼んだ。 | 議論・社会問題 | 人工知能 | [
132,
23,
215,
52,
147,
222,
60,
114,
148,
84,
40,
185,
121,
21,
99,
243,
23,
49,
98,
98,
179,
88,
67,
178,
66,
27,
207,
78,
24,
162,
168,
245,
99,
40,
152,
16,
57,
102,
148,
132,
178,
65,
146,
175,
141,
35,
15,
77,
87,
38,
111,
214,
99,
184,
21,
138,
9,
50,
219,
84,
92,
236,
208,
240,
184,
37,
39,
21,
24,
215,
123,
122,
168,
123,
165,
5,
106,
52,
252,
237,
195,
88,
32,
160,
202,
223,
124,
124,
3,
80,
88,
26,
70,
90,
127,
238
] |
696 | 70 | 88,886,844 | 2019年11月にマーク・エスパー国防長官は、中華人民共和国がAIによって新しい監視国家を構築しているだけでなく、中東で翼竜や彩虹など無人攻撃機を大量に拡散させて、AIで自律的に攻撃するドローン兵器も販売していることに警鐘を鳴らした。ロシアと中国は、既に実用化してるとされるハッキングの自動化の他、特定の個人を攻撃したりディープフェイクでなりすましたり、ボット投稿により世論を操る等の懸念が挙げられている。オックスフォード大学のマイケル・オズボーン博士が2013年に発表した論文によれば、人工知能やロボット等による代替可能性が高い労働人口が日本で約49%いること(アメリカは約47%、イギリスは約35%)、2030年代までにファストフード店で料理をする従業員が、ロボットやAIに取って代わられる可能性が81%と高いことを指摘されている。 | 議論・社会問題 | 人工知能 | [
132,
147,
215,
160,
179,
218,
180,
114,
148,
92,
164,
169,
120,
61,
96,
187,
23,
33,
104,
99,
183,
72,
83,
178,
226,
155,
15,
79,
12,
174,
216,
229,
234,
40,
152,
24,
17,
102,
28,
167,
146,
196,
210,
189,
157,
33,
13,
77,
21,
134,
96,
212,
35,
138,
53,
14,
25,
50,
195,
148,
78,
236,
208,
113,
56,
100,
39,
149,
56,
146,
122,
122,
237,
121,
165,
65,
106,
61,
216,
253,
195,
216,
32,
168,
194,
223,
125,
94,
3,
16,
92,
18,
70,
90,
119,
142
] |
697 | 70 | 88,886,844 | しかし、この論文に対して、実験室レベルで自動化が出来る仕事も含まれているため、過大に推計されているとの批判もある。実際に2016年10月、マイケル・オズボーンが来日した際、経済産業研究所の岩本晃一が「どのような意図、いかなる前提で試算したのか」と質問したところ、「技術的な可能性を示しただけ、雇用増の部分は一切考慮していない」との回答が返ってきている。これは人間を超える将棋AIが出現しているので将棋棋士が、人工知能に代替され可能性があると示したに過ぎず、人間同士の対局を観戦したいなどの欲求にも答えていない。現代のプロ棋士はAIを対局相手や局面の検討に利用しているほか、elmo囲いのようなAIが最初に使用した戦法を利用するなど共存関係にある。そして、職業を構成するタスク(業務)単位でみた場合に、70%超えのタスクが自動化される職業は9%程度(日本の場合は7%程度)にとどまるとの研究結果もある。 | 議論・社会問題 | 人工知能 | [
132,
23,
215,
33,
129,
222,
60,
115,
212,
84,
2,
185,
248,
151,
101,
187,
23,
33,
105,
98,
183,
24,
43,
114,
194,
139,
207,
104,
44,
234,
216,
229,
241,
104,
144,
28,
61,
38,
141,
226,
130,
36,
147,
167,
142,
105,
15,
73,
116,
6,
101,
94,
34,
202,
21,
138,
89,
50,
151,
20,
68,
236,
208,
48,
152,
224,
39,
7,
60,
193,
123,
18,
47,
41,
173,
9,
122,
54,
253,
237,
131,
216,
56,
36,
74,
132,
124,
86,
3,
52,
250,
99,
6,
122,
227,
238
] |
698 | 70 | 88,886,844 | またAIや機械化によって雇用が奪われるという主張もあるが、それらの技術によってタスク量が減少するが、AIや機械化を導入したり、維持したりする仕事や、それらの技術により新たな仕事が生まれることにより、雇用が生み出される可能性もある。しかし同時に、中程度の技能を有するルーティン業務が減少し、専門技能が求められない、低スキルの仕事と高度な技能が求められる仕事へと2極化していき、経済格差が拡大していくとの予測もある。 | 議論・社会問題 | 人工知能 | [
4,
147,
211,
39,
180,
94,
54,
115,
212,
84,
174,
169,
250,
85,
103,
186,
21,
161,
72,
98,
189,
89,
27,
178,
226,
58,
255,
109,
72,
98,
176,
228,
226,
58,
25,
56,
20,
34,
28,
164,
162,
161,
242,
190,
128,
109,
13,
108,
81,
7,
97,
92,
167,
90,
53,
106,
137,
114,
159,
132,
204,
238,
208,
48,
176,
41,
39,
149,
112,
134,
127,
91,
252,
97,
173,
1,
122,
53,
232,
221,
130,
122,
32,
164,
69,
155,
255,
93,
0,
184,
208,
6,
6,
255,
119,
174
] |
699 | 70 | 88,886,844 | AIの構築が長い間試みられてきているが、シンボルグラウンディング問題とフレーム問題の解決が大きな壁となってきた。17世紀初め、ルネ・デカルトは、動物の身体がただの複雑な機械であると提唱した(機械論)。ブレーズ・パスカルは1642年、最初の機械式計算機を製作した。チャールズ・バベッジとエイダ・ラブレスはプログラム可能な機械式計算機の開発を行った。バートランド・ラッセルとアルフレッド・ノース・ホワイトヘッドは『数学原理』を出版し、形式論理に革命をもたらした。ウォーレン・マカロックとウォルター・ピッツは「神経活動に内在するアイデアの論理計算」と題する論文を1943年に発表し、ニューラルネットワークの基礎を築いた。1950年代になるとAIに関して活発な成果が出始めた。 | 歴史 | 人工知能 | [
132,
19,
247,
181,
150,
222,
54,
115,
212,
85,
162,
185,
186,
19,
225,
182,
23,
49,
233,
101,
190,
16,
243,
147,
66,
235,
239,
100,
108,
178,
248,
229,
241,
56,
144,
60,
16,
102,
5,
70,
178,
1,
254,
150,
132,
114,
79,
74,
17,
143,
109,
86,
38,
202,
28,
238,
25,
50,
159,
196,
18,
172,
88,
52,
184,
229,
39,
49,
52,
233,
120,
27,
185,
93,
165,
0,
211,
20,
235,
125,
131,
80,
32,
228,
66,
223,
125,
92,
3,
184,
118,
32,
70,
122,
115,
78
] |
700 | 70 | 88,886,844 | 1956年夏、ダートマス大学が入居している建物の最上階を引き継いだ数学と計算機科学者のグループの一人である若き教授ジョン・マッカーシーはワークショップでのプロポーザルで "Artificial Intelligence" という言葉を作り出している。ワークショップの参加者は、オリバー・セルフリッジ、レイ・ソロモノフ、マービン・ミンスキー、クロード・シャノン、ハーバート・サイモン、アレン・ニューウェルなどであった。ジョン・マッカーシーはAIに関する最初の会議で「人工知能」という用語を作り出した。彼はまたプログラミング言語LISPを開発した。知的ふるまいに関するテストを可能にする方法として、アラン・チューリングは「チューリングテスト」を導入した。ジョセフ・ワイゼンバウムはELIZAを構築した。これは来談者中心療法を行うおしゃべりロボットである。 | 歴史 | 人工知能 | [
132,
19,
247,
21,
147,
218,
52,
114,
212,
84,
178,
145,
248,
55,
237,
166,
7,
33,
202,
5,
166,
94,
113,
186,
195,
251,
239,
100,
12,
186,
56,
245,
115,
40,
152,
56,
17,
66,
28,
79,
146,
0,
182,
174,
133,
234,
31,
78,
17,
135,
108,
116,
166,
236,
29,
138,
9,
50,
157,
212,
82,
172,
220,
48,
136,
77,
39,
113,
52,
192,
122,
27,
185,
91,
173,
1,
122,
0,
238,
253,
130,
80,
32,
228,
198,
247,
124,
92,
3,
18,
118,
42,
70,
104,
115,
238
] |