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BERT (language model) - Wikipedia
Bidirectional encoder representations from transformers (BERT) is a language model introduced in October 2018 by researchers at Google.[1][2] It learned by self-supervised learning to represent text as a sequence of vectors. It had the transformer encoder architecture. It was notable for its dramatic improvement over previous state of the art models, and as an early example of large language model
フレーム問題 - Wikipedia
フレーム問題（フレームもんだい、（英: frame problem）とは、人工知能における重要な難問の一つで、有限の情報処理能力しかないロボットには、現実に起こりうる問題全てに対処することができないことを示すものである。 1969年、ジョン・マッカーシーとパトリック・ヘイズ（英語版）の論文[1]の中で述べられたのが最初で、現在では、数多くの定式化がある。 現実世界で人工知能が、たとえば「マクドナルドでハンバーガーを買え」のような問題を解くことを要求されたとする。現実世界では無数の出来事が起きる可能性があるが、そのほとんどは当面の問題と関係ない。人工知能は起こりうる出来事の中から、「マクドナルドのハンバーガーを買う」に関連することだけを振るい分けて抽出し、それ以外の事柄に関して当面無視して思考しなければならない。全てを考慮すると無限の時間がかかってしまうからである。つまり、枠（フレーム）を作
Prolog - Wikipedia
Prolog（プロログ）は論理プログラミング言語の一つであり、該当分野で最もよく知られている論理型言語の代表格である。主に人工知能研究や計算言語学との関連性を持つ。定理証明、エキスパートシステム、自動計画、自然言語処理とも繋がりが深い。形式論理である一階述語論理を基礎にして、事実群と規則群の表現および関係の観点に立った宣言型パラダイムに準拠しており、その関係に則った質問によって計算が開始されるという性質を持つ。 Prologは、1972年にマルセイユ大学のアラン・カルメラウアーとフィリップ・ラッセルによって開発された。フランス語の「programmation en logique」がその名の由来である[1]。Prologの誕生にはエディンバラ大学のロバート・コワルスキが考案したホーン節が大きく寄与している。カルメラウアーによる元祖版はマルセイユPrologと呼ばれている。その後、コワルスキ
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