General Problem Solver

General Problem Solver (GPS)

General Problem Solver（GPS）は、1957年にハーバート・サイモンとアレン・ニューウェルによって開発された、汎用的な問題解決プログラムです。これは、形式化された記号に基づく任意の問題を解決することを目的としており、数理論理や人工知能の初期の重要な成果の一つとされています。

GPSは定理証明や幾何学の問題、さらにはボードゲームのチェスなど、さまざまな問題に適用できる能力を持っています。サイモンとニューウェルはこのプログラムの背後にある理論的な研究を進め、論理機械の原理を基にしたシステムを構築しました。特にGPSは、一定の形式化が行われていれば、ハノイの塔のような問題を解くことも可能でしたが、実社会の複雑な問題に対しては限界がありました。

このプログラムの運用方法は、ユーザーが問題に関与するオブジェクトとそのオブジェクトに関連する操作を定義することから始まります。GPSは、その情報を基に「手段目標分析」を行い、問題解決のためのヒューリスティックスを生成します。このプロセスでは、ユーザーが使用可能な操作に着目し、受け入れ可能な入力と、それによって得られる出力を特定します。

さらに、GPSは、最終的な目標へ到達するために必要なサブゴールも生成します。このような分析を通じて、複雑な問題を段階的に解決していく能力を発揮します。GPSの方法論的アプローチは後に、より発展したAIシステムであるSoarへとつながっていきました。

GPSの影響は大きく、人工知能研究における基盤を築くと同時に、後の研究者にとっても貴重な参考となりました。1970年代以降のAIの進展においても、GPSの理論やアプローチはしばしば引き合いに出されています。

GPSに関する重要な文献には、以下のようなものがあります。1959年に発表された論文『Report on a general problem-solving program』では、プログラムの実装やその特性が詳述されており、実験結果も載せられています。また、1963年のニューウェルによる『A guide to the general problem-solver program GPS-2-2』では、GPSの使用法やその目的が解説されています。さらに、1969年にはエルンストとニューウェルが共著した『GPS: a case study in generality and problem solving』が発表され、GPSの一般性と問題解決の枠組みについて掘り下げられています。

総じて、General Problem Solverは、AIの分野における重要な里程標であり、問題解決に関する理論は今なお影響を与えています。

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