| 授業の目的 【日本語】 | | | 自然や社会の様々な現象や構造には，多数の分散した構成要素の相互作用によって継続的に発展する「複雑系」としての性質がある。複雑系科学では，多数の小さな要素とそれを含む大きな要素の関係に現れる「創発」と，系の時間的発展の中に現れる「自己組織化」という２つの観点から，現象の数理モデル・計算モデルを創り計算機内で動かして理解する「構成的手法」を用いて，複雑系を理解する。本講義では，複雑系科学によって生命，知能，社会を理解するとは一体いかなることなのか，様々な具体例に基づいて学習する。 |
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| 授業の目的 【英語】 | | | Various phenomena and structures in nature and societies have properties as complex systems, that is, they keep evolving due to the interactions among their components. Complex systems science provides us with two perspectives: Emergence and Self-organization. The former appears in the relationships between their components of a complex system at a certain level and the components at the upper or lower level. The latter appears in the temporal development of the systems. From these perspectives, we can understand complex systems by using constructive methods based on the creation of computational models and their computer simulation. In this lecture, you will learn various computational models, which leads to learning how to understand life, intelligence and society by complex systems science. |
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| 到達目標 【日本語】 | | | 自然や社会の様々な現象や構造には，多数の分散した構成要素の相互作用によって継続的に発展する「複雑系」としての性質がある。この講義では複雑系を統一的に理解するための新しい科学・複雑系科学の考え方について理解して，専門科目で複雑系科学の理論や応用を学んでいくためのきっかけとする。 |
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| 到達目標 【英語】 | | |
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| 授業の内容や構成 | | 複雑系に特徴的に見られる2つの現象，多数の小さな要素とそれを含む大きな要素との関係に現れる「創発現象」と，系の時間的発展の中に現れる「自己組織化現象」について，自然や社会の中の様々な具体例や応用例を題材にしながら理解する。その際，主要な方法論として，現象の数理モデル・計算モデルを創り計算機内で動かして理解する「構成的手法」についても理解を深める。
1. イントロダクション
2. 群れによる知能
3. デジタル生命
4. 複雑ネットワーク
5. 遺伝的アルゴリズム
6. 協力行動の進化
7. 心の理論の進化
8. 総括と評価 | |
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| 履修条件・関連する科目 | | |
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| 成績評価の方法と基準 | | | 講義で与える課題の評価15％，期末試験85％，合計100点満点で60点以上を合格とする。期末試験では，授業中に得た複雑系科学の基本的な概念に関して適切に論述できるかを主に評価する。 | |
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| 教科書・参考書 | | 履修条件を要さない。以下の参考文献以外についても必要に応じて授業中に示す。
参考書：有田隆也「心はプログラムできるか」（ソフトバンククリエイティブ） | |
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| 課外学習等（授業時間外学習の指示） | | | 講義の内容に連動して学習動機を与え理解を深めるために課題を与える。 | |
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| 授業開講形態等 | | |
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| 遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置 | | |
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