geniacllm/wiki40b huggingface dataset:
1963年6月、MITは新たに創設された高等研究計画局（後のDARPA）から220万ドルの資金提供を受けた。この資金で Project MAC が創設され、そこにはミンスキーとマッカーシーが5年前に作ったAIグループも含まれることになった。ARPAは1970年代まで毎年300万ドルを提供し続けた。ARPAはCMUのニューウェルとサイモンの計画にも、スタンフォード人工知能研究所（ジョン・マッカーシーが1963年に創設）にも資金を提供した。もうひとつの重要なAI研究所は1965年、ドナルド・ミッキーがエディンバラ大学に創設した。この4つの研究拠点がAI研究の中心として長く資金供給を受けた。その資金はほとんどひも付きではなかった。ARPAの部長J・C・R・リックライダーは「プロジェクトではなく人間に投資するのだ」という信念を持っており、研究者には好きなように研究させた。それがMITでの自由奔放な雰囲気を生み出し、ハッカー文化を誕生させることになったが、いつ結果が出るかも分からない「野放し」状態は続かなかった。
1970年代、AIは批判と資金縮小に晒された。AI研究者は直面していた問題の難しさを正しく評価できなかった。楽天主義から予想される成果への期待があまりにも高まったが、結果はその期待に応えられず、AI研究への出資はほとんど無くなった。同じころマービン・ミンスキーがパーセプトロンが排他的論理和を例として、特徴量をそのままでは線形分離可能でないものは学習できないことを示した。これが誤解・誇張されて伝わってしまったことで、データに対してコネクショニズム（またはニューラルネットワーク）の分野は約10年間あまり盛んでなくなった。1970年代後半のAIは一般大衆の受けが悪かったが、新たに論理プログラミングや常識推論などの新たな領域が生まれている。
AI研究に資金を供給していた機関（イギリス政府、DARPA、NRCなど）は、成果がないことに苛立ち、AI研究へのひもなしの資金供給がほぼ全て削減対象となった。最初の動きは1966年、機械翻訳の進展のなさを批判した ALPAC の報告書である。2000万ドルを注ぎ込んだ後、NRCは全サポートを終了させた。1973年、イギリスにおけるAI研究の現状を報告した Lighthill report では「壮大な目標」の達成には完全に失敗していることが批判され、イギリスでのAI研究の解体が始まった。この報告書ではAI研究失敗の原因として組合せ爆発問題を挙げている。DARPAはCMUでの音声認識プロジェクトの進展に失望し、毎年300万ドルの資金を停止した。1974年ごろにはAI研究への公的資金提供はほぼ見られなくなった。ハンス・モラベックは同僚たちの非現実的な予測がこの危機の原因だとし、「多くの研究者が誇張を増大させるクモの巣に巻き込まれた」と述べている。しかし問題はそれだけではない。1969年、マイケル・マンスフィールドの改正案が可決され、DARPAは「方向を定めない基礎研究よりも方向を定めた任務的研究」に資金提供するよう圧力がかかった。60年代のDARPAからの自由奔放な研究への資金提供は継続できなくなった。その代わりに目標がはっきりしているプロジェクト、例えば自律式戦車や戦闘指揮システムなどといったものへ方向性が変化した。
一部の哲学者は、AI研究者の主張に強く反論した。最初の批判者の1人 John Lucas は、ゲーデルの不完全性定理が形式体系（コンピュータプログラムなど）では人間が真偽を判断できることも判断できない場合があることを示していると主張した。ヒューバート・ドレイファスは60年代の守られなかった約束を嘲笑し、人間の推論は「記号処理」などではなく、大部分が身体的かつ本能的で無意識なノウハウによっているとし、AIの前提を批評した。1980年、ジョン・サールが提示した中国語の部屋は、プログラムが記号群を使っているからといって、それについて「理解」しているとは言えないことを示したものである（志向性）。記号群が機械にとって何の意味もないなら、その機械は「思考」しているとは言えないとサールは主張した。これらの批判は、AI研究者には的外れに見えたため、ほとんど真剣に受け取られなかった。intractabilityと常識推論の問題の方が身近で差し迫ったものとして感じられていた。「ノウハウ」または「志向性」が実際のコンピュータプログラムにどんな違いを生じさせるかは不明瞭だった。ミンスキーはドレイファスとサールについて「彼らは誤解しているから、無視してかまわない」と述べた。当時MITで教えていたドレイファスは冷たくあしらわれることになった。後に彼はAI研究者らが「あえて私と昼食をとり、目を合わせないようにした」と述べている。ELIZAの作者ジョセフ・ワイゼンバウムは、同僚たちのドレイファスへの対応が子どもっぽいと感じた。彼もまたドレイファスの考え方には率直に批判していたが、彼は「彼らのやり方が人を扱う方法ではなかったと意図的に明らかにした」ケネス・コルビーがELIZAを使ってDOCTORというセラピストの会話ボットを書いたことをきっかけとして、ワイゼンバウムはAIについて真剣に倫理的疑念を抱くようになった。コルビーがそれを実際の治療に使えるツールと考えたことにワイゼンバウムは混乱した。確執が始まり、コルビーがそのプログラムへのワイゼンバウムの寄与を認めなかったことで事態は悪化した。1976年、ワイゼンバウムは『コンピュータ・パワー 人工知能と人間の理性』という本を出版し、人工知能の誤用が人命軽視につながる可能性があると主張した。
論理学をAI研究に導入したのはジョン・マッカーシーで、1958年に Advice Taker の提案書でのことである。1963年、ジョン・アラン・ロビンソンがコンピュータで演繹を実装する簡単な方法、導出とユニフィケーションのアルゴリズムを発見した。しかし、マッカーシーと彼の学生達が60年代後半に試みたように、直接的な実装は非常に困難だった。そのプログラムは単純な定理の証明にも天文学的なステップ数を必要とした。論理へのより有効なアプローチは70年代にエジンバラ大学のロバート・コワルスキーが発展させ、間もなくフランスの研究者アラン・カルメラウアーとフィリップ・ルーセルと共同で論理プログラミング言語 Prolog を生み出すことになる。Prologは論理のサブセット（「プロダクションルール」と密接に関連するホーン節）を使い、扱いやすい計算を可能にしている。ルールの考え方は長く影響を及ぼし、エドワード・ファイゲンバウムのエキスパートシステムやアレン・ニューウェルのSoarの基盤となっている。ドレイファスのように論理的アプローチを批判する者は、人間が問題解決の際に論理をほとんど使わないと指摘する。ピーター・ウェイソン、エレノア・ロッシュ、エイモス・トベルスキー、ダニエル・カーネマンといった心理学者の実験でそれが証明されている。マッカーシーは人間がどうやっているかは無関係だと応えた。彼は、必要とされているのは問題を解くことができる機械であって、人間のように考える機械ではないと主張した。
マッカーシーの方向性はMITのAI研究者にも批判された。マービン・ミンスキー、シーモア・パパート、ロジャー・シャンクは「ストーリー理解」や「物体認識」といった問題を解決しようとしており、それには人間のように思考する機械が「必要」だった。「椅子」や「レストラン」といった概念を普通に扱えるようにするには、人間が普通に行っているように非論理的な仮定をする必要がある。だが、そういった不正確な概念は論理で表現しづらい。ジェラルド・サスマンは「本質的に不正確な概念を説明するのに精密な言語を使っても、正確さは向上しない」と気付いた。ロジャー・シャンクは彼らの「非論理的」アプローチを "scruffy"、マッカーシー、コワルスキー、ファイゲンバウム、ニューウェル、サイモンといった研究者のアプローチを "neat" と称した。1975年、ミンスキーは論文で "scruffy" の研究者らが似たようなツールを使っていることを記した。それは何らかの事物についての我々の常識的知識を全て捉えるフレームワークである。例えば、「鳥」という概念を考えたとき、飛ぶ、虫を食べる、などといった一連の事実がすぐさま思い浮かぶ。我々はそれらの事実が常に真実ではないと知っているし、そういった事実を使った推論が「論理的」ではないと知っているが、我々が何かを語り考えるときそういった一群の構造化された前提が文脈の一部を形成している。彼はその構造を「フレーム」と呼んだ。シャンクはある種のフレーム群を「スクリプト」と呼び、それを使って英語の短いストーリーについての質問に答えることに成功した。AI研究におけるフレームに存在した「継承」の基本的考え方は、後のオブジェクト指向プログラミングで採用された。
エキスパートシステムは、特定領域の知識について質問に答えたり問題を解いたりするプログラムで、専門家の知識から抽出した論理的ルールを使用する。初期の例として、エドワード・ファイゲンバウムらが開発した分光計の計測結果から化合物を特定するDendral(1965)、伝染性血液疾患を診断するMycin(1972)がある。それらがこのアプローチの有効性を示した。エキスパートシステムは扱う領域を狭くし（それによって常識的知識の問題を回避し）、単純な設計でプログラムを構築しやすくすると同時に運用中も修正が容易となっている。エキスパートシステムは実用的であり、それまでのAIが到達できていなかった段階にまで到達した。1980年、CMUがDECのためにエキスパートシステムXCONを完成させた。これはDECのVAXシステムの注文に対応したコンポーネントを過不足なく抽出するもので、1986年まで毎年4000万ドルの節約効果を発揮するという大成功を収めた。世界各国の企業がエキスパートシステムの採用を始め、1985年には全世界で10億ドル以上をAIに支出しており、そのほとんどが企業内のAI部門への支出だった。それをサポートする産業も成長してきた。例えばハードウェア企業のシンボリックスやLMI、ソフトウェア企業のインテリコープや Aion がある。
エキスパートシステムの能力は内蔵している専門家の知識に由来する。70年代を通して進展していたAI研究における新しい方向性の1つである。「AI研究者らは、それが倹約を旨とする科学の戒律を破ることになると知りつつ、知能が様々な方法で大量の多様な知識を使う能力に基づいている可能性が十分あると疑い始めていた」とパメラ・マコーダックは書いている。「1970年代からの大きな教訓は、知的行動は知識、時にそのタスクに関わる領域の非常に詳細な知識の扱い方に大きく依存しているということだった」 1980年代には知識ベースシステムと知識工学がAI研究の大きな領域となった。1980年代にはCycプロジェクトも始まった。常識的知識問題に正面から立ち向かう最初の試みであり、一般人が知っているレベルのあらゆる知識を集めた巨大なデータベースを構築するものである。このプロジェクトの創始者ダグラス・レナートは、機械に人間の様々な概念の意味を教えるには近道はなく、人の手で概念を1つずつ学習させるしかないと主張した。プロジェクトの完了には何十年もかかると見られていた。
1981年、日本の通商産業省が570億円をかけた第五世代コンピュータプロジェクトを開始した。自然言語での人間との対話、機械翻訳、画像認識、人間のような推論など、様々な目標を実現するプログラムとマシンを構築することが目的とされていた。"scruffy"側が悔しがったのは、彼らがProlog系の論理プログラミング言語をプロジェクトの主要言語とした点だった。これに他国も反応し、それぞれ新たな計画を立てた。イギリスは3億5000万ポンドをかけて Alvey プロジェクトを開始した。アメリカでは企業群がコンソーシアム Microelectronics and Computer Technology Corporation (MCC) を結成し、AIおよび情報技術の大規模プロジェクトに資金提供した。DARPAも Strategic Computing Initiative を創設し、1984年から1988年にかけてAI研究への資金供給を3倍に増やした。
1982年、物理学者のジョン・ホップフィールド（後にホップフィールド・ネットワークと呼ばれるようになった）は、ある形式のニューラルネットワークが従来とは全く異なる方法で学習し、情報を処理出来ることを示した。同じ頃、デビッド・ラメルハートは、ニューラルネットワークの新たな訓練方法である「バックプロパゲーション」を一般化させた（ポール・ワーボスより数年早く発見した）。それら2つの発見によって、1970年以来下火になっていたコネクショニズムが復活した。1986年にはラメルハートと心理学者のジェームズ・マクレランドが2巻の論文集 Parallel Distributed Processing を出版し、並列分散処理という新たな研究領域が生まれた。ニューラルネットワークは1990年代には商業的成功を達成し、簡単な光学文字認識や音声認識のプログラムで使われるようになった。
「AIの冬」という言葉は1974年の資金供給停止を生き延びた研究者らが作った用語であり、彼らはエキスパートシステムへの熱狂が制御不能となってその後に失望が続くのではないかと心配した。彼らの心配は現実となり、80年代から90年代初めにかけてAI研究は再び資金難に陥った。最初の兆候は、1987年にAI専用ハードウェアの市場が突然崩壊したことだった。アップルやIBMのデスクトップコンピュータは徐々に性能が向上し、1987年にはシンボリックスなどが生産する高価なLISPマシンを性能的に凌駕するようになった。LISPマシンを購入する理由がなくなり、5億ドルの市場が一瞬で消え去った。また、XCONなどの成功を収めた初期のエキスパートシステムは、維持コストが非常に高くつくことが判明した。更新が難しく学習機能もなく、入力が間違っているととんでもない答を返してくるという問題もあり、数年前に明らかとなっていた条件付与問題の餌食となった。エキスパートシステムは確かに有効だったが、それはごく限られた状況でのみだった。80年代末、Strategic Computing InitiativeがAI研究への資金供給をカットした。新たなリーダーを迎えたDARPAはAIが「次の波」ではないと判断し、直近の成果が期待できるプロジェクトに資金を供給することにした。1991年、第五世代コンピュータプロジェクトも当初掲げた様々な目標を達成することなく完了した。なお、人間と目的もなく普通に会話するなどの目標は2010年ごろまで達成されなかった。他のAIプロジェクトと同様、予測は実際に可能だったものよりずっと高く設定されていた。
80年代末、一部の研究者はロボット工学に基づく全く新しいアプローチを主張した。彼らは機械が真の知性を獲得するには「身体」が必要だと信じていた。すなわち、知覚し、動き、生き残り、世界とやりとりできる身体が必要だとした。常識推論のような高いレベルの能力には感覚運動能力が必須であり、抽象的推論は人間の能力としては興味深くないし重要でもないという主張である（モラベックのパラドックス）。彼らは知能を「ボトムアップで」構築することを主張した。このアプローチは60年代以来下火だったサイバネティックスと制御理論の考え方を復活させた。もう1人の先駆者は70年代末にMITにやってきたデビッド・マーで、それ以前に視覚の理論神経学的研究で成功を収めていた。彼は全ての記号的アプローチ（マッカーシーの論理やミンスキーのフレーム）を廃し、記号処理の前にボトムアップで視覚の物理的機構を理解する必要があると主張した。なお、マーは1980年に志半ばで白血病で亡くなった。1990年の論文"Elephants Don't Play Chess"で、ロボット工学者ロドニー・ブルックスは物理記号システム仮説を正面から扱い、「世界はそれ自身の最良のモデルである。それは正に常に最新である。知るべき詳細は常にそこにある。秘訣は適切かつ十分頻繁に世界を感知することである」と述べ、記号は常に必要とは限らないと主張した。80年代から90年代にかけて、多くの認知科学者が精神の記号処理モデルを退け、推論には身体が本質的に必要だと主張し、その理論を「身体化された心のテーゼ」と呼んだ。
1997年5月11日、ディープ・ブルーがチェスの世界チャンピオンであるガルリ・カスパロフに勝利した。2005年のDARPAグランド・チャレンジで、スタンフォード大学のロボットカーが優勝した。これは、リハーサルなしで砂漠の中の131マイルの道のりをロボットカーが自律的に走破するレースである。2年後のDARPAアーバンチャレンジでは、市街地を想定した55マイルのコース（障害物があり、法律遵守も求められる）をロボットカーが自律的に走破し、CMUのチームが優勝した。2011年2月、クイズ番組「ジェパディ!」にIBMの質問応答システム「ワトソン」が参加し、圧倒的な差で2人のチャンピオンを破って優勝した。それらの成功は何か革新的な新パラダイムがもたらしたのではなく、アプリケーションの地道な改良とコンピュータのすさまじい性能向上によるものである。実際、1951年に世界初のチェスプログラムが動作した Ferranti Mark 1 に比べると、ディープ・ブルーは1000万倍の性能である。この劇的な進化はムーアの法則に沿ったもので、コンピュータの速度とメモリ容量は2年ごとに倍増すると予言した法則である。かつて根本問題の1つだった「コンピュータ性能の限界」は徐々に克服されつつある。
90年代になると「知的エージェント」と呼ばれる新たなパラダイムが広く受け入れられるようになった。初期の研究者らはAIに迫るためにモジュール化された分割統治法を提案していたが、知的エージェントが現代的形態に到達するのはジューディア・パールやアレン・ニューウェルといった研究者がAI研究に決定理論や経済学の概念を持ち込んで以降である。経済学における合理的エージェントの定義と計算機科学におけるオブジェクトまたはモジュールの定義が出会い、知的エージェントのパラダイムが完成した。知的エージェントは環境を知覚し、成功の確率を最大化する行動をとる。この定義によれば、特定の問題を解く単純なプログラムも「知的エージェント」であり、人間も人間の組織、例えば企業も知的エージェントである。「知的エージェント」パラダイムでは、AI研究は「知的エージェント研究」と定義される。これは初期のAIの定義の一部を一般化したもので、単に人間の知能を研究するのではなく、あらゆる知性を研究対象とすることになる。このパラダイムにより、孤立した問題を研究し、検証可能で実用的な解法を求めることが意味のあることだと言えるようになった。問題を説明し、経済学や制御理論など抽象的エージェントの概念を扱う他の分野も含めて問題の解決策を共有できる共通語を提供している。いつの日か、完全なエージェントアーキテクチャ（例えば、ニューウェルのSOAR）によって、対話型知的エージェントからより多用途で知的なシステムが構築できるようになることが望まれている。
AI研究者はかつてないほど洗練された数学的ツールを開発し使い始めている。AI研究で解決する必要のあった多くの問題が、数学、経済学、オペレーションズ・リサーチなどの分野の研究者によって既に解決されている。共通の数学的言語を使うことで、より確立された分野と高いレベルで協力でき、測定可能かつ検証可能な成果が生み出され、AIはさらに厳密な「科学的」領域となった。Russell & Norvig (2003)はこれを「革命」であり「"neat"の勝利」に他ならないと記している。ジューディア・パールの1988年の著書は、AIに確率と決定理論をもたらし、大きな影響を及ぼした。多くの実用化されたツールが、ベイジアンネットワーク、隠れマルコフモデル、情報理論、確率的モデリング、古典的最適化などを活用している。ニューラルネットワークや進化的アルゴリズムといった「計算知能」パラダイムのための正確な数学的記述も発展してきた。
元々はAI研究者が開発したアルゴリズムが大規模システムの一部として使われ始めている。AIは様々な非常に難しい問題を解決してきており、その解法は実用的であることが証明されてきた。例えば、データマイニング、産業用ロボット、物流、音声認識、銀行のソフトウェア、医療診断、Googleの検索エンジンなどが挙げられる。それらの成功がAIのおかげだということはほとんど知られていない。AIの偉大な技術革新の多くは、達成と同時に計算機科学のありふれたアイテムとして扱われてきた。ニック・ボストロムは「AIの最先端の多くは、十分に実用的で一般的になったとたんAIとは呼ばれなくなり、一般のアプリケーションに浸透していく」と説明している。1990年代のAI研究者の多くは、意図的に自らの仕事を別の名前で呼んでいた。例えば、インフォマティクス、知識ベース、認知システム、計算知能などである。その理由の一部は、彼らが自分の研究をAIとは全く異なるものだと思っていたからだが、新しい名前をつけることで資金提供を受けられるという面もあった。少なくとも産業界では「AIの冬」をもたらした失敗の影が払拭されておらず、ニューヨークタイムズ紙は2005年に「無謀な夢を見る人とみなされることを恐れ、計算機科学者やソフトウェア工学者は人工知能という用語の使用を避けた」と記している。1980年代の産業界ではファジィ理論を指す「ファジィ」と並んで、ニューラルネットワークを指す「ニューロ」という言葉がバズワード化し、白物家電製品にも搭載が明記されていた。1990年代に入るとファジィ理論とニューラルネットワークを組み合わせたニューロファジィが様々な製品に搭載されるようになり、白物家電製品にも機能として「ニューロファジィ」等と明記されるようになった。しかし、本来裏方の制御技術であって、利用者から見て目立つ機能では無いため、2000年頃には殆どの製品で明記されなくなっていた。
1968年、アーサー・C・クラークとスタンリー・キューブリックは、2001年には人間並みか人間を越えた知性を持ったマシンが存在するだろうと想像した。彼らが創造したHAL 9000は、当時のAI研究者が2001年には存在するだろうと予測していたものだった。マービン・ミンスキーは、「そこで問題は、なぜ我々は2001年になってもHALを実現していないのかだ」と問題提起した。ミンスキーはAIの中心的課題（例えば常識推論）が無視され、多くの研究者がニューラルネットワークや遺伝的アルゴリズムの商用アプリケーションを追求しているのが原因だと信じている。一方ジョン・マッカーシーはいまだに条件付与問題を非難している。レイ・カーツワイルはコンピュータの性能がまだ十分ではないからだと考え、ムーアの法則から人間並みの知能を持った機械が出現するのは2029年だと予測している。ジェフ・ホーキンスは、ニューラルネットワークの研究が人間の大脳皮質の基本的性質を無視し、簡単な問題を解くことに成功した簡単なモデルを好む傾向があると主張している。他にも様々な説明があり、それぞれに対応して進行中の研究計画が存在する。
2005年、遅くとも2045年には人工知能が知識・知能の点で人間を遥かに超越し、科学技術の進歩を主体的に担い世界を変革する技術的特異点（シンギュラリティ）が訪れているとする説をレイ・カーツワイルが著作で発表し物議を醸した。2006年にジェフリー・ヒントンによりオートエンコーダを利用したディープラーニングが発明された。この発明は人手を介さず特徴量を抽出できる点で、人間による知識表現の必要が無くなり、人工知能における大きなブレイクスルーとなった。この瞬間、長らく暗黒時代を迎えていたコネクショニズムが突如として復活することになった。同時に、人間が知識表現を行うことで生じていた記号接地問題も解決された。2010年には、インターネットを流れるデータ転送量の増大を受けて、ビッグデータという用語が提唱された。2012年の物体の認識率を競うILSVRCにおける、GPU利用による大規模ディープラーニング(ジェフリー・ヒントン率いる研究チームがAlex-netで出場した)の大幅な躍進、同年のGoogleによるディープラーニングを用いたYouTube画像からの猫の認識成功の発表により、世界各国において再び人工知能研究に注目が集まり始めた。この社会現象は第3次人工知能ブームと呼ばれる。その後、ディープラーニングの研究の加速と急速な普及を受けて、レイ・カーツワイルが2005年に提唱していた技術的特異点という概念は、急速に世界中の識者の注目を集め始めた。2013年、国立情報学研究所や富士通研究所の研究チームが人工知能で東京大学入試の模擬試験に挑んだと発表した。数式の計算や単語の解析にあたる専用プログラムを使い、実際に受験生が臨んだ大学入試センター試験と東大の2次試験の問題を解読した。代々木ゼミナールの判定では「東大の合格は難しいが、私立大学には合格できる水準」だった。2014年、弱いAI「Eugene」が英国のレディング大学で行われたイベントで33％の試験官に人間であると判定されチューリングテストに合格。しかし13歳で英語が母国語でないという設定から物議をかもす。2014年には、1990年代からシリコンバレーにて医療用システムの研究開発を行い、2010年代からは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斎藤元章により、特異点に先立ち、オートメーション化とコンピューター技術の進歩により衣食住の生産コストがゼロに限りなく近づくというプレ・シンギュラリティという概念も提唱された。ジェフ・ホーキンスが独自の理論に基づき、人工知能の実現に向けて研究を続けている。ジェフ・ホーキンスは、著書『考える脳　考えるコンピューター』の中で自己連想記憶理論という独自の理論を展開している。各国は無人戦闘機UCAV、無人自動車ロボットカーの開発をしているが、完全な自動化には至っていない（UCAVは利用されているが、一部操作は地上から行っている）。P-1(哨戒機)のように戦闘指揮システムに支援用の人工知能が搭載されることはある。またロボット向け人工知能としては、MITコンピュータ科学・人工知能研究所のロドニー・ブルックスが提唱した包摂アーキテクチャという理論が登場している。これは従来型の「我思う、故に我あり」の知が先行する人工知能ではなく、体の神経ネットワークのみを用いて環境から学習する行動型システムを用いている。これに基づいたゲンギスと呼ばれる六本足のロボットは、いわゆる「脳」を持たないにも関わらず、まるで生きているかのように行動する。2016年3月、米グーグルの子会社DeepMindが作成した囲碁対戦用AI「AlphaGo」が人間のプロ囲碁棋士に勝利。2016年6月、米シンシナティ大学の研究チームが開発した戦闘機操縦用のAIプログラム「ALPHA」が、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。2016年10月、DeepMindが入力された情報の関連性を導き出し仮説に近いものを導き出す人工知能技術「ディファレンシャブル・ニューラル・コンピューター」を発表。2016年10月、Microsoftの開発する音声認識ソフトの聞き取りエラー率が人間並みになったと発表。2016年11月、国立情報学研究所の開発している人工知能、「東ロボくん」が東大合格を諦めると発表。2016年11月、DeepMindが大量のデータが不要の「ワンショット学習」を可能にする深層学習システムを開発。2016年11月、DeepMindがAIの学習を従来比で10倍高速化させる新手法を発表。2016年11月、ニューラル機械翻訳システムGoogle Neural Machine Translationが翻訳にあたって独自に普遍的な言語を作成しており、それに基づいて学習していない言語も翻訳できるという論文が発表される。2017年1月、初歩的な自己改良プログラムが成功しているとのレポートをMITが公表。2017年3月、DeepMindがニューラルネットワークが持つ欠陥「破滅的忘却」を回避するアルゴリズムを開発。2017年6月、DeepMindが関係推論のような人間並みの認識能力を持つシステムを開発。2017年6月、Facebookが開発したチャットボット同士に会話させていたところAIが英語を基にした独自の言語を生み出したと発表。2017年8月、DeepMindが記号接地問題(シンボルグラウンディング問題)を解決した。2017年現在、深層学習の実用化成功により、AIの文字を新聞で見かけない日がないほどのAIブームが再来し、企業も人工知能という言葉を積極的に使っている。最終的には人間が生み出した知性が宇宙を満たし、情報処理が物理法則までも支配するというシンギュラリティ仮説や労働が不要の「瑞穂の国」が出現するというプレ・シンギュラリティ仮説が一定の支持を集めるなど、AIに対する期待は異常とも思えるほどに過熱している。一方で現状はAIに対する期待に技術が追い付いていないAIバブルだと批判する声もある。デミス・ハサビスは「AIの歴史は誤ったはしごに登っては下りるの繰り返しだった。 『正しいはしご』にたどり着いたのは、大きい」と、AIの冬が再び訪れない可能性に言及した。医療分野では、患者の大量の医療記録をAIに学習させる事で自殺願望があるかどうかを80％以上の精度で特定できるという研究結果がいくつかあり、AIをセラピストのように人を救う事に活用できないか模索されている。2018年8月31日、原油高が大きな負担となっていたJALがNECに開発を依頼して新たにAI支援による旅客システムを導入し、約50年続けてきた人間の経験に基づく旅客システム運用を取り止めたことで、空席を殆ど0にまで削減することに成功し、大幅に利益率を向上させた事例が報告された。この事例はディープラーニング以後のAIが絶大な社会的インパクトをもたらす根拠となる事例と言える。
廃藩置県（はいはんちけん）とは、明治維新期の明治4年7月14日（1871年8月29日）に、明治政府がそれまでの藩を廃止して地方統治を中央管下の府と県に一元化した行政改革である。なお本項では、廃藩置県によって設置された「県」の地理的規模を合理化するために、約4箇月後と5年後との2回にわたって実施された系統的な府県統合についても述べる。各藩の武装解除の過程については「鎮台」を参照。
慶応3年12月9日（1868年1月3日）に勃発した王政復古の政変は事実上の中央政府が江戸幕府から朝廷へ移っただけに過ぎず、新政府内部の中央集権化を進めようとする勢力にとっては各地に未だ残る大名領（藩）の存在をどうするかが問題であった。明治2年6月17日（1869年7月25日）、274大名から版籍奉還が行われ土地と人民は明治政府の所轄する所となったが各大名は知藩事（藩知事）として引き続き藩（旧大名領）の統治に当たり、これは幕藩体制の廃止の一歩となったものの現状はほとんど江戸時代と同様であった。版籍奉還の時点で、一気に郡県制と統一国家を目指す勢力も新政府内にあったが政争に敗れた。一方、旧天領や旗本支配地等は政府直轄地として府と県が置かれ中央政府から知事（知府事・知県事）が派遣された。これを「府藩県三治制」という。なお「藩」という呼称は江戸時代からあったが、制度上で呼称されたのはこの時期が初めてであり、江戸幕府下では正式な制度として「藩」という呼称はなされなかった。したがって、公式には「藩」とは、明治2年（1869年）の版籍奉還から明治4年（1871年）の廃藩置県までの2年間だけの制度ともなる。新政府直轄の府と県は合わせて全国の4分の1程度に過ぎず、また一揆などによって収税は困難を極めたため、新政府は当初から財源確保に苦しんだ。当時、藩と府県（政府直轄地）の管轄区域は入り組んでおり、この府藩県三治制は非効率であった。また軍制は各藩から派遣された軍隊で構成されており、統率性を欠いた。そして各藩と薩長新政府との対立、新政府内での対立が続いていた。戊辰戦争の結果、諸藩の債務は平均で年間収入の3倍程度に達していた。財政事情が悪化したため、また統一国家を目指すために、自ら政府に廃藩を願い出る藩も出ていた（池田慶徳（鳥取藩）、徳川慶勝（名古屋藩）、細川護久（熊本藩）、南部藩など）。明治3年12月19日（1871年2月8日）、大蔵大輔・大隈重信が「全国一致之政体」の施行を求める建議を太政官に提案して認められた。これは新国家建設のためには「海陸警備ノ制」（軍事）・「教令率育ノ道」（教育）・「審理刑罰ノ法」（司法）・「理財会計ノ方」（財政）の4つの確立の必要性を唱え、その実現には府藩県三治制の非効率さを指摘して府・藩・県の機構を同一のものにする「三治一致」を目指すものとした。3つの形態に分かれた機構を共通にしようとすれば既に中央政府から派遣された官吏によって統治される形式が採られていた「府」・「県」とは違い、知藩事と藩士によって治められた「藩」の異質性・自主性が「三治一致」の最大の障害となることは明らかであった。薩摩藩、長州藩においては膨れ上がった軍の経費が深刻な問題となっており、これに土佐藩を加えた三藩から新政府直属の親兵を差し出すことで問題を回避するとともに、中央集権化が図られた。
明治元年11月（1868年12月）、紀州藩第14代藩主・徳川茂承より藩政改革の全権を委任された津田出は、陸奥宗光に会い、郡県制度（版籍奉還 廃藩置県）、徴兵令の構想を伝える。明治2年7月（1869年8月）、陸奥宗光は廃藩置県の意見書を提出するが、採用されず下野し、津田出らとともに紀州藩の藩政改革に参画する。紀州藩の藩政改革は、郡県制の実施、無益高（藩主や藩士に払う家禄を10分の1に削減）を実施、カール・ケッペンらによりプロシア式の洋式軍隊を創設し、四民皆兵の徴兵制度と満20歳以上の男子に徴兵検査の義務を実施した。また、藩主の下に執政を1人置き藩全体を統轄させた。執政の下に参政公議人を置き、執政の補佐や藩と中央政府との連絡を行った。また政治府と公用局、軍務局、会計局、刑法局、民政局の5局、教育を掌る所として学習館（後の和歌山大学）を設置した。それに加え、藩主の家計事務一切を藩政から分離する「藩治職制」を新設し、設置した。最低生活を保障する給与である無役高で禄高を10分の1に減額されたが、それぞれの官職についた者ついては文武役料が追加され、人材抜擢が行われた。この際、無役高のみの者に対しては、城下以外の移住、副業や内職のために農工商を営むことが許され、紀州藩での封建制度は崩壊した。なお、長州藩の鳥尾小弥太は、この改革に戊営副都督次席として参与している。この改革を西郷従道、西郷隆盛の代理で村田新八、山田顕義が見学した。この改革が、日本の近代国家のモデルケースとなり、明治4年（1871年）の廃藩置県、明治6年（1873年）の徴兵令に影響を与えた。
主に軍事面と財政面において中央集権体制を進める廃藩置県の必要性は次第に政府内で支持を増やしていた。一方で薩摩藩の島津久光などの近代化と中央集権化に反対する勢力も存在感を維持し、これらに対して大久保利通や木戸孝允などの新政府実力者は漸進的な姿勢をとらざるを得なかった。特に圧倒的な軍事力を抱える薩摩藩の動向は、大きな懸念材料となっており、薩摩藩出身の実力者たちは慎重な姿勢を見せていた。この現状に中間官僚たちは危機感を強めた。7月4日（8月19日）、兵制の統一を求めていた山口藩出身の兵部少輔山縣有朋の下に居合わせた同藩出身の鳥尾小弥太と野村靖が会話のうちにこの状況に対する危機感に駆られ、山縣に対して廃藩置県の即時断行を提議した。山縣は即座に賛成し、2人とともに有力者の根回しに走った。翌日には2人は、大蔵省を切り回し財政問題に悩む井上馨を味方に引き入れ、7月6日（8月21日）に、井上は木戸を、山縣は西郷隆盛を説得した。西郷は戊辰戦争後の薩摩藩における膨大な数の士卒の扶助に苦慮し、藩体制の限界を感じていた。薩摩藩で大きな支持を集める西郷の同意を得て、中央集権化を密かに目指していた大久保や木戸も賛成した。当初廃藩置県案は薩長両藩の間で密かに進められ、7月9日（8月24日）、西郷隆盛、大久保、西郷従道、大山厳、木戸、井上、山縣の7名の薩長の要人が木戸邸で案を作成した。その後に、公家、土佐藩、佐賀藩出身の実力者である三条実美・岩倉具視・板垣退助・大隈重信らの賛成を得た。予想された抵抗に対しては、薩長土三藩出身の兵からなる強大な親兵をもって鎮圧することが計画された。
廃藩置県は平安時代後期以来続いてきた特定の領主がその領地・所領を支配するという土地支配のあり方を根本的に否定・変革するものであり、「明治維新における最大の改革」であったと言えるものであった。だが、大隈が建議した「全国一致之政体」の確立までにはまだ多くの法制整備が必要であった。その事業は、岩倉使節団の外遊中に明治政府を率いた留守政府に託された。留守政府の元で徴兵令（海陸警備ノ制）・学制（教令率育ノ道）・司法改革（審理刑罰ノ法）・地租改正（理財会計ノ方）といった新しい制度が行われていくことになった。廃藩置県が急速に行われた最も重大な理由は軍制の統一および財政の健全化であった。このうち軍制については、藩軍事組織を解体し、徴兵令によって軍を再編成することによって統一が図られた。財政面では、廃藩置県直後の新政府の歳出のうち、37%が華士族への秩禄であった。その大部分を占める士族に関しては徴兵令によって家禄の根拠を失わせ、さらに秩禄処分によって華士族の秩禄を完全に廃止することで財政の改善が図られた。士族の大部分が近代統一国家の建設を支持していたこと、旧藩主階級を身分的かつ経済的に厚遇し東京に移住させて藩士たちと切り離したことで、改革への抵抗は抑えられた。版籍奉還の直後に旧藩主である知藩事の家禄は旧藩全体収入の10分の1とされ、かつ華族とされていた。また、版籍奉還により、旧藩主が藩知事の任命権を自発的に天皇に奉還していたことも、論理的に藩主の抵抗を難しくしていた。
廃藩置県により、旧藩の債務および家禄はすべて新政府の責任となった。既に江戸時代中期頃から各藩ともに深刻な財政難を抱えており、大坂などの有力商人からいわゆる「大名貸」を受けたり領民から御用金を徴収するなどして辛うじて凌いでいた。各藩とも藩政改革を推進してその打開を図ったが黒船来航以来の政治的緊張と戊辰戦争への出兵によって多額の財政出費を余儀なくされて、廃藩置県を前に自ら領土の返上を申し出て実際に解体される藩が狭山藩、大溝藩、鞠山藩、吉井藩、盛岡藩、長岡藩、福本藩、高須藩など続出する状況であった。また、幕末維新期には多くの藩で貨幣の贋造が行われ、外交問題に発展していた。これに加えて、各藩が出していた藩札の回収・処理を行って全国一律の貨幣制度を実現する必要性もあった（藩札も最終的には発行元の藩がその支払いを保証したものであるから、その藩の債務扱いとなる）。藩札の合計は3909万円、(藩札を除く)藩債の合計は当時の歳入の倍に相当する7413万円（=両）にも達していた。新政府は藩債を3種類に分割した。即ち、①明治元年（1868年）以後の債務については公債を交付しその元金を3年間据え置いた上で年4%の利息を付けて25年賦にて新政府が責任をもって返済する（新公債）、②弘化年間（1844年〜1847年）以後の債務は無利息公債を交付して50年賦で返済する（旧公債）、③そして天保年間以前の債務については江戸幕府が天保14年（1843年）に棄捐令（無利子年賦返済令）を発令したことを口実に一切これを継承せずに無効とする（事実上の徳政令）というものであった。藩札は、廃藩時の時価によって政府の紙幣と交換された。藩債のうち外交問題になりえる外債は、すべて現金で償還された。藩以外の旗本・御家人などの債務は償還対象外とされた。朝敵となった江戸幕府による債務は発生時期を問わずに、外国債分を除いてすべて無効とされた。また、維新後に新立あるいは再立が認められた朝敵藩の負債は新立・再立以後の負債のみが引き継がれ、それ以前のものは無効とされた。その結果、届出額の半額以上が無効を宣言されて総額で3486万円（うち、新公債1282万円、旧公債1122万円、少額債務などを理由に現金支払等で処理されたものが1082万円）が新政府の名によって返済されることになった（藩債処分）。新公債は、西南戦争の年を除けば毎年償還され、1896年までに予定通り全額が償還された。旧公債も、予定通り1921年に償還を完了した。藩債の大半は天保以前からの大名貸しが繰り延べられて来たものであり、尽く無効とされた。例えば有名な薩摩藩の調所広郷による「無利子250年分割払い」は35年間の支払いをもって無効とされた。一般に江戸時代の金利は高く、例えば薩摩藩の250年分割以前の平均金利は16%に達していた。貸し手の商人達から見れば大名貸は一種の不良債権であり元金返済の見込みは薄くても名目上は資産として認められ、金利収入は大きく、また社会的な地位ともなりえたがこの処分によってその全てが貸し倒れ状態になり商人の中にはそのまま破産に追い込まれる者も続出した。幕臣相手の債権を所有していた札差は瓦解した。大名貸し商人の多かった大阪（大坂から改称）は経済的に大打撃を受けて、日本経済の中心的地位から転落する要因となったのである。一方で、旧藩主やその家臣はすべての債務を免責された上、中には廃藩直前に藩札を増刷し債務として届け出て私腹を肥やした者もいたと言われている。
明治4年7月14日（1871年8月29日）に廃藩置県が実施された当初、府県名は都市名（府県庁所在地）を付けたものであるが特に旧幕府・旗本領や旧中小藩を引き継いだ県では府県庁所在地周辺よりも多くの飛地を遠隔地に持つ所が少なくない。以下の地方区分は、府県庁所在地によるものである。太字は廃藩置県以前から存在した府県。
明治4年10月28日（1871年12月10日）から11月22日（1872年1月2日）に行われた第1次府県統合によって、各府県の管轄区域は国・郡を単位とする一円的な領域に再編された。以下、9月に先行して実施された統合を除いて、法令全書所収の太政官布告により明治4年（1871年）末の段階の府県とそのエリアを示す（布告日は旧暦）。ただし太政官布告に記載されたエリアと実際のエリアには若干の異同があり、飛地領の管轄に対する指示も日付が前後している部分がある。また合併の期日も、資料によってはこれと異なるものもある。
すべて明治9年（1876年）。この統合で発足した県の中には、現在でも地域間対立や地理的要件の不一致などの問題を孕んでおり、名目上は一つの県でありながら実質上は別の県という地域が少なくない。
11歳からレスリングを始め、2007年にはパンアメリカン競技大会フリースタイル55kg級で銅メダルを獲得した。2008年8月、北京オリンピックフリースタイル55kg級に出場し、2回戦で敗退した。ブラジリアン柔術を学び、2013年に34歳で総合格闘技デビュー。
2015年3月21日、UFC初参戦となったUFC Fight Night: Maia vs. LaFlareでベントレー・サイラーと対戦し、右アッパーでKO勝ち。パフォーマンス・オブ・ザ・ナイトを受賞した。2017年、2連敗でUFCからリリースされた。
文芸誌『群像』1982年8月号に掲載され、同年10月13日に講談社より単行本化された。表紙の絵は佐々木マキ。「鼠三部作」の3作目である。1985年10月8日に講談社文庫として上下二分冊で文庫化され、2004年11月16日には文庫版の改訂版が出版された。本書により村上は第4回野間文芸新人賞（1982年）を受賞した。また、1991年にフランス語訳版『La Course au mouton sauvage』を翻訳した功績により、パトリック・ドゥヴォスが第2回野間文芸翻訳賞を受賞した。2002年時点までに、単行本・文庫本を合わせて247万部が発行されている。2016年7月1日、電子書籍版が配信開始。
1980年10月に刊行された村上龍の『コインロッカー・ベイビーズ』に感銘を受けた村上は、同じくらい息の長い作品を書きたい、モンタージュよりもストーリーテリングの見地から物語に勢いと強い完全性を与えたい、と思うようになる。翌1981年、村上は小説に専念するためジャズ喫茶「ピーター・キャット」を人に譲り渡した。「羊」というキーワードは前作『1973年のピンボール』の高橋たか子の書評（『群像』1980年4月号）から生まれた。「刈りこまれたつつじが草をはむ羊のような姿でところどころにちらばっていた」という描写について、日本には羊がいないのだから不適切な喩えだと高橋は述べた。村上は日本にも羊がいるに違いないと確信し、1981年10月、北海道に渡り、実際の羊を目にし、飼育者の話を聞き、役所に行って資料を調べた。取材旅行を行った後、千葉県の習志野にあった自宅で約4か月間集中して第一稿を書き上げた。村上は川本三郎との対談の中でレイモンド・チャンドラーの長編小説『長いお別れ』を下敷きにして書いたと述べており、また、1992年11月17日にバークレーで行った講演で次のように語っている。「この小説はストラクチャーについてはレイモンド・チャンドラーの小説の影響を色濃く受けています。（中略） 僕はこの小説の中で、その小説的構図を使ってみようと思ったのです。まず第一に主人公が孤独な都市生活者であること。それから、彼が何かを捜そうとしていること。そしてその何かを捜しているうちに、様々な複雑な状況に巻き込まれていくこと。そして彼がその何かをついに見つけたときには、その何かは既に損なわれ、失われてしまっていることです。これは明らかにチャンドラーの用いていた手法です。僕はそのような構図を使用して、この『羊をめぐる冒険』という小説を書きました」本書はフランシス・フォード・コッポラ監督の映画『地獄の黙示録』に着想を得たとも言われている。
1978年7月、大学時代に関係を持ったことのある女の子がトラックに轢かれて死んだ。妻と別れた直後のことだった。8月のはじめ、「僕」は耳専門の広告モデルの女の子と知り合い、彼女は「僕」の新しいガール・フレンドとなった。9月後半の昼下がり、仕事を休んでベッドの中で彼女の髪をいじりながら鯨のペニスや妻のスリップについて考えていると、ガール・フレンドが言った。「あと十分ばかりで大事な電話がかかってくるわよ」彼女ははっか煙草を吸って「羊のことよ」と言った。「そして冒険が始まるの」「僕」が相棒と共同経営している広告代理店に、右翼の大物の秘書が現われた。秘書は相棒に担当者（僕）と直接会って話がしたいと言った。「僕」が右翼の大物の屋敷に行くと、会社で製作したPR誌のページを引きのばした写真を見せられる。写真には星形の斑紋のある羊が一匹まぎれこんでいた。それは「鼠」によって北海道から送られてきた写真だった。出所がどこか尋ねられるも「僕」は拒否する。男は言った。「今日から二ヵ月以内に君が羊を探し出せれば、我々は君が欲しいだけの報酬を出す。もし探し出せなければ、君の会社も君もおしまいだ」「僕」は会社を辞め、ガール・フレンドと共に北海道へ渡った。
最後の舞台となった鼠の別荘がある地は、北海道美深町と推測される。「アイヌ人に率いられた一行が、旭川から北へと行き、その後東へ向かったこと」、「主人公たちが、旭川から北へ向かう列車に乗りつぎ、塩狩峠を越え、東に走るローカル線に乗り、終点が終着駅であること。また全国三位の赤字線であること」、「東から西へ流れる川（ニウプ川）があり、台地があること」などがその根拠である。「東に走るローカル線」は廃止となった国鉄美幸線、終着駅は仁宇布駅である。このため、仁宇布地区の農場が物語の舞台のモデルのひとつではないかといわれている。このほか、十二滝町ではサフォーク種などの羊が飼育されているが、本書執筆にあたって著者は同種が飼育されている北海道の士別市などで調査を実施した。
本書は「第一章 1970/11/25 水曜の午後のピクニック」という章および見出しで始まる。三島由紀夫が陸上自衛隊市ヶ谷駐屯地内で割腹自殺したのは、1970年11月25日水曜日の午後であった（三島事件）。『宝島』1981年11月号のインタビューで「三島由紀夫が死んだときは大学ですね。読みませんでしたか？」という質問に対し村上は次のように答えている。「ええ、読まないし、わかんないですね。でも、今度の三作目の小説は、三島由紀夫の死から始まるんです。1970年11月25日から。アメリカの雑誌なんか読んでると、友達と話できないんですよね。みんな吉本隆明とかね。(笑) あとはジョルジュ・バタイユとか、ジャン・ジュネとかね。あとは大江健三郎とかあのへんがはやりでしょ」本書は三島の長編小説『夏子の冒険』のパロディあるいは、書き換えであるという仮説がある。
村上は1981年から1982年にかけて、文芸誌『海』に『同時代としてのアメリカ』という評論を寄稿している（単行本未収録）。『地獄の黙示録』やレイモンド・チャンドラーの作品などを取り上げている。
堀越高等学校卒業。2002年8月、第8回『全日本国民的美少女コンテスト』のグランプリを受賞し、芸能界デビュー。2003年8月、『全日本国民的美少女コンテスト』の第8・9回本選出場者からなる21人組アイドルユニット美少女クラブ21（後に31人に増え、美少女クラブ31）を結成し、阪田瑞穂と共にグループのリーダーを務めた。『渡る世間は鬼ばかり』ではえなりかずきの彼女役を演じた。趣味は食品サンプル作り。憧れの女優は、樹木希林、野際陽子、室井滋。
フタバスズキリュウの化石は1968年（昭和43年）に、福島県いわき市大久町入間沢の大久川河岸で露出していた双葉層群玉山層入間沢部層（いりまざわぶそう）の Inoceramus amakusensis 帯から、当時高校生だった鈴木直によって発見された。この頃、各大陸に比べて面積が小さい日本列島では、首長竜や恐竜など中生代の大型爬虫類の化石が発見されることはないと考えられていた。フタバスズキリュウの発見により、こうした定説が覆され、専門家やアマチュア研究者による化石発掘が各地で盛んになった。フタバスズキリュウは、他のエラスモサウルス科の種に比べて目と鼻の間がより離れていることや、脛骨が長いこと、鎖骨と間鎖骨の接合部分の形状などが識別点（他の種や属などと区別される特徴）であるとされる。フタバスズキリュウが発掘された際、付近から大量のサメの歯が発見され、一部は骨に刺さっていた。このことから、このフタバスズキリュウはサメに襲われた、あるいは死体にサメが群がったものと考えられている。日本テレビのテレビ番組『ザ!鉄腕!DASH!!』の「恐竜発掘プロジェクト」による発掘がこのフタバスズキリュウが発見された現場のすぐ近くで行われ、実際に首長竜の化石が発見されている。なお、フタバスズキリュウとそれに続く巨大アンモナイトの発見によりいわき市北部には標本業者や学生が押し寄せるようになり、無秩序な発掘が問題化した。
「双葉鈴木竜」という名は発見者の苗字「鈴木」と、発見された地層の「双葉」層群から名付けられている。発見直後に調査のため来日したサミュエル・ウェルズにちなんで「ウェルジオサウルス・スズキイ」という学名が提案されていたが、当時は新種かどうかの判断がつかず、発見後38年経った2006年（平成18年）5月に国立科学博物館の佐藤たまき特別研究員（当時）と真鍋真主任研究員、群馬県立自然史博物館の長谷川善和館長（当時）ら3人の研究チームによってようやく新属新種の首長竜と判明し、「Futabasaurus suzukii （フタバサウルス・スズキイ）」という学名で正式に記載された。発見から正式な記載まで38年もかかったのは、種や属の特徴を比較研究する上で必要となる首長竜類の資料や情報自体が、世界的にも十分でなかったことによるという。しかし1990年代以降、エラスモサウルス科に関する研究資料や情報が増えたことに加え、2003年（平成15年）からは、世界の首長竜化石を数多く実見した経験を持つ佐藤研究員がチームに加わったことで正式な新種記載に漕ぎつけたという。佐藤研究員はこの化石を「カレ」と呼ぶほどの熱意を持って研究に臨んでいたといい、彼女がいなければ正式な記載まで更に5年はかかったかも知れない、と長谷川館長が感想を述べている。この化石の雌雄は不明であるが、佐藤研究員は「私が好きになったんだからオスでしょう」と言い、勝手に「カレ」と呼んでいる。ちなみにFutabasaurus（フタバサウルス）という名称は、これよりも早い1990年（平成2年）に双葉層群産のティラノサウルス類とみられる獣脚類（通称フタバリュウ）の学名として提唱されたことがあったが、学名に必要とされる記載文を伴ってはいなかった。命名規約上、このような名称は「裸名」(nomen nudum)と呼ばれ、学名としての適格性を持たず、先取権の原則も適用されないため、フタバスズキリュウの種としての記載の際に問題になることはなかった。
MBSラジオにおける初めての競馬中継は、1952年5月25日の第19回東京優駿（日本ダービー）で、当時の新日本放送(NJB)アナウンサーだった梅沢二三夫が実況を行った。以降も日本ダービーや桜花賞などビッグレースを単発的に中継。1963年から『日曜競馬中継』（にちようけいばちゅうけい）のタイトルでレギュラー放送を開始した。日本ダービーについては、2019年の時点で、1964年の第31回中継の実況が最も古い記録音源（アーカイブ）としてMBSの局内に保存されている。なお毎日放送は、1970年代までJRAの業務委託を受けて京都競馬場・阪神競馬場の場内実況も担当していた。1980年（昭和55年）までに日本短波放送（現・ラジオNIKKEI）へ一本化されるため、毎日放送は場内実況を降板した。
1970年4月に土曜日に限り「MBSジャンボサタデー」の1コーナーとして競馬中継をメインレースに限り放送。そして再度、1971年10月10日から『MBS日曜競馬』（エムビーエスにちようけいば）（13時開始）のタイトルでレギュラー放送を再開した。当初の司会には津川雅彦、片山明彦、ロイ・ジェームス、2代目桂春蝶、初代森乃福郎といったタレント、解説にも浅見国一、武田文吾など調教師や、ケイバブックからも内炭重雄、井尻恵三といった有名トラックマンを起用していた。
2013年4月からは、それまで異なっていたタイトルを統一。日曜日は『GOGO競馬サンデー!』、土曜日のCRKでの放送は『GOGO競馬サタデー!』（以下、『サタデー!』と省略）とされた。タイトルロゴには赤色が使用される。
2019年10月13日はプロ野球クライマックスシリーズ第4戦(試合開始14:00、阪神戦、東京ドーム)中継のため13:00から14:00までの放送で15:00から16:00までネット局向けに製作、MBSラジオでは秋華賞のみ放送する予定であった、しかし、前日に試合が行われる関東地方に台風第19号が上陸、交通機関の影響を考慮し試合開始時刻が15:30に変更になったため、MBSラジオのみ15:25に番組終了(提供読みなし）、ネット局は通常通りの放送となった。
『サタデー!』と、3日間開催の3日目や年末年始などに放送される『ホリデー!』はラジオ関西がMBSに制作委託を依頼して放送しているが、ナイターオフシーズンの『ホリデー!』はCRKではなくMBSラジオ自社で放送される場合がある。「サンデー!」に準じた製作を行っているが、MBSラジオ単独での放送で15時から行われている各ネット局での放送は行われない。「GOGO競馬サンデー!」では流れない、番組開始時の「Thank you! Happy today!～MBSラジオのうた～」のサビをアカペラで歌った音源も流れる。なお、レギュラー番組である「松井愛のすこ〜し愛して♥」は放送時間を20分延長、「こんちわコンちゃんお昼ですょ!」は休止、「上泉雄一のええなぁ!」は放送時間を短縮して放送。
GI最前線 ジョッキー★ナイト（ジーワンさいぜんせん ジョッキーナイト）は、MBSラジオで2012年11月より春季（4・5・6月に各1回）と秋季（11月に2回、12月に1回）に放送される、JRA騎手の出演によるトーク番組。テーマ曲はファットボーイ・スリム「Because We Can」。
中央競馬のGIレース開催前夜に放送。兄妹漫才コンビ・ビタミンSのお兄ちゃんがレギュラーだった時期は、騎手（2,3名）のトークをお兄ちゃんと女性レギュラーが「サポーター」として共に盛り上げる、というスタイルだった。2015年秋季と2016年春季は競馬通の野球評論家・赤星憲広（元・阪神タイガース外野手、MBSとはプロ野球関連での契約はなし）とMBSスポーツアナウンサーが「ホスト」となり、アスリートならではの視点で番組を進行する。2016年秋季は赤星に替わり元・プロテニスプレーヤーの沢松奈生子が担当。2017年春季については、「るんるん土曜リクエスト延長スペシャル」や「ナジャ・グランディーバのレツゴーサタデー」の3時間枠での放送が優先され、6月は全ての土曜日にプロ野球のナイトゲームが組まれたことから、放送されなかった。2017年秋季も放送がなく、番組は自然消滅になった。