stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
小田俊与
主な選挙歴

| 選挙 | 選挙区 | 政党 | 得票 | 惜敗率 | 順位 | 備考 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1951年参院補選 | 大阪府選挙区 | 諸派 | 6,127 | （0.02%） | 6/6 |  |
| 1951年衆院補選 | 旧東京都第6区 | 諸派 | 1,121 | （0.09%） | 12/13 |  |
| 1952年参院補選 | 静岡県選挙区 | 社会民主党 | 23,798 | 6.43% | 4/4 |  |
| 1952年衆院選 | 旧静岡県第1区 | 日本社会民主党 | 6,609 | 13.59% | 12/12 |  |
| 1953年参院選 | 全国区 | 社会民主党 | 22,668 | 14.19% | 197/234 |  |
| 1955年衆院選 | 旧静岡県第1区 | 無所属 | 5,901 | 10.35% | 10/13 |  |
| 1956年参院選 | 全国区 | 水爆禁止十字軍 | 29,923.252 | 12.43% | 137/150 | 兄の小田天界も 『日本国民党』から出馬 |
| 1957年参院補選 | 大阪府選挙区 | 諸派 | 7,574 | （0.01%） | 7/8 | 「小田としよ」名義 |
| 1958年衆院選 | 旧東京都第1区 | 世界連邦促進、戦争防止、 水爆禁止、死の灰禍対策、 国民生活安定、人道主政治連盟 | 1,809 | 2.02% | 9/13 |  |
| 1959年参院選 | 全国区 | 人道主義政治連盟 | 47,521 | 17.85% | 91/123 | 小田つる子（東京） 伊藤義志蔵（神奈川） 山岡周平（静岡） 植本武夫（三重） 小田スエ（鳥取） 飯塚孫士（愛媛） の6候補を同連盟公認で擁立 |
| 1959年参院補選 | 山形県選挙区 | 人道主義政治連盟 | 5,985 | （0.02%） | 3/5 |  |
| 1959年参院補選 | 兵庫県選挙区 | 人道主義政治連盟 | 16,309 | （0.02%） | 3/4 |  |
| 1960年衆院選 | 旧東京都第1区 | 自由民主党新人連盟 | 1,074.02 | 1.27% | 8/22 |  |
| 1962年参院選 | 全国区 | 米生産者価格引上期成会 | 51,240 | 13.60% | 82/107 |  |
| 1963年衆院選 | 旧静岡県第1区 | 無所属 | 1,483 | 1.88% | 9/9 |  |
| 1965年参院選 | 全国区 | 無所属 | 21,679 | 4.93% | 88/99 |  |
| 1967年衆院選 | 旧東京都第1区 | 無所属 | 537 | （0.88%） | 10/12 |  |
| 1968年参院選 | 千葉県選挙区 | 無所属 | 12,028 | 4.44% | 7/7 |  |
| 1971年参院選 | 静岡県選挙区 | 公害から県民を守る会 | 16,975 | 4.21% | 5/5 |  |
| 1972年参院補選 | 静岡県選挙区 | 無所属 | 75,326 | 9.17% | 5/5 |  |
| 1974年参院選 | 静岡県選挙区 | 無所属 | 18,783 | 4.25% | 7/7 |  |
| 1976年衆院選 | 旧東京都第1区 | 無所属 | 480 | 1.04% | 7/9 |  |
| 選挙 | 政党 | 得票 | 惜敗率 | 順位 | 備考 |
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| 1951年東京都知事選 | 社会民主党 | 24,601 | 1.72% | 4/6 |  |
| 1955年静岡県知事選 | 無所属 | 60,992 | 8.34% | 3/3 |  |
| 1955年東京都知事選 | 無所属 | 27,908 | 2.13% | 3/7 |  |
| 1958年栗東町長選 | 世界連邦促進、戦争防止、 水爆禁止、死の灰禍対策、 国民生活安定、人道主政治連盟 | 43 | 1.11% | 3/3 |  |
| 1959年静岡県知事選 | 世界連邦促進、戦争防止、 水爆禁止、死の灰禍対策、 国民生活安定、人道主政治連盟 | 31,482 | 4.40% | 3/3 |  |
| 1959年宮城県知事選 | 人道主政治連盟 | 3,564 | - | - |  |
| 1959年北海道知事選 | 世界連邦促進、戦争防止、 水爆禁止、死の灰禍対策、 国民生活安定、人道主政治連盟 | 13,370 | - | - |  |
| 1960年加悦町長選 | 無所属 | 34 | - | - |  |
| 1960年南幌町長選 | 無所属 | - | - | 2/2 |  |
| 1960年埼玉県知事選 | 人道主義政治連盟 | 5,746 | 1.32% | 4/6 |  |
| 1960年群馬県知事選 | 人道主義政治連盟 | 7,062 | 1.76% | 4/4 |  |
| 1960年富山県知事選 | 自由民主農民党 | 5,106 | 1.79% | 3/4 |  |
| 1961年新潟県知事選 | 無所属 | 5,512 | 0.99% | 3/3 |  |
| 1962年京都市長選 | 無所属 | 2,506 | 0.63% | 3/3 |  |
| 1963年東京都知事選 | 無所属 | 6,168 | 0.27% | 9/13 |  |
| 1964年埼玉県知事選 | 国民総株主運動 | 9,341 | 1.89% | 3/3 |  |
| 1964年山口県知事選 | 国民総株主運動 | 37,305 | - | - |  |
| 1971年静岡県知事選 | 無所属 | 24,535 | 2.67% | 3/3 |  |
小田が主宰した政治団体

新興日本主義國民運動沖縄聯盟
皇国日本党 → 皇国日本運動本部
社会民主党
日本社会民主党
自由民主農民党
国民総株主運動
人道主義政治連盟
世界連邦促進、戦争防止、水爆禁止、死の灰禍対策、国民生活安定、人道主義政治連盟
水爆禁止十字軍
米生産者価格引上期成会
公害から県民を守る会
大日本独立青年党（参加、清水亘の項参照）
著書

『沖繩振興計畫とは如何なるものか』 振興沖繩新聞社、1932年12月
『翼賛運動と近衛公』 俊平書房、1940年
『近衛新體制の全貌 - 高度國防國家建設 東亞生命圏確立』皇國日本新聞社、1940年
『聖戰劃帳 戰ふ東條首相』 博文館新社、1943年4月
『ヒューマニズム詩集 覚えはない アイクとマレンコフへ』太陽出版社、1953年
『日航の安全運航の確立・乱脈無能経営に行革を 株主総会質問演説の草案』世界タイムス社、1983年
作詞

『カチヌケニッポン』（勝ち抜け日本）、『センセンノオホミコトノリ』（宣戦の大詔） - 山田耕筰作曲、日蓄兒童合唱團歌唱
『ウントツクロ』（うんと作ろ）、『コウサイカヒマシヨ』（公債買いましょ） - 山口保治作曲、日蓄兒童合唱團歌唱
『東條兵團』『宣戰の大詔を拝し奉りて』 - 大村能章作曲
『ボクラノトウジヨウサン』（僕等の東條さん） - 佐々木すぐる作曲、高橋祐子歌唱
『ニツポンバンザイ』（日本万歳） - 弘田龍太郎作曲、竹村明代歌唱
『ニツポンバンザイ』（日本万歳） - 古關裕而作曲、狩谷和子歌唱
『ススメ一オク』（進め1億） - 弘田龍太郎作曲、日蓄兒童合唱團歌唱
『ツルハシセンシ』（鶴嘴戦士）、『スパイヨウジン』（スパイ用心） - 弘田龍太郎作曲、竹内邦子・日蓄兒童合唱團歌唱
『シナジヘン』（支那事変） - 古關裕而作曲、狩谷和子歌唱
『撃ちして止まむ』 - 古關裕而作曲、霧島昇歌唱
『カチイクサ』（勝ち戦） - 山本芳樹作曲、望月節子・日蓄兒童合唱團歌唱
『ニクイベイエイ』（憎い米英） - 山本芳樹作曲、高橋悦子・日蓄兒童合唱團歌唱
『シンジユワンコウゲキ』（真珠湾攻撃） - 海軍軍樂隊作曲、伊藤武雄・日蓄兒童合唱團歌唱
『マライセンキ』（マライ戦記） - 陸軍軍樂隊作曲、望月節子歌唱
『ミノリノアキ』（稔りの秋） - 服部良一作曲、日蓄兒童合唱團歌唱
『セカイノヨアケ』（世界の夜明け） - 長谷基孝作曲、望月節子・日蓄兒童合唱團歌唱
家族

小田榮　元社会大衆党衆議院議員　兄
小田ひかる（二代目小田天界）　『全東京新聞』発行人、作詞家、日本歌謡芸術協会理事長　甥（榮の息子）
小田天児　プロサーファー　甥（榮の息子）
群馬銀行

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 群馬銀行本店
種類:  株式会社
機関設計:  監査役会設置会社
市場情報:  東証プライム 8334 1969年4月1日上場 
略称:  群銀、ぐんぎん、GB、群馬銀
本社所在地:   日本 〒371-8611 群馬県前橋市元総社町194番地
設立:  1932年（昭和7年）9月14日
業種:  銀行業
法人番号:  3070001003513 
金融機関コード:  0128
SWIFTコード:  GUMAJPJT
事業内容:  預金業務、貸出業務、有価証券売買業務・投資業務、為替業務など
代表者:  代表取締役会長 堀江信之 代表取締役頭取 深井彰彦
資本金:  486億52百万円 （2024年3月31日時点）
発行済株式総数:  4億2588万8千株 （2024年3月31日時点）　
売上高:  連結：1,765億8,900万円 単独：1,432億4,300万円 （2023年3月期）
経常利益:  連結：383億1,600万円 単独：335億6,700万円（2023年3月期）
純利益:  連結：279億3,300万円 単独：246億2,200万円 （2023年3月期）
純資産:  連結：5730億95百万円 単独：5121億43百万円 （2024年3月31日時点）
総資産:  連結：10兆8182億18百万円 単独：10兆7635億86百万円 （2024年3月31日時点）
従業員数:  連結：2,983人 単独：2,767人 （2024年3月31日時点）
決算期:  3月31日
主要株主:  日本マスタートラスト信託銀行(信託口) 14.10% 株式会社カストディ銀行(信託口) 4.93% 群馬銀行従業員持株会 3.20% 住友生命保険 2.62% 明治安田生命保険 2.58% 東洋製罐グループホールディングス株式会社 1.80% 日本生命保険 1.59% （2023年3月31日時点）
主要子会社:  #関係会社参照
外部リンク:  https://www.gunmabank.co.jp/
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| 群馬銀行のデータ |
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法人番号:  3070001003513 
店舗数:  159店舗 （本支店・出張所）
貸出金残高:  6兆4678億円
預金残高:  8兆3162億円
特記事項： （2024年3月31日時点）
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株式会社群馬銀行（ぐんまぎんこう、英: The Gunma Bank, Ltd.）は、群馬県前橋市に本店を置く地方銀行。略称は群銀（ぐんぎん）、GB。
概要

群馬県前橋市に本店を置く。県外支店は、埼玉県、栃木県、東京都、長野県、大阪府に加え、明治期の生糸貿易の名残で、神奈川県横浜市にも開設されている。群馬県および前橋市・高崎市をはじめとする県内の市町村の多くから指定金融機関として指定されている。
9人制バレーボール女子部（群馬銀行グリーンウイングス）は、全国タイトル計44回（歴代最多、全日本実業団11回・国体13回・全日本総合11回・桜田記念9回）を誇る強豪と知られる。
TSUBASAアライアンス参加行のひとつである。
営業政策

群馬県内ではメインバンクシェア率46.28％と、2位のしののめ信用金庫の8.36％と比べて圧倒的な差をつけていることから、経営資源を県内だけでなく県外に投入して積極的な営業攻勢を行っている。重点的に営業力を強化している南関東地区には年に1店のペースで店舗を開設し、千葉県松戸市や神奈川県相模原市にも新規店舗を開設している。また、群馬県の西隣に位置する長野県には店舗が県内に1店舗と少ないものの、中小企業には「金利を安くできる」という資料を配布、住宅ローンやアパートローンでも長野県内の金融機関と競争を繰り広げるなど、県内シェアの獲得に動いている。
2019年に打ち出した今後の店舗戦略では、インターネットバンキングの広がりなどに対応して、支店・出張所を、地域の中核となる「フラッグシップ店」と「サテライト店」、個人取引向けのスマート出張所や移動店舗車に分けていくほか、ブランチインブランチによる店舗統廃合、インストアブランチを含む土日祝日営業の個人向け窓口拡充に取り組むことを表明した。
沿革

1877年（明治10年）8月22日 - 前身である第三十九国立銀行が大蔵省に設立出願。
1878年（明治11年）
9月12日 - 第三十九国立銀行開業許可免状下付。
11月12日 - 営業開始。前橋本町93番地が開業の地であったと推定される。初代頭取は稲葉秀作（後の第4代前橋市長）。
1898年（明治31年）9月10日 - 普通銀行に転換、株式会社三十九銀行となる。
1918年（大正7年）11月1日 - 三十九銀行と上毛物産銀行が合併、群馬銀行（第一次）を設立。
1919年（大正8年） - 群馬県高崎市の有志によって、上州銀行が設立。
1921年（大正10年）7月1日 - 群馬銀行（第一次）が上毛貯蓄銀行、前橋商業銀行を吸収合併。
1928年（昭和3年）7月1日 - 群馬銀行（第一次）、上毛実業銀行、伊勢崎銀行が合併し株式会社群馬中央銀行設立。
1930年（昭和5年）7月 - 群馬中央銀行が利根銀行を吸収合併。
1931年（昭和6年）3月1日 - 群馬中央銀行が群馬銀行（第二次）に商号変更。
1932年（昭和7年）
9月14日 - 県内の中小金融機関の大同合併を目的とした県是銀行である群馬県金融株式会社が発足。
10月 - 群馬県金融、銀行業の認可を得て株式会社群馬大同銀行に改称。
11月 - 群馬大同銀行が群馬銀行（第二次）および上州銀行を吸収合併。
1933年（昭和8年） - 倉賀野銀行が解散し群馬大同銀行倉賀野支店となる。
1941年（昭和16年） - 富岡銀行、大間々銀行、松井田銀行、下仁田銀行、上毛銀行を吸収合併。
1944年（昭和19年）12月1日 - 上毛貯蓄銀行を吸収合併。群馬県における一県一行の完成。
1945年（昭和20年）8月5日 - 前橋空襲で本店（元第三十九国立銀行本店）が焼失。竪町支店に本店を移し同月7日から営業再開。
1946年（昭和21年） - 旧本店跡地に仮社屋を再建。
1952年（昭和27年） - 前橋市本町に本店ビルが完成。（現・前橋プラザ元気21、旧・西友前橋店→西友前橋西武店→LIVIN前橋店）
1955年（昭和30年） - 株式会社群馬銀行に商号変更。
1969年（昭和44年） - 東京証券取引所第二部に上場（翌年、同第一部に指定替え）。
1972年（昭和47年）
4月 - 前橋市元総社町に本店ビルが完成。
11月 - 総合オンラインシステム稼動。
1978年（昭和53年）- 第二次総合オンラインシステム稼動。
1978年（昭和53年）1月17日 - 邑楽町支店に銀行強盗。日本赤軍を名乗る男に1400万円が奪われる。
1987年（昭和62年）- 第三次総合オンラインシステム稼動。
2000年（平成12年） - イーネットに加盟。コンビニATMの設置を開始。
2004年（平成16年） - アイワイバンク銀行（現：セブン銀行）に加盟。
2005年（平成17年） - 金融庁から、法令順守体制を確立し、健全な業務運営を求める業務改善命令が発動される。
2007年（平成19年） - てのひら静脈による生体認証ICキャッシュカードの発行を開始。
2008年（平成20年） 4月7日 - イーネットATM及びセブン銀行ATMでの平日日中の手数料無料化及び、キャッシュカードでの本支店間のATM振込手数料を無料化。
2010年（平成22年） - ローソン・エイティエム・ネットワークス（LANs/ローソンATM）に加盟。
2013年（平成25年）
2月4日　- 神奈川県内2店舗目となる相模原支店を開設。
9月9日　- 東日本大震災・福島第一原子力発電所事故による群馬県内避難者支援の一環で東邦銀行とATM相互無料開放を開始。
2014年（平成26年）
4月1日 - ぐんまちゃんデザインの通帳及びICキャッシュカードの発行を開始。それに伴いダンディーベアデザインの通帳及び磁気キャッシュカードの発行を終了。
7月7日 - イーネットATM及びセブン銀行ATM及びローソンATMでの平日日中の手数料再有料化（ローソンATMについては有料化）及び、キャッシュカードでの本支店間のATM振込手数料を再有料化。
8月18日  - 県内5信用金庫（高崎信用金庫、アイオー信用金庫、利根郡信用金庫、館林信用金庫、北群馬信用金庫）とATM相互無料開放を開始。
10月20日 - 足利銀行および栃木銀行とATM相互提携無料開放を開始。
11月17日 - 地域経済活性化支援機構や県内の他の金融機関とともに「ぐんま医工連携活性化ファンド」を設立。
12月8日 - 荻窪支店（東京都杉並区荻窪）を開設。
2015年（平成27年）
1月26日 - 県内3信用組合（群馬県信用組合、あかぎ信用組合、ぐんまみらい信用組合）とATM相互無料開放を開始。
3月2日 - 常陽銀行および横浜銀行とATM相互無料開放。
10月5日 - 川崎支店（神奈川県川崎市幸区）および川崎ローンステーションを開設。
2016年（平成28年）
2月12日 - 完全子会社であるぐんぎん証券を設立。同年10月3日に開業。
5月16日 - 葛西支店（東京都江戸川区西葛西）および葛西ローンステーションを開設。
6月 - 一般職を廃止。全行員を総合職に転換。
7月14日 - スカイオーシャン・アセットマネジメントに資本参加。
11月30日 - ほけんの窓口グループと業務提携。
2017年（平成29年）
7月18日 - 足立支店（東京都足立区）を開設。
2019年（令和元年）7月30日 - 株式会社群馬スポーツマネジメント、株式会社草津温泉フットボールクラブとの業務提携発表。
2020年（令和2年）
3月31日 - 中小企業の事業承継支援を目的としたM&Aのため、群馬県内3信用金庫（高崎信用金庫、桐生信用金庫、しののめ信用金庫）と業務提携。
12月11日 - TSUBASAアライアンスに参加。
2021年（令和3年）12月22日 - 第四北越銀行と連携協定「群馬・第四北越アライアンス」を締結。地盤とする群馬、新潟両県の観光・物産振興や地域活性化などの分野で協力するほか、両行の顧客基盤を活用した事業承継やM&A（合併・買収）の支援、ビジネスマッチングにも取り組む。
情報処理システム

勘定系システムは富士通が構築した。また情報系システムは日立製作所、日本オラクルが開発にあたった。さらに顧客分析システムは、横浜銀行など地銀6行が共同で導入しているシステムに参加している。
クレジットカード

群馬銀行は自行でジェーシービーのフランチャイジーになり、VJAに加入している。
GBドリームプラスカード VISA JCB：ICキャッシュカード一体型クレジットカード。
群馬銀行iD：NTTドコモのポストペイドおサイフケータイのiDでも利用できるクレジットカード。
ATM提携

→詳細は「公式サイトの店舗・ATM一覧」を参照
利息付与時期

普通預金は、1,000円以上の残高に対して、1,000円単位で利息を計算し、毎年2月と8月に口座に付与される。
関係会社 > 連結子会社

群馬中央興業株式会社
ぐんぎん証券株式会社
ぐんぎんコンサルティング株式会社（2018年10月開業）
群馬財務（香港）有限公司
ぐんぎんリース株式会社
群馬信用保証株式会社
関係会社 > 持分法適用子会社

株式会社群銀カード
ぐんぎんシステムサービス株式会社
スカイオーシャン・アセットマネジメント株式会社
ギャラリー

高崎支店（高崎市）
戸田支店（埼玉県戸田市）
ぐんぎん尾瀬片品発電所（片品村、同行が命名権を取得した東京発電の水力発電所）
番組提供

ビジネスジャーナル　群馬テレビ
こころにぐぐッと群馬県TBSラジオ＆コミュニケーションズ-群馬県、群馬銀行を含む県内企業
人工知能

人工知能（じんこうちのう、英: artificial intelligence）、AI（エーアイ）は、「『計算 (computation)』の概念と道具の『コンピュータ (computer)』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)』で情報工学者の佐藤理史は次のように説明した。
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| 「 | 誤解を恐れず平易にいいかえるならば、「これまで人間にしかできなかった知的な行為（認識、推論、言語運用、創造など）を、どのような手順（アルゴリズム）とどのようなデータ（事前情報や知識）を準備すれば、それを機械的に実行できるか」を研究する分野である。 | 」 |
概要 > 「人工知能」の定義・解説

| 出典 | 定義・解説 |
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日本語辞典『広辞苑』: 推論・判断などの知的な機能を備えたコンピュータ・システム
百科事典『ブリタニカ百科事典』: 科学技術 > コンピュータ … 人工知能（AI）。一般的に知的存在に関連している課題をデジタルコンピュータやコンピュータ制御のロボットが実行する能力〔アビリティ〕
人工知能学会記事「教養知識としてのAI」: 『人工知能とは何か』という問いに対する答えは，単純ではない．人工知能の専門家の間でも，大きな議論があり，それだけで1 冊の本となってしまうほど，見解の異なるものである．そのような中で，共通する部分を引き出して，一言でまとめると，『人間と同じ知的作業をする機械を工学的に実現する技術』といえるだろう
学術論文「深層学習と人工知能」: 人工知能は，人間の知能の仕組みを構成論[要曖昧さ回避]的に解き明かそうとする学問分野である
学術論文「人工知能社会のあるべき姿を求めて」: 人工知能をはじめとする情報技術はあくまでツール
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・ソフトウェア群・コンピュータシステム、アルゴリズムとも言われる。主力な特化型AIとしては、
自然言語処理（機械翻訳・かな漢字変換・構文解析・形態素解析・RNN等）、
専門家の論理、知識や条件による判断を模倣するエキスパートシステム、ナレッジグラフ[要曖昧さ回避]、因果推論
データから特定のパターン[要曖昧さ回避]を検出・抽出、予測、分類する統計的機械学習及び深層学習(画像認識・音声認識・数値予測・故障診断)、ベイジアンネットワーク
データの特徴量を圧縮し、別の情報を作り出す深層学習(VAE、拡散モデル)
優秀な個体を自然淘汰で選別する遺伝的アルゴリズム
最善手の探索(モンテカルロ木探索、ダイクストラ法)
等がある。
概要 > 概史

人工知能の分野では、コンピュータ黎明期の1950年代から研究開発が続けられ、第1次「探索と推論」と第2次「知識表現」と2回のブームが起きたが、社会が期待する水準に到達しなかったことから各々のブームの後に冬の時代を経験した。
2010年頃から、ディープラーニングの分野で1年で4.2倍もの性能向上を達成する新しいスケーリング則が開始された。計算機の性能向上により、パラメータ数やデータセットの規模を拡大したことで非連続的に起きた現象（相転移などと呼ばれる現象）である。
2012年以降、Alexnetの登場で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、急速に研究が活発となり、第3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とQ学習や方策勾配法など強化学習を導入したAIが完全情報ゲームである囲碁などのトップ棋士、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)」がオンライン対戦サイト「天鳳」で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た。第3次人工知能ブームの主な革命は、自然言語処理、センサーによる画像処理など視覚的側面が特に顕著であるが、社会学、倫理学、技術開発、経済学なども大きく影響する。
第3次人工知能ブームの2022年11月30日にOpenAIからリリースされた生成AIのChatGPTが質問に対する柔軟な回答によって注目を集めたことで、企業間で生成AIの開発競争が始まり、積極的に実務に応用される。この社会現象を第4次人工知能ブームと呼ぶ者も現れている。ChatGPTの登場以降、人工知能は汎用人工知能の実現に向かって継続的な進化を続けていると主張するエンジニアや科学者も少なくない。
研究開発を行う組織、国家プロジェクト > Google

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1ゼタバイトに達する。Googleは、ドイツのマックスプランク研究所と共同研究を始め、脳の電子顕微鏡写真から神経回路の再構成を研究している。
→詳細は「ブレイン・イニシアチブ」を参照
研究開発を行う組織、国家プロジェクト > マイクロソフト

マイクロソフトは「AI for Good Lab」（善きAI研究所）を設置し、eラーニングサービス「DeepLearning.AI」と提携している
。
研究開発を行う組織、国家プロジェクト > 中国のプロジェクト

中国は2016年の第13次5か年計画から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いる。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。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。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。
研究開発を行う組織、国家プロジェクト > フランスのプロジェクト

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。
研究開発を行う組織、国家プロジェクト > 日本

日本の大学では、AIに関する研究や教育は、情報工学科や情報理工学科コンピュータ科学専攻などで行われている。
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。
2025年1月、ソフトバンクグループ（SBG）の孫正義は、アメリカのOpenAIと共同会社「スターゲート」を設立し孫がその会長に就任し、当初1千億ドル（約 15.5兆円）を投資し、アメリカのテキサス州にAI開発に使うデーターセンターの建設を予定と発表した。その後に他地域にも展開し、4年間で投資額を最大で5千億ドル（77.8兆円）に増やす見込みという。
2025年2月、ソフトバンクグループとOpenAIは、企業向けAIのクリスタル・インテリジェンス（Cristal intelligence）の開発・販売に関するパートナーシップおよび、世界にさきがけ日本国内で提供してゆくことを発表した。
応用例 > 脳神経科学・計算神経科学

計算神経科学や人工知能の産物であるChatGPTと同様の言語モデルは、逆に今、脳神経科学研究の理解に寄与している。
→「ブレイン・イニシアチブ」、「Blue Brain」、および「計算神経科学」も参照
応用例 > 医療・医用情報工学・メドテック

医療現場ではAIが多く活用されており、最も早く導入されたのは画像診断と言われている。レントゲンやMRI画像の異常部分を検知することで、病気の見逃し発見と早期発見に役立っている。また、AIがカルテの記載内容や患者の問診結果などを解析できるよう、自然言語処理技術の発展も進んでいる。今後はゲノム解析による疾病診断、レセプトの自動作成、新薬の開発などが行えるよう期待されている。
また、症例が少ない希少疾患の場合、患者の個人情報の保護が重要になるため、データを暗号化した状態で統計解析を行う秘密計算技術にAIを活用して、データの前処理、学習、推論を行えることを目指す研究が行われている。
→「」および「」も参照
応用例 > スマート農業・アグリテック

AIを搭載した収穫ロボットを導入することで、重労働である農作業の負担を減らしたり、病害虫が発生している個所をAIでピンポイントで見つけだして、農薬散布量を必要最小限に抑えたりすることが可能になる。AIで事前に収穫量を正確に予測できれば、出荷量の調整にも役立つ。
Googleは農作物のスキャニングと成長記録を行う農業AIロボット「Don Roverto」を開発。多くの苗の個体識別を行い実験を繰り返すことで、厳しい環境下でも耐えられる気候変動に強い種を瞬時に見つけ出せる。
世界的な関心や社会貢献の観点からも、人工知能は国連が推進する持続可能な開発目標 (SDGs) の達成に貢献する。
→「スマート農業」、「E-agriculture」、および「」も参照
応用例 > 人間の援助

2022年秋に大規模言語モデルによる生成AIのChatGPTが公開されて以来、人と会話して人を援助することが可能になった。生成AIは人間を模倣しようとするが、質の高い返答を生成させるには、質問する側の人間があらかじめ言葉で詳細な指示をすることが必要であり、その指示を作文する技術がプロンプトエンジニアリングであり、生成AIが人間の期待どおりに機能するよう入力テキストを作文する技術であり、そこには創造性と試行錯誤することも含まれる。
2023年10月、『ネイチャー』誌で、ウィキペディアの信頼性が人工知能によってついに向上する可能性が示された。
子どものネット上の安全に人工知能を入れることは、国連や欧州連合で継続的に注目されている。
2歳児の失読症の診断など、子どもの発達にも寄与している。
応用例 > 自動運転

2023年4月に自動車の自動運転は、レベル4（一定条件下で完全に自動化した公道での走行）が解禁された。福井県永平寺町では実証実験に成功しており、2023年度中に運転許可を申請する方向で検討している。
中国製掃除ロボットに自動運転技術が応用されている。
応用例 > 日常サービス

2023年現在、人工知能を用いたサービスが日常生活に浸透してきている。PCやスマートフォンの画像認識による生体認証や音声認識によるアシスタント機能はすでに普通のサービスとなっている。AIスピーカーも普及してきている。
人工知能は、台風被害の予測、地震被災者の支援、健康のための大気汚染の把握などにも応用されている。
応用例 > 文化・芸術

→「」を参照
音楽分野は、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。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。特定の音声を学習させて、声優の仕事を代替したり、特定のキャラクターや歌手などの声で歌わせたりなどが行われており、規制やルール作りなどの必要性が議論されている。前述した音声学習を用いて1つのトラックから特定の楽器や歌声を取り出す「デミックス」と呼ばれる技術も登場し、ビーチ・ボーイズやビートルズなどはこれを活用してトラック数の少ない時代の楽曲をリミックスして新たなステレオ・ミックスを作成したり、セッション・テープが破棄されたりマルチ・テープの音源に欠落がありモノラルしか存在しなかった楽曲のステレオ化をするなどしている。2023年にビートルズが発表したシングル『ナウ・アンド・ゼン』ではジョン・レノンが1970年代に録音したカセットテープからボーカルを抽出するのに使われた。
画像生成の技術としては、VAE、GAN、拡散モデルといった大きく分けて三種類が存在する。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。AIに自然言語で指定したイラスト生成させるサービス（Stable Diffusionなど）も登場している。このような人工知能を利用して制作された絵画は「人工知能アート (Artificial intelligence art)」と呼ばれているが、教師データとして利用された著作物の知的財産権などを巡り、深刻な懸念が広がっている。
人工知能は、絶滅危惧言語や生物多様性の保護にも応用されている。学術的に構造化された文献レビューとして通常質の高い証拠とされる統計的な文献分析や、学術的な風土のために発表できなかった研究などの問題を考慮した体系的な見方を提供することに加え、人工知能や自然言語処理機能を用いた厳密で透明性の高い分析を行うことで、科学的な再現性の危機をある程度解決しようと試みている。
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。
スポーツの分野では、AIは選手の怪我のリスクやチームのパフォーマンスを予測するのに役立つ。
メタ分析によれば、AIが政治的な意思決定を行うことも、2020年時点では学術界ではまだ注目されておらず、AIと政治に関するトピックは、学術界ではビッグデータやソーシャルメディアにおける政治的問題に関する研究が中心となっていた。人工知能による人類絶滅の危険を懸念する声が存在するが
、一方で平和を促進するための文化的な応用も存在する。系統的レビューの中には、人工知能の人間を理解する能力を借りてこそ、テクノロジーは人類に真の貢献ができると分析するものもある。
歴史

→詳細は「人工知能の歴史」を参照
歴史 > 人工知能以前

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。
歴史 > 20世紀中頃～

1950年代になるとAIに関して活発な成果が出始めた。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。
1956年に行われた、ダートマス会議開催の提案書において、人類史上、用語として初めて使用され、新たな分野として創立された。
1957年、コーネル航空研究所に所属していたフランク・ローゼンブラットが当時のIBM 704を使用して、パーセプトロンをシミュレートした。その後米国海軍研究局の情報システム部門から資金援助を受け、画像分類学習システム「マークIパーセプトロン」を開発。紙に印刷された正方形と円を区別しすることに成功した。また図形だけでなく文字の区別にも成功し、統計的機械学習だけでなく二項分類に人工神経が有用とみなされた最初の事例となった。1960年以降、これらの成功例を受けて中央情報局は航空写真の分析にパーセプトロンの応用をテストした。
1967年、数理工学者の甘利俊一が多層パーセプトロンの確率的勾配降下法を考え世界初の定式化に成功。あまり注目されずに終わったが、1986年にヒントンらが誤差逆伝播法として再発見。
1979年、NHK技研で研究者として所属していた福島邦彦氏が曲率を抽出する多層の神経回路にコグニトロン型の学習機能を取り入れて、多層神経回路モデル「ネオコグニトロン」を発明。
1980年代から急速に普及し始めたコンピュータゲームでは、敵キャラクターやNPCを制御するため、パターン化された動きを行う人工無能が実装されていた。
1990年代はAIの多くの分野で様々なアプリケーションが成果を上げた。特に、ボードゲームでは目覚ましく、1992年にIBMは世界チャンピオンに匹敵するバックギャモン専用コンピュータ・TDギャモンを開発し、IBMのチェス専用コンピュータ・ディープ・ブルーは、1997年5月にガルリ・カスパロフを打ち負かし、同年8月にはオセロで日本電気のオセロ専用コンピュータ・ロジステロに世界チャンピオンの村上健が敗れた。
歴史 > 20世紀中頃～ > 日本における第二次AIブーム

日本においてはエキスパートシステムの流行の後にニューロファジィが流行した。しかし、研究が進むにつれて計算リソースやデータ量の不足，シンボルグラウンディング問題，フレーム問題に直面し、産業の在り方を激変させるようなAIに至ることは無く、遅くとも1994年頃までにはブームは終焉した。第二次AIブームにおける計算リソースと学習用データの不足は特に深刻であり、機械学習というパラダイムを本格的に試すことが難しく、人間による知識表現に重きを置く傾向にあった。1994年5月25日に計測自動制御学会から第二次AIブームの全容をB5判1391ページにわたって学術論文並みの詳細度でまとめた『ニューロ・ファジィ・AIハンドブック』が発売されている。この書籍ではシステム・情報・制御技術の新しいキーワード、ニューロ・ファジィ・AIの基礎から応用事例までを集めている。
なお、日本政府や中央官庁が主導した第五世代コンピュータプロジェクト（1982年 - ）やΣプロジェクト（1985年-）は巨額の費用を投入したが、世界的な評価も得られず産業応用の目途も付かないままとなり、1992年頃には失敗が明らかとなっていた。
歴史 > 20世紀中頃～ > 日本における第二次AIブーム > 小規模コンピュータにおけるAI

この当時、パソコンやワークステーションを遥かに下回る性能の小規模コンピュータにもAIが搭載された。
電卓の発展形であるポケットコンピュータではAI開発環境（LISP言語）を搭載した『CASIO AI-1000』という製品が発売された。但し、計算量の多いニューラルネットワークの開発は殆ど不可能である。本製品はポケットコンピュータでは唯一のAI開発に対応した製品であった。
1990年2月11日に発売された大人気ファミコンゲームの『ドラゴンクエストIV 導かれし者たち』では最新技術として学習を行うAIの搭載がパッケージに書かれていることから、エンタメを通して一般家庭にもAIが認知され浸透し始めたことが分かる。このAIはファミコンでは最高水準であり、様々な評価値や先読みのシミュレーションとルールベースを組み合わせて構築されており、1990年というデジタルゲームのAIとしては極めて早い時期に発表されたまとまった成果であった。こちらも計算量の多いニューラルネットワークは利用していない。
歴史 > 20世紀中頃～ > 日本における第二次AIブーム > ニューロファジィ

1980年代後半から1990年代中頃にかけて、従来から電子制御の手法として用いられてきたON/OFF制御，PID制御，現代制御の問題を克服するため、知的制御が盛んに研究され、知識工学的なルールを用いるファジィ制御，データの特徴を学習して分類するニューラルネットワーク，その2つを融合し、ファジィルールをニューラルネットワークで調整するニューロファジィという手法が日本を中心にブームを迎えた。1987年には予見ファジィ制御が仙台市において開業した地下鉄のATOに採用され、バブル期の高級路線に合わせて、白物家電製品でもセンサの個数と種類を大幅に増やし、多様なデータを元に運転を最適化するモデルが多数発売され始めた。更に後には、人工知能とは異なるものの制御対象のカオス性をアルゴリズムに組み込んで制御するカオス制御が実用化されることになる。従来の単純な論理に基づく制御と比較して柔軟な制御が可能になることから、遅くとも2000年頃にはファジィ制御，ニューロ制御，カオス制御などの曖昧さを許容する制御方式を総称してソフトコンピューティングと呼ぶようになっている。この当時のソフトコンピューティングについては理論的な性能向上の限界が判明したため、各種機器の制御の柔軟性を限定的に向上させただけでブームが終わったが、ブームが去った後も実用的な知的制御技術として用いられ続けている。
ファジィについては、2018年までに日本が世界の1/5の特許を取得している事から、日本で特に大きなブームとなっていたことが分かっている。
歴史 > 20世紀中頃～ > 日本における第二次AIブーム > ニューロファジィ > ブームの経緯

松下電器（現パナソニック）が1985年頃から人間が持つような曖昧さを制御に活かすファジィ制御についての研究を開始し、1990年2月1日にファジィ洗濯機第1号である「愛妻号Dayファジィ」の発売に漕ぎ着けた。「愛妻号Dayファジィ」は従来よりも多数のセンサーで収集したデータに基づいて、柔軟に運転を最適化する洗濯機で、同種の洗濯機としては世界初であった。ファジィ制御という当時最先端の技術の導入がバブル期の高級路線にもマッチしたことから、ファジィは裏方の制御技術であるにもかかわらず世間の大きな注目を集めた。その流行の度合いは、1990年の新語・流行語大賞における新語部門の金賞で「ファジィ」が選ばれる程であった。その後に、松下電器はファジィルールの煩雑なチューニングを自動化したニューロファジィ制御を開発し、従来のファジィ理論の限界を突破して学会で評価されるだけでなく、白物家電への応用にも成功して更なるブームを巻き起こした。松下電器の試みの成功を受けて、他社も同様の知的制御を用いる製品を多数発売した。1990年代中頃までは、メーカー各社による一般向けの白物家電の売り文句として知的制御技術の名称が大々的に用いられており、洗濯機の製品名では「愛妻号DAYファジィ」，掃除機の分類としては「ニューロ・ファジィ掃除機」，エアコンの運転モードでは「ニューロ自動」などの名称が付与されていた。
ニューロ，ファジィ，ニューロファジィという手法は、従来の単純なオン・オフ制御や、対象を数式で客観的にモデル化する（この作業は対象が複雑な機構を持つ場合は極めて難しくなる）必要があるPID制御や現代制御等と比較して、人間の主観的な経験則や計測したデータの特徴が利用可能となるファジィ、ニューロ、ニューロファジィは開発工数を抑えながら、環境適応時の柔軟性を高くできるという利点があった。しかし、開発者らの努力にもかかわらず、計算能力や収集可能なデータ量の少なさから、既存の工作機械や家電製品の制御を多少改善する程度で限界を迎えた。理論的にもファジィ集合と深層学習ではない3層以下のニューラルネットワークの組み合わせであり、計算リソースや学習データが潤沢に与えられたとしても、勾配消失問題などの理論的限界によって認識精度の向上には限界があった。
以降、計算機の能力限界から理論の改善も遅々として進まず、目立った進展は無くなり、1990年代末には知的制御を搭載する白物家電が大多数になったことで、売り文句としてのブームは去った。ブーム後は一般には意識されなくなったが、現在では裏方の技術として、家電製品のみならず、雨水の排水，駐車場，ビルの管理システムなどの社会インフラにも使われ、十分に性能と安定性が実証されている。2003年頃には、人間が設計したオントロジー（ファジィルールとして表現する）を利活用するネットワーク・インテリジェンスという分野に発展した。
歴史 > 20世紀中頃～ > 統計的機械学習

→詳細は「機械学習」を参照
日本の気象庁では、1977年から気象数値モデルの補正に統計的機械学習の利用を開始している。具体的には、カルマンフィルタ、ロジスティック回帰、線形重回帰、クラスタリング等である。
また地震発生域における地下の状態を示すバロメータである応力降下量を、ベイズ推定やマルコフ連鎖モンテカルロ法によって推定したり、余震などの細かい地震の検知を補正するガウス過程回帰といった手法を気象庁は導入している。 米国では郵便局システムに導入する郵便番号の文字認識(OCR)アルゴリズムとして、SVMやニューラルネットを応用する研究が始まった。1989年、ベル研究所のヤン・ルカンらはバックプロパゲーションのアルゴリズムを初めて実用化し、タスクのドメインからの制約条件を与えることで、ネットワークの汎化学習性能を大きく向上させることができると考えた。
彼は、バックプロパゲーションアルゴリズムによって学習した畳み込みニューラルネットワークを組み合わせて手書きの数字を読み取り、1990年以降それを郵便番号の識別を目的としてシステムとして提供することを推し進め、この手法は米国以外の先進国でも導入されることとなった。この事例が公官庁における最初のDXであるとも捉えられる。
また1989年、カーネギーメロン大学のディーン・A・ポメルローという人物が畳み込みニューラルネットワークを自動運転の分野に持ち込もうとする最初のアイデアを発表した。
歴史 > 2000年代

2002年以降、自然言語処理分野である品詞タグ付けや構文解析などの領域で、パーセプトロンや隠れマルコフモデルの適用が人気となりはじめた。
2005年、レイ・カーツワイルは著作で、「生物学的制約から解放された存在が知能の点で人間を超越し、科学技術や経済の進歩を担い世界を変革する技術的特異点（シンギュラリティ）が2045年にも訪れる」とする説を発表した。
2007年以降、Googleはボストンに拠点を置くニュアンス社から技術者を引き抜き、隠れマルコフモデルや順伝播型ニューラルネットを用いた音声認識アルゴリズムの開発を強化した。
歴史 > 2010年代前半

2010年代に入り、膨大なデータを扱う研究開発のための環境が整備されたことで、”過去データに基づく結果を出力するAI”関連の研究が再び大きく前進し始めた。
2010年に英国エコノミスト誌で「ビッグデータ」という用語が提唱された。同年に質問応答システムのワトソンが、クイズ番組「ジェパディ!」の練習戦で人間に勝利し、大きなニュースとなった。
2012年、画像認識のコンペティション(ILSVRC)で驚異的なエラー低減を実現し画像認識精度で高スコアを叩き出したAlexNetが登場。これを受け開発者のジェフリーヒントンやイリアサツケバーが所属するDNN Research社をGoogleが買収。
2013年には国立情報学研究所や富士通研究所の研究チームが開発した「東ロボくん」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。
歴史 > 2010年代後半

2015年10月に、DeepMind社は2つの深層学習技術と強化学習、モンテカルロ木探索を組み合わせ「AlphaGo」を開発し、人間のプロ囲碁棋士に勝利することに成功した。それ以降、ディープラーニング（深層学習）と呼ばれる手法が注目されはじめた。
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」を発表し、同年11月、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、翌2017年6月、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8月には、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。
従来、AIには不向きとされてきた不完全情報ゲームであるポーカーでもAIが人間に勝利するようになった。
Googleの関係者はさらに野心的な取り組みとして、単一のソフトウェアで100万種類以上のタスクを実行可能なAIを開発していると明らかにした。
歴史 > 2010年代後半 > 人工知能の第三次ブーム：AGI（汎用人工知能）と技術的特異点

→詳細は「汎用人工知能」を参照
2006年のディープラーニングの発明と、2010年以降のビッグデータ収集環境の整備、計算資源となるGPUの高性能化により、2012年にディープラーニングが画像処理コンテストで他の手法に圧倒的大差を付けて優勝したことで、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、現実味を持って受け止められるようになった。
ディープラーニングの発明と急速な普及を受けて、研究開発の現場においては、デミス・ハサビス率いるDeepMindを筆頭に、Vicarious、OpenAI、IBM Cortical Learning Center、全脳アーキテクチャ、PEZY Computing、OpenCog、GoodAI、NNAISENSE、IBM SyNAPSE、Nengo、中国科学院自動化研究所等、汎用人工知能（AGI）を開発するプロジェクトが数多く立ち上げられている。これらの研究開発の現場では、脳をリバースエンジニアリングして構築された神経科学と機械学習を組み合わせるアプローチが有望とされている。
2017年10月、ジェフリー・ヒントンにより要素間の相対的な位置関係まで含めて学習できるCapsNet(カプセルネットワーク)が提唱された。
2018年3月16日の国際大学GLOCOMの提言によると、課題解決型のAIを活用する事で社会変革に寄与できると分析されている。
2018年8月、OpenAIが好奇心を実装しノーゲームスコア、ノーゴール、無報酬で目的なき探索を行うAIを公表。これまでのAIで最も人間らしいという。
2018年9月、MITリンカーン研究所は従来ブラックボックスであったニューラルネットワークの推論をどのような段階を経て識別したのかが明確に分かるアーキテクチャを開発した。
2019年、BERTなどの言語モデルにより、深層学習では困難とされてきた言語処理において大きな進展があり、Wikipediaなどを使用した読解テストで人間を上回るに至った。
人工知能の未来

2024年の人工知能の展望については、従来の人工知能はビッグデータの単純明快な課題から学習して複雑な課題を解決することは得意であるが、新しい未知の種類のデータや学習データの少ない複雑な課題は苦手なので、2024年は学習データの少ない人工知能の開発が重要になる。人間の基本的な欲求や宇宙の理解に取り組む人工知能は、特に学習データが少ない状況に対応することが予想される。人工知能開発ツールの自動化、人工知能の基盤モデルの透明化、話題の映像自動生成人工知能の成功も期待される。また、学習言語データは欧米言語が中心であるため、人工知能格差の拡大を防ぐために、欧米言語以外の学習データにも取り組む動きが世界的に広がっている。
テスラ社は、二足歩行ロボットTesla Botに汎用人工知能を搭載し、単純労働や家事労働を担当させる予定だと、2021年に表明している。
1200の大学で使用された事例がある計算機科学の教科書『エージェントアプローチ人工知能』は、最終章最終節「結論」で、未来はどちらへ向かうのだろうか？と述べて次のように続ける。SF作家らは、筋書きを面白くするためにディストピア的未来を好む傾向がある。しかし今までのAIや他の革命的な科学技術（出版・配管・航空旅行・電話システム）について言えば、これらの科学技術は全て好影響を与えてきた。同時にこれらは不利な階級へ悪影響を与えており、われわれは悪影響を最小限に抑えるために投資するのがよいだろう。論理的限界まで改良されたAIが、従来の革命的技術と違って人間の至高性を脅かす可能性もある。前掲書の「結論」は、次の文で締めくくられている。
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
| 「 | 結論として、AIはその短い歴史の中で大いに発達したが、アラン・チューリングの「計算機械と知能」（1950年）という小論の最後の文は今も有効である。つまり 「われわれは少し先までしか分からないが、多くのやるべきことが残っているのは分かる」。 | 」 |
利点とリスク

人工知能には潜在的な利点と潜在的なリスクがある。人工知能は科学を進歩させ、深刻な問題の解決策に繋がる可能性がある。しかし、人工知能の使用が広まるにつれて、いくつかの意図しない結果とリスクの存在が明らかになった。実運用のシステムにおいては人工知能の訓練過程において、倫理とバイアスが考慮されないことがある。特に深層学習の分野で人工知能のアルゴリズムが本質的に説明可能でない場合に当てはまる。
利点とリスク > AIにより解決される自然科学的あるいは工学的な課題

機械学習や深層学習は、特化型AI（Artificial Narrow Intelligence：ANI）として自然科学や工学の領域で活用されている。
タンパク質の折り畳みの高精度予測
自然言語処理によるRNAコドン配列の解析
気象物理過程式のパラメータ逆推定および気象モデルの最適統合
プレート境界の摩擦パラメータ推定、すべり量、発生サイクルを学習させることによる地震発生時期の予測
iPS細胞の生死などの状態、分化と未分化、がん化などの非標識判別
膨大な論文・公開特許から化合物の物性値や製法を抽出し知識ベース化できる化学検索エンジン
薬剤、分子探索、活性化合物構造の自動提案
宇宙の大規模構造の偏りをもたらした初期の物理パラメータを推定、宇宙全体の3Dシミュレーションの効率化
画像分類CNNを使用したマウス脳神経の自動分類、回路自動マッピング
GANと回帰モデルによる複雑材料系(充填剤や添加剤)の特性予測
CAD設計手法の一つであるトポロジー最適化における、制約条件と解析結果の因果関係の抽出
第一原理計算(DFT計算)よりも10万倍以上高速な、55元素の任意の組み合わせの原子構造を高い精度で再現できる原子シミュレーターを用いた材料探索
流体力学の方程式を使わない、流体シミュレーション
医療診断用 視覚言語モデル
ロボットの動作生成
科学的再現性の危機の解決、つまり科学論文に意図的に嘘、再現実験をしても再現しないことが書かれている場合にそれを見抜くための、論文の正確性と透明性の分析
コーディング（プログラミング）の自動化