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食作用

食作用の概要を示す。食作用は、細胞が細胞膜を使って細胞外物質を包み込む能動的な輸送（エンドサイトーシス）の一形態である。食作用では、比較的選択性が低く、大きな粒子を取り込む。
(左) 食作用（ファゴサイトーシス）と (右) 開口分泌（エキソサイトーシス）
食作用（しょくさよう、英: phagocytosis、ファゴサイトーシス）または貪食（どんしょく）は、細胞がその細胞膜を使って大きな粒子（0.5 μm以上）を取り込み、ファゴソーム（食胞）と呼ばれる内部区画を形成するプロセスである。これはエンドサイトーシスの一種である。食作用を行う細胞を食細胞（ファゴサイト）と呼ぶ。
食細胞による病原体の飲み込み
多細胞生物の免疫系では、食作用は病原体や細胞の残骸を異物として除去するための主要な機構である。摂取された物質は、ファゴソーム内で消化される。細菌、ウイルス、死んだ組織細胞、寄生虫、異常な代謝産物、小さな鉱物粒子などが、貪食される可能性のある物質の例である。原生動物の中には、食作用を利用して栄養素を摂取するものがある。
歴史

食作用は、カナダの医師ウィリアム・オスラーが最初に指摘し（1876年）、その後、イリヤ・メチニコフが研究し命名した（1880年と1883年）。
免疫系での食作用

→詳細は「食細胞」を参照
食作用は、自然免疫防御の主要な機構の一つである。これは、感染に応答する最初のプロセスの1つであり、適応免疫応答の開始ブランチの1つでもある。ほとんどの細胞は食作用を行うことができ、一部の細胞は主な機能の一部として食作用を実行する。これらは「プロフェッショナルの食細胞」（professional phagocytes）と呼ばれている。食作用は進化という観点から見ると古く、無脊椎動物にも存在している。
免疫系での食作用 > プロフェッショナルの食細胞

好中球、マクロファージ、単球、樹状細胞、破骨細胞、および好酸球は、プロフェッショナルの食細胞として分類される。最初の3つは、ほとんどの感染症に対する免疫応答に最も大きな役割を果たす。
好中球の役割は、血流をパトロールし、感染の場合にのみ大変な数で組織に急速に移動することである。そこでは食作用による直接的な殺傷効果がある。摂取後の好中球は、病原体を細胞内で効率的に殺滅する。好中球は、主にFcγ受容体と補体受容体1および3を介して貪食する。好中球の殺滅効果は、あらかじめ形成された顆粒に存在する分子のたくさんのレパートリーによるものである。この顆粒に用意されている酵素や他の分子は、コラゲナーゼ（英語版）、ゼラチナーゼ、またはセリンプロテアーゼなどのプロテアーゼ、ミエロペルオキシダーゼ、ラクトフェリン、および抗生物質タンパク質である。これらのファゴソームへの脱顆粒は、高い活性酸素種の産生（呼吸性バースト（英語版））を伴い、非常に高い殺菌力がある。
単球やそれが成熟したマクロファージは、血液循環から離れて組織内を移動する。そこでは、これらは常在細胞となり、静止した防壁を形成する。マクロファージは、マンノース受容体（英語版）、スカベンジャー受容体（英語版）、Fcγ受容体、補体受容体（英語版）1、3、4によって食作用を開始する。マクロファージは長寿命で、新たなリソソームを形成することで食作用を継続することができる。
また、樹状細胞も組織内に存在し、食作用によって病原体を摂取する。それらの役割は、微生物を殺したり除去することではなく、適応免疫系の細胞に抗原提示するために微生物を分解することである。
免疫系での食作用 > 食作用を誘発する受容体

食作用のための受容体は、認識される分子によって2つのカテゴリーに分類される。1つ目のオプソニン受容体はオプソニンに依存している。これらの中には、結合したIgG抗体のFc部分を認識する受容体や、細胞や血漿由来の他のオプソニンを認識する沈着した補体や受容体がある。2つ目の非オプソニン受容体には、レクチン様受容体、デクチン（英語版）受容体、スカベンジャー受容体がある。一部の食細胞経路は、病原体関連分子パターン（PAMPS）への付着によって活性化されたパターン認識受容体（PRR）からの第2のシグナルを必要とし、これによってNF-κBが活性化される。
免疫系での食作用 > 食作用を誘発する受容体 > Fcγ受容体

Fcγ受容体は、IgGでコーティングされた標的を認識する。主に認識される部分はFcフラグメントである。受容体の分子は、細胞内ITAMドメイン（英語版）を持っているか、ITAM含有アダプター分子と結合している。ITAMドメインは、食細胞の表面から核にシグナルを伝達する。たとえば、ヒトマクロファージの活性化受容体には、FcγRI（英語版）、FcγRIIA（英語版）、FcγRIII（英語版）がある。Fcγ受容体を介した食作用では、「食作用カップ」と呼ばれる細胞の突起が形成され、好中球の酸化的バーストを活性化する。
免疫系での食作用 > 食作用を誘発する受容体 > 補体受容体

これらの受容体は、血漿補体からC3b（英語版）、C4b（英語版）、およびC3biでコーティングされた標的を認識する。受容体の細胞外ドメインには、レクチン様補体結合ドメインが含まれる。補体受容体による認識だけでは、付加的なシグナルなしで内在化を起こせない。マクロファージでは、CR1（英語版）、CR3（英語版）、CR4が標的の認識を担っている。補体でコーティングされた標的は、突起なしで、食細胞膜に「沈み込む」ことで内在化される。
免疫系での食作用 > 食作用を誘発する受容体 > マンノース受容体

マンノースおよびフコースなどの病原体に関連する糖類は、マンノース受容体によって認識される。8つのレクチン様ドメインが受容体の細胞外部分を形成する。マンノース受容体を介した摂取は、Fcγ受容体または補体受容体を介した食作用とは分子メカニズムが異なる。
免疫系での食作用 > ファゴソームの分解

物質の飲み込みはアクチン-ミオシン収縮系によって促進される。物質の食作用によってファゴソーム（phagosome、食胞）と呼ばれる細胞小器官が形成される。その後、これは食細胞の中心体に向かって移動し、リソソーム（lysosome、水解小体）と融合してファゴリソソームを形成し分解に至る。ファゴリソソームは次第に酸性化され、分解酵素が活性化する。
分解は、酸素依存性または酸素非依存性の2種類がある。
酸素依存性分解は、NADPHと活性酸素種の生成に依存する。過酸化水素とミエロペルオキシダーゼがハロゲン化反応を活性化させ、次亜塩素酸塩の生成および細菌の破壊をもたらす。
酸素非依存性分解は、リゾチームなどの酵素やディフェンシンなどのカチオン性タンパク質を含む顆粒の放出に依存する。これらの顆粒には他の抗菌ペプチドも存在しており、ラクトフェリンは鉄を補足して細菌にとって好ましくない増殖条件を作り出す。また、ヒアルロニダーゼ、リパーゼ、コラゲナーゼ、エラスターゼ、リボヌクレアーゼ、デオキシリボヌクレアーゼなどの他の酵素も、感染の拡大を妨げ、細胞死につながる必須の微生物生体分子の分解に重要な役割を果たす。
白血球は、食作用の際にシアン化水素を生成し、いくつかの他の毒性化学物質を生成することで細菌、真菌、他の病原体を殺滅することができる。
梅毒トレポネーマ（Treponema pallidum）、大腸菌（Escherichia coli）、黄色ブドウ球菌（Staphylococcus aureus）などの一部の細菌は、いくつかの機構によって食作用を回避することができる[要出典]。
免疫系での食作用 > 獲得免疫の誘導

→この詳細な機構については「抗原提示細胞」を参照
また、異物の分解産物の一部は細胞膜表面に提示され、これをリンパ球（T細胞）が認識する。このことによりT細胞の分化が生じ、抗原に特異的な免疫である獲得免疫（細胞性免疫あるいは液性免疫）が誘導される[要出典]。
アポトーシスでの食作用

→詳細は「アポトーシス」および「エフェロサイトーシス」を参照
死につつある細胞は、アポトーシスに続いて、エフェロサイトーシスと呼ばれるプロセスで、マクロファージによって周囲の組織に取り込まれる必要がある。アポトーシス細胞の特徴の一つは、カルレティキュリン、ホスファチジルセリン（細胞膜内層から）、アネキシンA1（英語版）、酸化LDL、変化した糖鎖など、さまざまな細胞内分子が細胞表面に提示されることである。これらの分子は、ホスファチジルセリン受容体のようなマクロファージの細胞表面にある受容体、またはトロンボスポンジン1（英語版）、GAS6（英語版）、MFGE8（英語版）のような可溶性（浮遊）受容体によって認識され、CD36（英語版）やαVβ3（英語版）インテグリンのようなマクロファージ上の他の受容体と結合する。アポトーシス細胞のクリアランスの障害は、通常、マクロファージの障害食作用と関連している。アポトーシス細胞の残骸が蓄積すると、しばしば自己免疫疾患を引き起こす。したがって、食作用を薬理学的に増強することは、ある種の自己免疫疾患の治療において医学的な可能性を秘めている。
原生生物での食作用

多くの原生生物では、食作用は栄養の一部または全部を提供する摂食手段として使用される。これは貪食栄養と呼ばれ、吸収によって起こる浸透圧栄養とは区別される[要出典]。
アメーバなどでは、食細胞と同様に、標的物体を仮足で囲むことによって食作用が起こる。アメーボゾアの一種であるヒトの赤痢アメーバは赤血球を貪食することがある。
繊毛虫では細胞内の細胞口と呼ばれる溝または窪みで食作用が起こる 。
免疫細胞の場合と同様に、得られたファゴソームは消化酵素を含むリソソームと融合して、ファゴリソソームを形成する可能性がある。次に、食物粒子が消化され、放出された栄養素は、他の代謝プロセスで使用するために細胞質ゾルに拡散または輸送される 。
混合栄養生物では、貪食栄養と光合成栄養を伴う可能性がある 。
参照項目

能動輸送
抗原提示
抗原提示細胞
細胞内細胞貫入現象（英語版） - 他の細胞の細胞質内に無傷の細胞が存在すること
内部共生体#原生生物の内生生物
傍細胞貪食（英語版） - ある細胞が隣の細胞から伸びてきた突起物を飲み込む細胞プロセス
ファゴトーシス（英語版） - 細胞が他の細胞に貪食されることで起こる細胞死の一種
飲作用
齧作用
残余小体（英語版） - リソソームで消化できない物質を含む小胞
細胞壁
炭疽菌 (オレンジ色、左) を貪食する食細胞 (黄色、右) の走査型電子顕微鏡写真
細菌を貪食するヒト血液中の好中球の光学顕微鏡ビデオシーケンス
赤血球を摂取した赤痢アメーバの栄養体
柳原真緒

柳原 真緒（やなぎはら まお、1997年5月18日 - ）は、福井県福井市出身の女子競輪選手。日本競輪選手会福井支部所属、ホームバンクは福井競輪場。日本競輪学校（当時。以下、競輪学校）第114期生。師匠は市田佳寿浩（76期）。
経歴

福井県立敦賀高等学校出身。高校時代は陸上部に所属し、やり投げと砲丸投げを専門種目としていた。2014年第8回日本ユース陸上競技選手権大会JOCカップでは砲丸投げで5位、2015年国民体育大会やり投げでは4位の成績をおさめた。トレーニングジムに通っていたとき、のちに師匠となる市田佳寿浩を紹介されたことをきっかけに競輪選手を目指すようになった。
2017年1月12日、競輪学校第114回技能試験に合格。在校競走成績は1位（39勝）、卒業記念レースでは予選3レースを3着・1着・1着で勝ち上がり、決勝戦では大怪我で長期欠場中であった師匠の市田が会場（伊東温泉競輪場）に駆けつけて見守る中で優勝を決めた。
2018年7月7日、奈良競輪場でデビューし2着。初勝利は同年7月29日の豊橋競輪場。初優勝は同年11月15日の広島競輪場で挙げた。
2020年2月1日、特別競走であるガールズケイリンコレクション2020静岡ステージ出場権を賭けたガルコレトライアル（久留米）で決勝戦2着となり、初のコレクション出場権を獲得。なお、同開催を内包していた日本選手権競輪が中止となったため同開催も中止となり一度は特別競走初出場が幻となってしまったものの、第36回共同通信社杯競輪最終日である9月21日に伊東温泉ステージとして代替開催されたことでそのまま同開催の出場選手として選出され、4着となった。
2021年は8回（デビューからでは通算24回）優勝し、年間賞金額も女子19位となる1116万5000円を獲得した。
2022年は、1月30日から2月1日かけて四日市競輪場で行われた、ガールズケイリンコレクション2022いわき平ステージ出場権を賭けたガルコレトライアルでは決勝戦3着となる。当初は選考順位により次点（補欠）であったが、選出されていた高木真備が引退表明をし急遽欠場したことで、繰り上がりで出場権を獲得。5月5日に行われたいわき平ステージでは、最終周回7番手での通過から大捲りを放ち最後の直線で児玉碧衣を交わして優勝、初のビッグタイトルを獲得、この時点で賞金ランキングトップとなった。そして、ガールズケイリン開始10周年を記念して6月29日から7月1日にかけて平塚競輪場で行われた『ALL GIRL'S 10th Anniversary』でも、最終日第11レースのグループB決勝で優勝を果たした。そして12月29日に平塚競輪場で行われたオッズパーク杯ガールズグランプリは人気になっていた児玉碧衣と佐藤水菜がともに最終第3コーナー手前で落車するアクシデントがあったが、後方にいた柳原自身は落車に巻き込まれず、第4コーナー手前で外に持ち出すと最後の直線で追い込みが決まってグランプリ初出場で初優勝を果たし、ガールズケイリン初の年間獲得賞金額3000万円超えで年間賞金女王にもなった。
2023年1月6日、大垣FII（ガールズケイリンコレクショントライアル）初日第12レース（予選1）で勝利し、通算200勝達成。同年1月18日時点で、通算獲得賞金は6704万7200円。同年7月1日、ZOZOマリンスタジアムで始球式を務め、ノーバウンドのストライク投球を見せた。
2025年3月4日、佐世保FII初日第2レース（ガ予１）で勝利し、通算300勝を達成。佐世保FII初日第2レース（ガ予選１）で勝利し、通算300勝を達成。登録日から6年10か月3日（登録日を含まない）、デビューから489戦目での達成であった。デビューから7年以内での達成はガールズケイリン9人目（7年超も含めると通算15人目）の記録。規程に基づき、後日JKAより表彰予定。
主な獲得タイトルと記録

2022年 - ガールズケイリンコレクション2022 いわき平ステージ（いわき平競輪場）、オッズパーク杯ガールズグランプリ2022（平塚競輪場）
年間賞金女王1回 - 2022年
ガールズケイリン年間最多獲得賞金額 - 3095万5400円（2022年）※2024年に石井寛子が更新
通算300勝（表彰対象） - 2025年3月4日、佐世保競輪場
人工知能の歴史

人工知能の歴史は、古代の神話における神のごとき名工が、人工物に知性や意識を授けたという逸話にまでさかのぼることができると言われる。英文学修士であり技術哲学・科学哲学の作家でもあるパメラ・マコーダック（英語版）は、人工知能（AI）の起源について「神を人の手で作り上げたいという古代人の希望」が起こった時と表現している。
現代的な意味での人工知能は、人間の思考過程を記号の機械的操作として説明することを試みた哲学者に始まる。1940年代に数学的推論の抽象的本質にもとづいたマシン、プログラム可能なデジタルコンピュータの発明もその延長線上にある。この装置とその背後にある考え方に触発された科学者はほんの一握りだったが、それでも彼らは電子頭脳を構築する可能性を真剣に議論しはじめた。
人工知能の研究が学問分野として確立したのは、1956年夏にダートマス大学のキャンパスで開催された会議がきっかけである。その後のAI研究を牽引したのがこの会議の参加者たちであり、彼らの多くは、人間と同程度に知的なマシンが自分たちが生きているうちに出現するだろうと考え、むしろそのビジョンを実現させるためにあらそって数百万ドルの資金を獲得した。しかしその結果明らかになったのは、彼らのプロジェクトが当分は実現できいであろうという予測だった。1973年にはジェームス・ライトヒル（英語版）が主導したて政界から圧力がかかり、アメリカでもイギリスでも成果の見えない人工知能関連の研究への出資を終了した。それでも日本では官民問わず500億円以上の資金が人工知能の研究に注がれたが、やはり成果は出ず失望した投資者たちは80年代末には資金をひきあげた。このように人工知能をめぐる「夏と冬」は繰り返されてきたといってよい。しかし現代でも人工知能については「大胆な」予測をする人々は後をたたない。
官僚やベンチャー・キャピタリストの間で評価がいりみだれてきたにもかかわらず、実際に人工知能の研究は発展しつづいている。1970年代には解決不可能と思われていた問題にも糸口が見つかり、具体的な商品にも応用されるようになっていった。しかし、第一世代の人工知能の研究者らの楽観的予測に反して、強いAIを持つマシンの構築は実現していない。1950年の有名な論文でも、アラン・チューリングは「我々はほんの少し先しか見ることができない」と認めていた。「それでも」と彼は続けている。その少し先に「我々がなすべきことが数えきれないほど浮かんでくる」
前史

McCorduck (2004) では「何らかの形態の人工知能は、西洋精神史に広くみられる考え方で、速やかな実現が望まれている夢」だとし、神話、伝説、物語、思索、機械仕掛けのオートマタなどで表現されてきたとされている。
前史 > 神話やフィクションにおけるAI

→詳細は「フィクションにおける人工知能」を参照
ギリシア神話に見られる機械人間や人工生命体としては、ヘーパイストスの黄金のロボットやピュグマリオーンのガラテイアがある。中世には物体に精神を植えつける神秘主義的秘術や錬金術的方法の噂があり、ジャービル・イブン＝ハイヤーンの Takwin、パラケルススのホムンクルス、イェフダ・レーヴ・ベン・ベザレルのゴーレムなどが知られている。19世紀には、人造人間や思考機械というアイデアがフィクション内で発展し、メアリー・シェリーの『フランケンシュタイン』やカレル・チャペックの『R.U.R.（ロッサム万能ロボット会社）』が登場。思索面ではサミュエル・バトラーの "Darwin among the Machines" がある。以降、AIは現在に至るまでサイエンス・フィクションにおける重要な要素の1つとなっている。
前史 > オートマタ

→詳細は「オートマタ」を参照
写実的な人間型オートマタは、様々な文明で職人が製作している。例えば、周の穆王の時代の偃師、アレクサンドリアのヘロン、アル＝ジャザリ、ヴォルフガング・フォン・ケンペレンなどがいる。既知の最古のオートマタとしては、古代エジプトや古代ギリシアの神聖な彫像がある。信者はそれらの彫像に職人が知恵と感情を伴う本当の心を吹き込んだと信じた。ヘルメス・トリスメギストスは、「神の真の性質を発見することで、彼らはそれを再現することができた」と記している。
前史 > 形式的推論

人工知能は、人間の思考過程を機械で再現できるという前提に基づいている。機械的あるいは形式的推論の歴史は長い。中国、インド、ギリシアの哲学者らは、いずれも紀元前に形式的推論の構造化された手法を発展させた。その発展に寄与した哲学者としては、アリストテレス（三段論法を定式化して分析した）、エウクレイデス（その『原論』は形式的推論の原型となった）、フワーリズミー（代数学を発展させ、その名は「アルゴリズム」として残っている）、ヨーロッパスコラ学の哲学者であるオッカムのウィリアムとヨハネス・ドゥンス・スコトゥスなどが挙げられる。
マジョルカ人哲学者ラモン・リュイ (1232–1315) は論理的方法で知識を生み出すことを意図した「論理機械」をいくつか開発した。リュイは自身の機械について、単純な論理操作で基本的かつ紛れもない真理を結合する機械的要素群であり、機械的手段で生み出された真理が考えられるあらゆる知識を生み出すとした。リュイの業績はゴットフリート・ライプニッツに大きな影響を及ぼした。
17世紀になると、ライプニッツ、トマス・ホッブズ、ルネ・デカルトらはあらゆる理性的思考は代数学や幾何学のように体系化できるのではないかという可能性を探究した。ホッブズは『リヴァイアサン』で「推論は計算以外のなにものでもない」と記している。ライプニッツは推論のための汎用言語 (characteristica universalis) を想像し、論証を計算に還元しようと考えた。それによって「2人の哲学者の論争は2人の会計士の論争程度のことになる。彼らは論証を石版に書き記し（必要な友人を証人に立て）『計算』してみればよい」とした。これらの哲学者の考え方から物理記号システム（英語版）仮説が明確化していき、それがAI研究の指針となった。
20世紀になると、数理論理学の研究が人工知能の実現可能性への根本的なブレークスルーを提供する。その基盤となったのは、ブールの The Laws of Thought とフレーゲの『概念記法』である。フレーゲの体系に基づき、1913年、ラッセルとホワイトヘッドが重要な著作『プリンキピア・マテマティカ』において数学的基礎の形式的記述を行った。ラッセルの成果に触発されたダフィット・ヒルベルトは、当時の数学者らに「数学におけるあらゆる推論は形式化できるか?」という根本的問題を提示した（ヒルベルト・プログラム）。この問題への解答が、ゲーデルの不完全性定理、チューリングの機械、チャーチのラムダ計算である。その解答は2つの意味で驚くべきものだった[要出典]。第一に彼らは数理論理が成し遂げられることには限界があることを証明した[要出典]。
→詳細は「ゲーデルの不完全性定理 § 誤解（哲学等による誤解・誤用）」、「不完全性定理が成立しない体系」、および「ゲーデルの完全性定理」を参照
第二に（こちらがAIにとっては重要）、彼らの業績が意味するのは、その限界の中でなら任意の数学的推論を機械化できるという事実だった[要出典]。チャーチ＝チューリングのテーゼでは、0と1といった単純な記号群だけで任意の数学的推論過程を模倣できることが暗示されている。鍵となる洞察はチューリングマシンであり、記号操作を抽象化した単純な理論上の機械である。チューリングマシンは一部の科学者が思考する機械の可能性を議論しはじめるきっかけとなった。
前史 > 計算機科学

→詳細は「計算機の歴史」を参照
計算機械は古代から作られており、歴史の進展と共にゴットフリート・ライプニッツなど多くの数学者が洗練させていった。19世紀初め、チャールズ・バベッジはプログラム可能な計算機を設計したが（解析機関）、実際には製作しなかった。エイダ・ラブレスはその機械が「精巧で科学的な音楽の断片をそれなりの複雑さと長さで作曲するかもしれない」と推測した。エイダ・ラブレスはその機関でベルヌーイ数を計算する方法を詳細に注記したことから、世界初のプログラマと言われている。
世界初の現代的コンピュータ（Zuse Z3、ENIAC、Colossus）は第二次世界大戦の際に開発された。その後アラン・チューリングの理論的基礎をジョン・フォン・ノイマンが発展させた形でコンピュータが発達していった。
人工知能の誕生 1943−1956

1940年代と1950年代、様々な分野（数学、心理学、工学、経済学、政治学）出身の一握りの科学者が人工頭脳(artificial brain)を作る可能性を議論し始めた。人工知能研究は1956年に学問分野として確立された。
人工知能の誕生 1943−1956 > サイバネティクスと初期のニューラルネットワーク

思考機械についての最初の研究は、1930年代末から1950年代初期にかけて流行ったいくつかのアイデアをまとめるところから着想された。当時最新の神経学の成果で、脳は神経細胞の電気ネットワークであり、全てか無かというパルスで点火されるということがわかった。ノーバート・ウィーナーのサイバネティックスは、電気ネットワークにおける制御と安定性を扱っていた。クロード・シャノンの情報理論はデジタル信号（全てか無かの信号）を扱っていた。アラン・チューリングの計算理論は任意の計算をデジタルで表せることを示した。これらの相互に密接に関連したアイデアが電子頭脳構築の可能性を示唆していた。
この文脈での業績例として、ウィリアム・グレイ・ウォルター（英語版）の亀や Johns Hopkins Beast（英語版） のようなロボットがある。それらの機械はコンピュータもデジタル電子回路も記号推論も使っておらず、完全にアナログ電子回路のみで制御されていた。
ウォルター・ピッツとウォーレン・マカロックは理想化した人工神経細胞のネットワークを解析し、どうやって単純な論理関数のような働きをするのかを示した。それが後の研究者らにニューラルネットワークと呼ばれるものの最初の研究である。ピッツとマカロックに触発された学生の1人に若きマービン・ミンスキー（当時24歳の学生）がいた。1951年、ミンスキーは世界初のニューラルネットマシンSNARC（英語版）を構築した。ミンスキーはその後50年間、AI界の重要なリーダーの1人となった。
人工知能の誕生 1943−1956 > ゲームAI

1951年、マンチェスター大学の Ferranti Mark 1 というマシンを使い、クリストファー・ストレイチーがチェッカープログラムを、ディートリッヒ・プリンツがチェスのプログラムを書いた。アーサー・サミュエルは1950年代中ごろから60年代初めにかけてチェッカーのプログラムを開発し、まともなアマチュアと互角に渡り合える程度のスキルを身につけるようになった。ゲームAIはその後もAIの進化の程度を測る手段として使われることになった。
人工知能の誕生 1943−1956 > チューリングテスト

1950年、アラン・チューリングは記念碑的論文 Computing Machinery and Intelligence を発表し、真の知性を持った機械を創りだす可能性について論じた。彼は「知性」を定義するのは難しいとして、有名なチューリング・テストを考案した。テレタイプ端末を介した機械との対話が人間との対話と区別できない場合、その機械は「知的」だといえる。このように問題を単純化したことでチューリングは少なくとも「もっともらしい」「思考機械」の可能性を説得力のあるものとして主張でき、この論文は全ての一般的な反論に答えた。チューリング・テストは人工知能の哲学（英語版）における最初の真面目な提案となった。
人工知能の誕生 1943−1956 > 記号的推論と Logic Theorist

1950年代中ごろにコンピュータにアクセス可能になると、一部の科学者は数を操作できる機械は記号も操作でき、記号の操作は人間の思考の本質を表しうると直観的に気付いた。それが思考機械に迫る新たな手法となった。
1955年、アレン・ニューウェルと（後にノーベル賞を受賞した）ハーバート・サイモンは（クリフ・ショーの助けも得て）"Logic Theorist" を作った。このプログラムはラッセルとホワイトヘッドの『プリンキピア・マテマティカ』の最初の方にある52の定理のうち38の定理を証明してみせ、そのうち一部は新たな洗練された証明方法を見出した。サイモンは彼らが「かの心身問題を解決し、物質で構成されているシステムが精神の特性をどのようにして持つことができるかを説明した」と述べている。これは、後にジョン・サールが「強いAI」と呼んだ哲学的立場（機械は人間の身体と同じように精神を持ちうる）を表した初期の文章の1つである。
人工知能の誕生 1943−1956 > ダートマス会議 (1956): AIの誕生

1956年のダートマス会議は、マービン・ミンスキーとジョン・マッカーシー、さらに2人よりやや年上のクロード・シャノンとIBMのナサニエル・ロチェスターが準備し組織した。この会議の提案書には「学習のあらゆる面または知能の他のあらゆる機能は正確に説明できるので、機械でそれをシミュレートすることができる」と書かれていた。会議参加者としては他に、レイ・ソロモノフ、オリバー・セルフリッジ、トレンチャード・モア（英語版）、アーサー・サミュエル、アレン・ニューウェル、ハーバート・サイモンがおり、いずれもAI研究の最初の十年間で重要なプログラムを作った人々である。この会議でニューウェルとサイモンが Logic Theorist を初めて公表し、マッカーシーがその分野の名称を "Artificial Intelligence" にしようと説得した。1956年のダートマス会議でAIには名前がつけられ、目標が与えられ、最初の成功例が見られ、主なプレーヤーが揃った。そのため、これをAIの誕生とするのが一般的である。
第1回AIブーム: 推論と探索の時代 1956年−1974年

ダートマス会議後の数年は発見の時代で、新たな地平を疾走するような勢いだった。この時代に開発されたプログラムは推論と探索に頼っており、巨額を投じて開発された当時の最高峰のコンピュータであっても、処理可能な計算量はごく僅かであったため、非常に限定的な領域の問題しか解けなかったが、それでも当時の人々にとっては「驚異的」だった。コンピュータは代数問題をといてみせ、幾何学の定理を証明してみせ、英会話を学習してみせた。ごく少数を除いて、当時の人々はコンピュータにそのような「知的」な行動が可能だとは全く信じていなかった。研究者らはプライベートでも印刷物でも強烈な楽天主義を表明し、完全に知的な機械が20年以内に製作されるだろうと予測した。ARPAなどの政府機関は、この新しい領域にどんどん資金を注ぎ込んだ。
第1回AIブーム: 推論と探索の時代 1956年−1974年 > 成果

1950年代末から1960年代にかけて、プログラムと新たな方向性で多くの成功例がみられた。以下に特に影響の大きいものを示す。
第1回AIブーム: 推論と探索の時代 1956年−1974年 > 成果 > 手段目標分析

初期のAIプログラムの多くは同じ基本アルゴリズムを採用していた。（ゲームに勝つ、定理を証明するなど）何らかの目標を達成するため、迷路を探索するようにそれに向かって（実際に移動したり、推論したりして）一歩一歩進み、袋小路に到達したらバックトラッキングする。この技法を「手段目標分析」と呼ぶ。
根本的な困難は、多くの問題で「迷路」でとりうる経路の数が天文学的だという点である（これを組合せ爆発と呼ぶ）。探索空間を狭めるためにヒューリスティクスや経験則を用い、解に到達しそうもない経路を排除する。
ニューウェルとサイモンはこのアルゴリズムの汎用版を確立しようと試み、そのプログラムをGeneral Problem Solverと称した。他の探索プログラムは幾何学の問題を解くなど印象的な成果をもたらしている。例えば、Herbert GelernterのGeometry Theorem Prover(1958)、ミンスキーの指導する学生James Slagleが書いた SAINT(1961)などがある。行動計画を立案するために目標を探索するプログラムもある。例えばスタンフォード大学のロボット「シェーキー」の行動を制御するために開発されたSTRIPSがある。
第1回AIブーム: 推論と探索の時代 1956年−1974年 > 成果 > 自然言語

AI研究の重要な目標の1つが、コンピューターと英語などの自然言語で会話できるようにすることである。初期の成功例として Daniel Bobrow の STUDENT というプログラムがあり、高校レベルの代数問題を解くことができた。
意味ネットワークは、概念（例えば、「家」、「ドア」）をノードとし、概念間の関係（例えば "has-a"）をノード間のリンクで表したものである。意味ネットワークを使った最初のAIプログラムは Ross Quillian が書いたもので、最も成功した（議論も呼んだ）のはロジャー・シャンクのCD理論である。
ジョセフ・ワイゼンバウムのELIZAは、非常にリアルな会話が可能で、ユーザーは人間と会話しているかのような錯覚を覚えるほどだった。しかし、ELIZAは単純なパターンマッチングで応答しているだけで、会話の内容を理解していない。ELIZAはいわゆる人工無脳のさきがけである。
第1回AIブーム: 推論と探索の時代 1956年−1974年 > 成果 > マイクロワールド

1960年代末、MIT人工知能研究所のマービン・ミンスキーとシーモア・パパートは、AI研究をマイクロワールドと名付けた人工的かつ単純な状況に焦点を合わせて行うべきだと提案した。彼らは、物理学などの成功している科学でも摩擦のない平面や完全な剛体などの簡素化したモデルを使うことで基本原理が最もよく理解されたことを指摘した。多くの研究が注目したのは、色つきの様々な形状と大きさの積み木が平らな平面の上に置かれている「積み木の世界」である。
このパラダイムから、実際に積み木が積まれた状況を画像から認識するためのマシンビジョンが発達した。これにはチームを率いたジェラルド・サスマン、制約伝播の概念を確立したデイビッド・ワルツ（英語版）、パトリック・ウィンストン（英語版）といった人々が関わった。同じころミンスキーとパパートは積み木を積むことができるロボットアームを製作して、積み木の世界を現実のものとした。このマイクロワールドのパラダイムでの最終成果はテリー・ウィノグラードのSHRDLUである。SHRDLUは普通の英語の文で対話でき、計画を立案し、それを実行する。
第1回AIブーム: 推論と探索の時代 1956年−1974年 > 楽観主義

第一世代のAI研究者は以下のような予測を述べている。
1958年、ハーバート・サイモンとアレン・ニューウェル：「10年以内にデジタルコンピュータはチェスの世界チャンピオンに勝つ」そして「10年以内にデジタルコンピュータは新しい重要な数学の定理を発見し証明する」
1965年、ハーバート・サイモン: 「20年以内に人間ができることは何でも機械でできるようになるだろう」
1967年、マービン・ミンスキー: 「一世代のうちに（中略）人工知能を生み出す問題のほとんどは解決されるだろう」
1970年、マービン・ミンスキー（ライフ誌）: 「3年から8年の間に、平均的な人間の一般的知能を備えた機械が登場するだろう」
第1回AIブーム: 推論と探索の時代 1956年−1974年 > 資金

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。
AIの冬第1期 1974−1980

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（英語版）などの新たな領域が生まれている。
AIの冬第1期 1974−1980 > 問題

1970年代前半、AIプログラムの能力は限定的だった。最も進んだものでも小さな問題しか扱えず、どのプログラムも言ってみれば「おもちゃ」だった。AI研究者は1970年代には解決できない根本的限界に直面した。その一部は後に克服されているが、21世紀の今も残っている問題もある。
AIの冬第1期 1974−1980 > 資金供給の終り

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。
AIの冬第1期 1974−1980 > 他学界からの批判

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（英語版）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（英語版）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。
AIの冬第1期 1974−1980 > パーセプトロンとコネクショニズムの暗黒時代

パーセプトロンはニューラルネットワークの一種で、1958年にフランク・ローゼンブラットが発表した。彼はマービン・ミンスキーとは高校の同級生だった。他のAI研究者と同様ローゼンプラットも楽観的で「パーセプトロンは最終的には学習でき、意思決定でき、言語を翻訳できるようになるだろう」と予言している。このパラダイムの研究は60年代に活発に行われたが、ミンスキーとパパートが1969年に出版した著書『パーセプトロン』によって状況が一変した。同書はパーセプトロンに重大な制限があることを示唆し、ローゼンブラットの予測がひどく誇張されたものだったことを示唆していた。その影響は破壊的で、コネクショニズムに関する研究は10年間事実上まったくなされなかった。結局、新世代の研究者が後に研究を再開させ、人工知能の有効な一部となった。ローゼンプラットはミンスキーらの著書が出版されて間もなくボートの事故で亡くなったため、コネクショニズムの復活をその目で見ることはできなかった。
AIの冬第1期 1974−1980 > 論理、Prologとエキスパートシステム

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（英語版）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（英語版）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（英語版）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（英語版）、エレノア・ロッシュ（英語版）、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。
AIの冬第1期 1974−1980 > フレームとスクリプト

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（英語版）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（英語版）」と呼んだ。シャンクはある種のフレーム群を「スクリプト（英語版）」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。
第2回AIブーム: 知識工学の時代 1980年–1987年

1980年代、AIプログラムの一形態である「エキスパートシステム」が世界中の企業で採用されるようになり、知識表現がAI研究の中心となった。同じころ、日本政府は第五世代コンピュータプロジェクトでAI研究に積極的に資金提供を行った。また、ジョン・ホップフィールドとデビッド・ラメルハートの業績によりコネクショニズムが復活を果たした。AI研究は再び活況を呈するようになった。
第2回AIブーム: 知識工学の時代 1980年–1987年 > エキスパートシステムの隆盛

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（英語版）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（英語版）、ソフトウェア企業のインテリコープ（英語版）や Aion がある。
第2回AIブーム: 知識工学の時代 1980年–1987年 > 知識革命

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（英語版）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（英語版）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（英語版）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。
第2回AIブーム: 知識工学の時代 1980年–1987年 > 資金復活:第五世代コンピュータプロジェクト

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。
第2回AIブーム: 知識工学の時代 1980年–1987年 > コネクショニズムの復活

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（英語版）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年にラメルハートと心理学者のジェームズ・マクレランドの出版した2巻の論文集 Parallel Distributed Processing は、PDPモデルを提唱した。
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の冬第2期 1987−1993

1980年代商業界でのAIへの関心の高まりは一時的であり、バブル経済の古典的パターンを踏襲した。批判はあったが、AI研究はさらに進歩し続けた。ロドニー・ブルックスとハンス・モラベックはロボット工学を専門とする研究者で、人工知能について全く新しいアプローチを主張した。
AIの冬第2期 1987−1993 > AIの冬

「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。Apple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（英語版）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。
AIの冬第2期 1987−1993 > 実体を持つことの重要性: 新AIと推論の具現化

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（英語版）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（英語版）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（英語版）のテーゼ」と呼んだ。
1993年以降

AIは半世紀以上の歴史を経て、当初のいくつかの目標を達成するまでになった。裏方的ではあるが、産業界の様々な場所で使われ始めている。成功の一因はコンピュータの性能向上だが、具体的な特定の問題に集中した結果でもある。それでもビジネスの世界でのAIの評判は純粋なものとは言えない。1960年代に人間並みの知能をコンピュータで実現するという夢が何故失敗したかについて、AI研究者の間でも意見は一致していないが、少なくともコンピュータの性能が低かったことは非常に大きな障壁となっていた。様々な要因からAIは競合する小さな領域に分かれていき、それぞれ特定の問題やアプローチを扱うようになり、時には「人工知能」の流れを汲んでいることをごまかした新しい名称で呼ばれるようになった。AI研究は従来よりも特定のアプリケーションに対して特化することで地味ではあるが成功を収めた。
1993年以降 > マイルストーンとムーアの法則

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。