人工知能の歴史
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、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。
2010年代になると自動車や航空機での完全自動運転が実現可能と目されるようになり、自動車を中心に研究が盛んになった。商業販売を目指して公道走行試験が続き、限定的なオートクルーズ機能を持つ車も現れた。
また軍事利用の可能性についても議論されるようになった(この時代にも既に各国は無人戦闘機UCAV、無人自動車ロボットカーを運用していたが、遠隔操作であり完全な自動化には至っていなかった。UCAVは利用されているが、一部操作は地上から行っている)。日本では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た。
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。
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(英語版)、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。
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。
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。
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「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。しかし2016年11月、「東ロボくん」は東大合格を諦めるとの報道があった。
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。
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。
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」