人工知能の歴史
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。
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。
コンピュータビジョンや自然言語処理といった重要な人工知能アプリケーションの多くは、実世界についての大量の情報を必要とする。見えているものが何なのか、話している内容が何についてなのか、といったことをプログラムが知る必要がある。つまり、そのようなプログラムは話題や見えているものについて子ども程度の知識を持っている必要がある。研究者はそういった情報の量が非常に膨大になることに気付いた。1970年当時、そのような知識を蓄えられるほど巨大なデータベースは構築できなかったし、それだけの情報を蓄積するプログラムをどう書けばいいのかも不明だった。
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。
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。