人工知能
Googleは2019年3月、人工知能プロジェクトを倫理面で指導するために哲学者・政策立案者・経済学者・テクノロジスト等で構成される、AI倫理委員会を設置すると発表した。しかし倫理委員会には反科学・反マイノリティ・地球温暖化懐疑論等を支持する人物も含まれており、Google社員らは解任を要請した。4月4日、Googleは倫理委員会が「期待どおりに機能できないことが判明した」という理由で、委員会の解散を発表した。
東洋哲学をAIに吸収させるという三宅陽一郎のテーマに応じて、井口尊仁は「鳥居(TORII)」という自分のプロジェクトを挙げ、「われわれはアニミズムで、あらゆるものに霊的存在を見いだす文化があります」と三宅および立石従寛に語る。アニミズム的人工知能論は現代アートや、「禅の悟りをどうやってAIにやらせるか」を論じた三宅の『人工知能のための哲学塾 東洋哲学篇』にも通じている。
元Googleエンジニアのアンソニー゠レバンドウスキーは2017年、AIを神とする宗教団体「Way of the Future(未来の道)」を創立している。
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。
合原一幸、牧野貴樹、金山博、河野崇、木脇太一、青野真士 著、合原一幸(編著) 編『人工知能はこうして創られる』ウェッジ、2017年。ISBN 978-4863101852。 市瀬龍太郎 (2023年). “【記事更新】教養知識としてのAI 〔第1回〕AIってなに?”. 人工知能学会. 2023年9月3日閲覧。 江間有沙「人工知能社会のあるべき姿を求めて」『科学技術社会論研究』第16巻、2018年12月、9–14頁、doi:10.24646/jnlsts.16.0_9、ISSN 1347-5843。 北原保雄『明鏡国語辞典』(第二版)大修館書店、2010年。ISBN 978-4469021172。 佐藤理史「人工知能」『日本大百科全書(ニッポニカ)』小学館・朝日新聞社・VOYAGE GROUP、2018年。https://kotobank.jp/word/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD-4702#E6.97.A5.E6.9C.AC.E5.A4.A7.E7.99.BE.E7.A7.91.E5.85.A8.E6.9B.B8.28.E3.83.8B.E3.83.83.E3.83.9D.E3.83.8B.E3.82.AB.29。2018年8月16日閲覧。"人工知能は、「計算(computation)」という概念と「コンピュータ(computer)」という道具を用いて「知能」を研究する計算機科学(computer science)の一分野である。
2021年6月、グーグルの研究者達がグラフ畳み込みニューラルネットと強化学習(方策勾配法最適化)を用いて配線とチップの配置を自動設計させたところ、消費電力、性能など全ての主要な指数で人間が設計したもの以上の行列演算専用チップ(TPU4.0)のフロアプランを生成した。そして、設計にかかる時間は人間の1/1000であった。
2021年8月、グーグルの量子人工知能研究部門を率いるハルトムート・ネベンは量子コンピュータの発達の影響がもっとも大きい分野として機械学習分野などAIを挙げた。
2021年8月、DeepMindはさまざまな種類の入力と出力を処理できる汎用の深層学習モデル「Perceiver」を開発した。
2021年10月、GoogleBrainは視覚、聴覚、言語理解力を統合し同時に処理するマルチモーダルAIモデル「Pathways」を開発中であると発表した。
2022年02月、DeepMindは自動でプログラムのコーディングが可能なAI「AlphaCode」を発表した。
2022年4月、Googleは予告どおりPathwaysを使い、万能言語モデルPaLMを完成させた。とんち話の解説を行えるほか、9-12歳レベルの算数の文章問題を解き、数学計算の論理的な説明が可能であった。デジタルコンピュータは誕生から80年弱にして初めて数学計算の内容を文章で説明できるようになった。その後、自然言語処理としてPathwaysをベースにした数学の問題を解けるモデル「Minerva」を開発した。