人工知能の歴史
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。
90年代になると「知的エージェント」と呼ばれる新たなパラダイムが広く受け入れられるようになった。初期の研究者らはAIに迫るためにモジュール化された分割統治法を提案していたが、知的エージェントが現代的形態に到達するのはジューディア・パールやアレン・ニューウェルといった研究者がAI研究に決定理論や経済学の概念を持ち込んで以降である。経済学における合理的エージェント(英語版)の定義と計算機科学におけるオブジェクトまたはモジュールの定義が出会い、知的エージェントのパラダイムが完成した。
知的エージェントは環境を知覚し、成功の確率を最大化する行動をとる。この定義によれば、特定の問題を解く単純なプログラムも「知的エージェント」であり、人間も人間の組織、例えば企業も知的エージェントである。「知的エージェント」パラダイムでは、AI研究は「知的エージェント研究」と定義される。これは初期のAIの定義の一部を一般化したもので、単に人間の知能を研究するのではなく、あらゆる知性を研究対象とすることになる。
このパラダイムにより、孤立した問題を研究し、検証可能で実用的な解法を求めることが意味のあることだと言えるようになった。問題を説明し、経済学や制御理論など抽象的エージェントの概念を扱う他の分野も含めて問題の解決策を共有できる共通語を提供している。いつの日か、完全なエージェントアーキテクチャ(例えば、ニューウェルのSOAR)によって、対話型知的エージェントからより多用途で知的なシステムが構築できるようになることが望まれている。
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。