技術的特異点
レイ・カーツワイルは歴史研究の結果、技術的進歩は指数関数的に成長しており特異点が近いという「収穫加速の法則」(The Law of Accelerating Returns)を結論的に主張した。彼はムーアの法則(集積回路の指数関数的な細密化)を元に、集積回路以前の技術も同じ法則に従っていると述べた。
彼の予測によれば、ある技術が限界に近づくと代替的に新技術が生まれるのでパラダイムシフトがより一般化し、「技術革新が加速されて重大なものとなり、人類の歴史に断裂を引き起こす」(カーツワイル、2001年)。彼は特異点が21世紀末までに──つまり2045年に──起きると確信しており、それはヴィンジらの想定と違って緩やかな変化である。この違いは「ソフトな離陸」(soft takeoff)と「ハードな離陸」(hard takeoff)とも言われる。
カーツワイルがこの法則を提案する以前は、社会学者や人類学者ら(ルイス・H・モーガン、レスリー・ホワイト、ゲルハルト・レンスキなど)が、技術進歩を文明の発展の原動力とする社会理論を構築してきた。彼らは、技術的マイルストーンやエネルギー制御方法や情報量などで文明発展の度合いを測った。
1970年代末以降、アルビン・トフラー(『未来の衝撃』の著者))、ダニエル・ベル、ジョンネイスビッツらは、脱工業化社会を論じており、それは特異点や特異点後の社会という思想に近い。彼らは工業化社会が終わりつつあり、工業と製品はサービスと情報に取って代わられると考えた。
2000年代ではムーアの法則的なコンピュータの性能向上、そしてインターネットの普及により、計算資源の制約が減ってAI研究が好転し始めた。
2000年には制限ボルツマンマシンやコントラスティブ・ダイバージェンスの提案、それに基づく2006年のディープラーニングの発明、2010年以降のインターネットを利用したビッグデータ収集環境の整備、2012年のGPU利用による大規模ディープラーニングの発展、同年のGoogleのディープラーニングを使った画像認識などにより、AI研究が各国から再注目され始めた。
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と普及が加速し、レイ・カーツワイルが2005年に広めた概念「技術的特異点」が急に世界的な注目を浴びた。
1956年のダートマス会議により、学術界に人工知能分野が創設された。その時代においても、ディープラーニングの先駆け──すなわちCNNの先駆的なネオコグニトロンやLeNet等──は提案されていたが、実用性は手書き文字認識などに限られていた。
AIブームは二度(1950年代の推論と探索、1980年代のエキスパートシステム)起きたが、ブームの度に致命的な理論的限界が指摘されたため、投資も行われなくなりAI研究自体が停滞していた。また、計算機(コンピュータ)の性能はAIに必要な水準を大幅に下回り、通信網も学習用データセットも貧弱だったため、(理論的に完成されていたとしても)産業応用には程遠かった。
1980年代後半~1990年代中頃、人間の曖昧さや環境適応能力を模倣するニューロファジィ等の特化型AIが盛んに研究開発・産業応用され、バズワード化した。