人工知能の歴史
その理由の一部は、彼らが自分の研究をAIとは全く異なるものだと思っていたからだが、新しい名前をつけることで資金提供を受けられるという面もあった。少なくとも産業界では「AIの冬」をもたらした失敗の影が払拭されておらず、ニューヨークタイムズ紙は2005年に「無謀な夢を見る人とみなされることを恐れ、計算機科学者やソフトウェア工学者は人工知能という用語の使用を避けた」と記している。
1980年代の産業界ではファジィ理論を指す「ファジィ」と並んで、ニューラルネットワークを指す「ニューロ」という言葉がバズワード化し、白物家電製品にも搭載が明記されていた。1990年代に入るとファジィ理論とニューラルネットワークを組み合わせたニューロファジィが様々な製品に搭載されるようになり、白物家電製品にも機能として「ニューロファジィ」等と明記されるようになった。しかし、本来裏方の制御技術であって、利用者から見て目立つ機能では無いため、2000年頃には殆どの製品で明記されなくなっていた。
マッカーシーの方向性はMITのAI研究者にも批判された。マービン・ミンスキー、シーモア・パパート、ロジャー・シャンクは「ストーリー理解」や「物体認識」といった問題を解決しようとしており、それには人間のように思考する機械が「必要」だった。「椅子」や「レストラン」といった概念を普通に扱えるようにするには、人間が普通に行っているように非論理的な仮定をする必要がある。だが、そういった不正確な概念は論理で表現しづらい。ジェラルド・サスマンは「本質的に不正確な概念を説明するのに精密な言語を使っても、正確さは向上しない」と気付いた。ロジャー・シャンクは彼らの「非論理的」アプローチを "scruffy"、マッカーシー、コワルスキー、ファイゲンバウム、ニューウェル、サイモンといった研究者のアプローチを "neat" と称した。
1975年、ミンスキーは論文で "scruffy" の研究者らが似たようなツールを使っていることを記した。それは何らかの事物についての我々の常識的知識(英語版)を全て捉えるフレームワークである。例えば、「鳥」という概念を考えたとき、飛ぶ、虫を食べる、などといった一連の事実がすぐさま思い浮かぶ。我々はそれらの事実が常に真実ではないと知っているし、そういった事実を使った推論が「論理的」ではないと知っているが、我々が何かを語り考えるときそういった一群の構造化された前提が文脈の一部を形成している。彼はその構造を「フレーム(英語版)」と呼んだ。シャンクはある種のフレーム群を「スクリプト(英語版)」と呼び、それを使って英語の短いストーリーについての質問に答えることに成功した。
元々はAI研究者が開発したアルゴリズムが大規模システムの一部として使われ始めている。AIは様々な非常に難しい問題を解決してきており、その解法は実用的であることが証明されてきた。例えば、データマイニング、産業用ロボット、物流、音声認識、銀行のソフトウェア、医療診断、Googleの検索エンジンなどが挙げられる。
それらの成功がAIのおかげだということはほとんど知られていない。AIの偉大な技術革新の多くは、達成と同時に計算機科学のありふれたアイテムとして扱われてきた。ニック・ボストロムは「AIの最先端の多くは、十分に実用的で一般的になったとたんAIとは呼ばれなくなり、一般のアプリケーションに浸透していく」と説明している。
1990年代のAI研究者の多くは、意図的に自らの仕事を別の名前で呼んでいた。例えば、インフォマティクス、知識ベース、認知システム、計算知能などである。
ジョン・マッカーシーのように論理学に基づいているAI研究者らは、論理そのものの構造を変更しないと自動計画における普通の推論を表現できないことを発見した。このため、新たな論理(非単調論理や様相論理)を開発して問題を解こうと試みた。