人工知能の歴史
パーセプトロンはニューラルネットワークの一種で、1958年にフランク・ローゼンブラットが発表した。彼はマービン・ミンスキーとは高校の同級生だった。他のAI研究者と同様ローゼンプラットも楽観的で「パーセプトロンは最終的には学習でき、意思決定でき、言語を翻訳できるようになるだろう」と予言している。このパラダイムの研究は60年代に活発に行われたが、ミンスキーとパパートが1969年に出版した著書『パーセプトロン』によって状況が一変した。同書はパーセプトロンに重大な制限があることを示唆し、ローゼンブラットの予測がひどく誇張されたものだったことを示唆していた。その影響は破壊的で、コネクショニズムに関する研究は10年間事実上まったくなされなかった。結局、新世代の研究者が後に研究を再開させ、人工知能の有効な一部となった。ローゼンプラットはミンスキーらの著書が出版されて間もなくボートの事故で亡くなったため、コネクショニズムの復活をその目で見ることはできなかった。
1982年、物理学者のジョン・ホップフィールド(後にホップフィールド・ネットワークと呼ばれるようになった)は、ある形式のニューラルネットワークが従来とは全く異なる方法で学習し、情報を処理出来ることを示した。同じ頃、デビッド・ラメルハートは、ニューラルネットワークの新たな訓練方法である「バックプロパゲーション」を一般化させた(ポール・ワーボス(英語版)より数年早く発見した)。それら2つの発見によって、1970年以来下火になっていたコネクショニズムが復活した。
1986年にラメルハートと心理学者のジェームズ・マクレランドの出版した2巻の論文集 Parallel Distributed Processing は、PDPモデルを提唱した。
ニューラルネットワークは1990年代には商業的成功を達成し、簡単な光学文字認識や音声認識のプログラムで使われるようになった。
1997年5月11日、ディープ・ブルーがチェスの世界チャンピオンであるガルリ・カスパロフに勝利した。2005年のDARPAグランド・チャレンジで、スタンフォード大学のロボットカーが優勝した。これは、リハーサルなしで砂漠の中の131マイルの道のりをロボットカーが自律的に走破するレースである。2年後のDARPAアーバンチャレンジでは、市街地を想定した55マイルのコース(障害物があり、法律遵守も求められる)をロボットカーが自律的に走破し、CMUのチームが優勝した。2011年2月、クイズ番組「ジェパディ!」にIBMの質問応答システム「ワトソン」が参加し、圧倒的な差で2人のチャンピオンを破って優勝した。
それらの成功は何か革新的な新パラダイムがもたらしたのではなく、アプリケーションの地道な改良とコンピュータのすさまじい性能向上によるものである。実際、1951年に世界初のチェスプログラムが動作した Ferranti Mark 1 に比べると、ディープ・ブルーは1000万倍の性能である。この劇的な進化はムーアの法則に沿ったもので、コンピュータの速度とメモリ容量は2年ごとに倍増すると予言した法則である。かつて根本問題の1つだった「コンピュータ性能の限界」は徐々に克服されつつある。
1980年代、AIプログラムの一形態である「エキスパートシステム」が世界中の企業で採用されるようになり、知識表現がAI研究の中心となった。同じころ、日本政府は第五世代コンピュータプロジェクトでAI研究に積極的に資金提供を行った。また、ジョン・ホップフィールドとデビッド・ラメルハートの業績によりコネクショニズムが復活を果たした。AI研究は再び活況を呈するようになった。
しかし13歳で英語が母国語でないという設定から物議をかもす。
2014年には、1990年代からシリコンバレーにて医療用システムの研究開発を行い、2010年代からは日本でスーパーコンピュータの研究開発を推進している斎藤元章により、特異点に先立ち、オートメーション化とコンピューター技術の進歩により衣食住の生産コストがゼロに限りなく近づくというプレ・シンギュラリティという概念も提唱された。
ジェフ・ホーキンスが独自の理論に基づき、人工知能の実現に向けて研究を続けた。ジェフ・ホーキンスは、著書『考える脳 考えるコンピューター』の中で自己連想記憶理論という独自の理論を展開している。
ロボット向け人工知能としては、MITコンピュータ科学・人工知能研究所のロドニー・ブルックスが提唱した包摂アーキテクチャという理論が登場している。これは従来型の「我思う、故に我あり」の知が先行する人工知能ではなく、体の神経ネットワークのみを用いて環境から学習する行動型システムを用いている。これに基づいたゲンギスと呼ばれる六本足のロボットは、いわゆる「脳」を持たないにも関わらず、まるで生きているかのように行動する。
実用化に当たっては、コンピュータのメモリ容量や速度の不足は深刻であった。例えば、Ross Quillian の自然言語処理プログラムはわずか20の語彙しか扱えず、それが当時のメモリに収まる限界だった。1976年、ハンス・モラベックはコンピュータが知性を持つには数百万倍も強化する必要があると主張した。彼は、人工知能がコンピュータの能力を必要とするのは、航空機が動力を必要とするのと同じだという比喩を示唆した。あるしきい値以下では不可能だが、性能が高まっていけば最終的に容易に知性が得られるだろうと主張した。例えばマシンビジョンについてモラベックは、人間の網膜がリアルタイムで物体の境界や動きを検出する能力を機械で実現するには、毎秒10回の命令実行が可能な(1000 MIPSの)汎用コンピュータが必要だと推定している。2011年現在、実用的なコンピュータビジョンのアプリケーションは10,000から1,000,000MIPSの処理能力を要する。1976年当時の最速のスーパーコンピュータ Cray-1 は、せいぜい80から130MIPSの能力であり、当時のデスクトップ型コンピュータは1MIPSにも達していなかった。
初期のAIプログラムの多くは同じ基本アルゴリズムを採用していた。(ゲームに勝つ、定理を証明するなど)何らかの目標を達成するため、迷路を探索するようにそれに向かって(実際に移動したり、推論したりして)一歩一歩進み、袋小路に到達したらバックトラッキングする。この技法を「手段目標分析」と呼ぶ。
根本的な困難は、多くの問題で「迷路」でとりうる経路の数が天文学的だという点である(これを組合せ爆発と呼ぶ)。探索空間を狭めるためにヒューリスティクスや経験則を用い、解に到達しそうもない経路を排除する。
ニューウェルとサイモンはこのアルゴリズムの汎用版を確立しようと試み、そのプログラムをGeneral Problem Solverと称した。他の探索プログラムは幾何学の問題を解くなど印象的な成果をもたらしている。例えば、Herbert GelernterのGeometry Theorem Prover(1958)、ミンスキーの指導する学生James Slagleが書いた SAINT(1961)などがある。行動計画を立案するために目標を探索するプログラムもある。例えばスタンフォード大学のロボット「シェーキー」の行動を制御するために開発されたSTRIPSがある。
80年代末、一部の研究者はロボット工学に基づく全く新しいアプローチを主張した。彼らは機械が真の知性を獲得するには「身体」が必要だと信じていた。すなわち、知覚し、動き、生き残り、世界とやりとりできる身体が必要だとした。常識推論(英語版)のような高いレベルの能力には感覚運動能力が必須であり、抽象的推論は人間の能力としては興味深くないし重要でもないという主張である(モラベックのパラドックス)。彼らは知能を「ボトムアップで」構築することを主張した。
このアプローチは60年代以来下火だったサイバネティックスと制御理論の考え方を復活させた。もう1人の先駆者は70年代末にMITにやってきたデビッド・マーで、それ以前に視覚の理論神経学的研究で成功を収めていた。彼は全ての記号的アプローチ(マッカーシーの論理やミンスキーのフレーム)を廃し、記号処理の前にボトムアップで視覚の物理的機構を理解する必要があると主張した。なお、マーは1980年に志半ばで白血病で亡くなった。
1990年の論文"Elephants Don't Play Chess"で、ロボット工学者ロドニー・ブルックスは物理記号システム仮説(英語版)を正面から扱い、「世界はそれ自身の最良のモデルである。それは正に常に最新である。知るべき詳細は常にそこにある。秘訣は適切かつ十分頻繁に世界を感知することである」と述べ、記号は常に必要とは限らないと主張した。80年代から90年代にかけて、多くの認知科学者が精神の記号処理モデルを退け、推論には身体が本質的に必要だと主張し、その理論を「身体化された心(英語版)のテーゼ」と呼んだ。