AI冬の時代
1970年代～1990年代 · 期待と現実のギャップ
第一次AIブームの終焉は予想以上に早く訪れました。1970年代初頭、AI研究者たちは知性を実現することの難しさを大きく過小評価していたことに気づきました。資金の削減と満たされなかった世間の期待により、AIは批判と疑念の長い冬の時代に突入しました。
この時期は大きく二つの段階に分けられます。第一次AIの冬（1970〜1980年代）と第二次AIの冬（1987〜1993年）です。しかし、この困難な時期にも重要な進展がありました。エキスパートシステムの商業応用、コネクショニズムの復活、そしてIBMディープブルーによる歴史的なチェス勝利であり、これらはAIの復活に向けた基盤を築きました。
重要なマイルストーン
ミンスキー＝パパート批判
Marvin MinskyとSeymour Papertは『Perceptrons』を出版し、単層パーセプトロンが表現できることとできないことを厳密に分析しました。同書は後のニューラルネット研究への関心低下としばしば関連付けられますが、資金の変化には計算能力の制約、期待外れ、政策判断など複数の要因がありました。
マービン・ミンスキー & シーモア・パパート
第一次AIの冬
1970年代、批判的な評価と研究費削減を受け、AI研究の一部は停滞期に入りました。「第一次AIの冬」は後世の時代区分であり、影響の時期と大きさは国や分野によって異なります。
バックプロパゲーションアルゴリズム
デイビッド・ラメルハート、ジェフリー・ヒントン、ロナルド・ウィリアムズがバックプロパゲーションアルゴリズムに関する論文を発表しました。
デイビッド・ラメルハート & ジェフリー・ヒントン
重要な人物
ジェフリー・ヒントン
ディープラーニングの父
ヒントンはニューラルネットワークとディープラーニング分野の開拓者です。AI冬の時代にも研究を継続し、2018年にチューリング賞を受賞しました。
ガルリ・カスパロフ
チェス世界チャンピオン
1997年、カスパロフはIBMディープブルーに敗れました。後にAIの積極的な擁護者となりました。
ジェームズ・ライトヒル
AI批判者
ライトヒル報告書はイギリスのAI研究に甚大な影響を及ぼし、10年間にわたる資金削減を引き起こしました。
カレン・スパーク・ジョーンズ
情報検索の先駆者
1972年、スパーク・ジョーンズはJournal of Documentation誌に逆文書頻度を発表し、ある語が文献集合全体でどれだけ稀に現れるかによって重みを与える方法を示した。この考え方は検索の順位付けを支え、現在の検索システムの内部にも生き続けている。AIへの資金が乏しい時期を通じてケンブリッジで研究を続け、計算は重要すぎるので男性だけに任せてはならないと述べた。
名言・格言
しかし、申し上げなければならないのは、AIの分野では、膨大な量の研究が行われ、膨大な金額が費やされ、膨大な量の誇大広告と興奮がありました。世界の一流科学者で構成される委員会による、この非常に厳密な調査に耐えうるような、重大な成果も、壮大な成果も上がっていません。
ディープブルーは、人間が長い間、自分の発達した脳に固有のものと仮定してきた複雑な認知タスクにおいて、機械が人間を上回ることができるという決定的な証拠でした。