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AIの冬

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・ミンスキーとシーモア・パパート

検証済み 出典： MIT Press 最終確認：

Prologの誕生

アラン・コルメラウアー、フィリップ・ルーセルらがマルセイユでPrologの最初の版を開発し、述語論理をプログラミングに応用して論理プログラミングと記号的AIを前進させました。

アラン・コルメラウアーとフィリップ・ルーセル

検証済み 出典： Inria 最終確認：

ライトヒル報告書

ジェームズ・ライトヒルがイギリス政府にAI研究の現状に関する悲観的な報告書を提出しました。

ジェームズ・ライトヒル（1924～1998）

検証済み 出典： Chilton Computing / UK archive 最終確認：

フレーム理論

マービン・ミンスキーが「フレーム論文」を発表し、知識を表現するためのフレーム理論を提唱しました。

マービン・ミンスキー

検証済み 出典： MIT DSpace 最終確認：

MYCINエキスパートシステム

スタンフォード大学が医療診断用エキスパートシステムMYCINを開発しました。

スタンフォード大学

検証済み 出典： Computers and Biomedical Research / NIH archive 最終確認：

XCONエキスパートシステム

DECがVAXコンピュータシステムの構成を行うエキスパートシステムXCON（eXpert CONfigurer）を導入しました。開発は1978年にカーネギーメロン大学で始まり、1979年に最初の導入、1980年までに本格稼働しました。商業的に成功した最初期のエキスパートシステムの一つで、同社に年間数百万ドルの節約をもたらしました。

デジタル・イクイップメント・コーポレーション

検証済み 出典： Artificial Intelligence 最終確認：

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。

編集上の解釈 出典： Chilton Computing / UK archive 最終確認：

日本第五世代コンピュータ

1981年10月、日本はJIPDECと通商産業省による会議で第五世代コンピュータプロジェクト（FGCS）を発表しました。論理推論と知識処理を行えるコンピュータの開発を目指す、10年計画の国家プロジェクトです。1982年4月、新世代コンピュータ技術開発機構（ICOT）の設立によって正式に始動しました。

日本通商産業省

検証済み 出典： Information Processing Society of Japan Computer Museum 最終確認：

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・ラメルハートとジェフリー・ヒントン

検証済み 出典： Nature 最終確認：

第二次AIの冬の始まり

1980年代後半、成果を上回っていた期待は裏切られました。Lispマシンのメーカーは汎用ワークステーションに敗れ、いくつものAI企業が閉鎖し、DARPAによる基礎AI研究への資金は1987年から1989年にかけて減少しました。

編集上の解釈 出典： Cambridge University Press 最終確認：

湾岸戦争におけるAI

湾岸戦争において、アメリカ軍がAIベースの計画・兵站システムを使用しました。

アメリカ軍

検証済み 出典： IEEE Intelligent Systems 最終確認：

第二次AIの冬の終焉

この低迷は特定の日付で終わったのではなく、徐々に和らいでいきました。多くの研究者はより控えめで達成可能な目標へと移り、ニューラルネットワークと確率的手法の研究の再興が新たな時代の基礎を築きました。

編集上の解釈 出典： Cambridge University Press 最終確認：

ディープブルー対カスパロフ

IBMのディープブルーがチェスの世界チャンピオン、ガルリ・カスパロフを破りました。

IBMディープブルー

検証済み 出典： IBM 最終確認：

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

この分野のどの部分においても、これまでになされた発見は、当時約束された大きな影響をもたらしていない。

— ジェームズ・ライトヒル

Artificial Intelligence: A General Survey · Science Research Council, 1973, §3 · Chilton Computing

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。

— ガルリ・カスパロフ

There’s No Shame in Losing to a Machine · Fortune, 2017

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