～AI復活？第二次AIブームと知識工学の時代～
はじめに
前回は、
・AIという言葉の誕生
・第一次AIブーム
・最初の「AI冬の時代」
までを整理しました。
一度は期待がしぼんでしまったAI研究ですが、実はここで終わりではありませんでした。
1970年代後半から1980年代にかけて、AIは再び注目を集め始めます。
今回は、
「なぜAIが再び期待されるようになったのか？」
を初心者なりに整理してみます。
第二次AIブーム｜「知識」を覚えさせる時代へ
第一次AIブームでは、
「コンピューターが自分で考える」
という期待が大きくありました。
ですが現実には、コンピューターは人間のように柔軟には考えられませんでした。
そこで研究者たちは発想を少し変えます。
それが、
「人間の知識を大量に教え込めばいいのでは？」
という考え方です。
この流れの中で注目されたのが、
知識工学（Knowledge Engineering）
と呼ばれる分野でした。
エキスパートシステムとは？
この時代を代表する技術が、
「エキスパートシステム」
です。
これは簡単に言うと、
「専門家の知識をコンピューターに覚えさせる仕組み」
のことでした。
例えば、
・医者の診断
・機械の故障チェック
・化学分析
・企業の判断支援
など、専門知識が必要な分野で使われ始めます。
人間の専門家が持っている知識を、
「もし○○なら△△」
というルール形式で大量に登録していったそうです。
当時としてはかなり画期的で、
「AIが実用化され始めた！」
という期待が高まっていきました。
日本でも盛り上がったAIブーム
この頃、日本でもAI研究は大きな注目を集めました。
特に有名なのが、
「第五世代コンピュータ計画」
です。
これは1980年代に日本政府が進めた国家プロジェクトで、
「未来のAIコンピューターを作ろう」
という大規模な研究でした。
当時は世界的にも注目されていたようで、
AIが本当に社会を変えるかもしれない──
そんな空気が強くなっていた時代だったそうです。
でも、再び壁にぶつかる
ただ、ここでも問題が出てきます。
エキスパートシステムは、
「決められた知識」
には強かったものの、
現実世界の複雑な状況には弱かったそうです。
例えば、
・ルールが増えすぎる
・例外に対応できない
・知識の管理が大変
・新しい状況に柔軟対応できない
などの問題が出てきました。
さらに、システムを維持するコストも高く、
徐々に期待とのズレが広がっていきます。
その結果、1990年代頃には再びAIへの熱が下がり、
「第二次AI冬の時代」
へ入っていきました。
調べてみて思ったこと
今回調べていて感じたのは、
AIは「考え方」を何度も変えながら進化している
ということでした。
最初は、
「人間のように考えさせたい」
だったのが、
次は、
「人間の知識を覚えさせよう」
へ変化していったんですね。
失敗というより、
その時代ごとに「できる方法」を探していたのかもしれません。
今の生成AIも、こうした長い試行錯誤の続きにあると思うと少し面白く感じます。
まとめ
今回は、
・第二次AIブーム
・知識工学
・エキスパートシステム
・第二次AI冬の時代
までを整理してみました。
次回は、
「現在のAIにつながる転機｜機械学習とディープラーニングの登場」
についてまとめてみたいと思います。
コメント