人工知能

人工知能（AI）とは、コンピュータのプログラムや機械が考えたり学習したりする能力のこと。コンピュータを「賢く」させようとする学問でもある。彼らは命令でコード化されずに自分で動く。ジョン・マッカーシーは1955年に「人工知能」という名前を思いついた。

一般的に「人工知能」という用語は、人間の認知を模倣したプログラムを意味します。学習や問題解決など、私たちが他の心と関連付けるものの少なくともいくつかは、私たちと同じ方法ではありませんが、コンピュータによって行うことができます。Andreas KaplanとMichael Haenleinは、AIを外部データを正しく解釈し、そのようなデータから学習し、柔軟な適応によって特定の目標やタスクを達成するためにそれらの学習を利用するシステムの能力と定義している。

理想的な（完全な）知的機械とは、環境を認識し、何らかの目標や目的で成功する可能性を最大化するために行動を起こす柔軟性のあるエージェントのことである。機械の能力が高まるにつれて、かつては知能を必要とすると考えられていた精神的能力が定義から外されるようになりました。例えば、光学式文字認識は、もはや「人工知能」の模範とはみなされず、単なる日常的な技術となっています。

現在、人間の言葉をうまく理解したり、戦略的なゲームシステム（チェスや囲碁など）で高いレベルで競争したり、自走車を走らせたり、複雑なデータを解釈したりすることをAIという言葉で表現していますが、AIは人間の言葉を理解することに成功しています。また、AIが今のペースで進歩を続けると、人類にとって危険な存在になると考える人もいます。

AI研究の極端な目標は、学習したり、問題を解決したり、論理的に考えることができるコンピュータプログラムを作ることです。しかし、実際には、ほとんどのアプリケーションは、コンピュータが得意とする問題を選んでいる。データベースを検索したり、計算したりすることは、人間よりもコンピュータの方が得意なことです。一方で、本当の意味での「環境を知覚する」ということは、現代のコンピュータの域をはるかに超えています。

人工知能には、コンピュータサイエンス、数学、言語学、心理学、神経科学、哲学など、さまざまな分野が含まれています。最終的に研究者は、一つの問題だけに焦点を当てるのではなく、多くの問題を解決できる「一般的な人工知能」を作ることを望んでいる。研究者たちはまた、共感したり、芸術を創造したりすることができる創造的で感情的な人工知能を作ろうとしている。多くのアプローチやツールが試みられている。

経営文献からの借用、KaplanおよびHaenleinは人工知能を3つのタイプのAIシステムに分類する: 分析的な、人間に促された、および人間化された人工知能。分析的なAIには、世界の認知的表現を生成し、過去の経験に基づく学習を使用して将来の意思決定を通知する認知知性と一致する特徴だけがあります。人間に触発された人工知能は、認知的な要素に加えて、人間の感情を理解し、意思決定の際にそれを考慮して、感情的な知能と同様に認知的な要素を持っています。人間化されたAIは、すべてのタイプのコンピテンシー（すなわち、認知的、感情的、社会的知性）の特徴を示し、他者との相互作用の中で自己意識を持ち、自己認識することができる。

歴史

人工知能の最初の登場はギリシャ神話で、クレタ島のタロスやヘパエスタスの青銅製ロボットのようなものである。人型ロボットは、ヤン・シー、アレクサンドリアの英雄、アル・ジャザリによって作られた。感覚的な機械は、19世紀から20世紀にかけて、フランケンシュタインやロッサムの『万能ロボット』などの物語で、フィクションの中で人気を博した。

形式論理学は、古代ギリシャの哲学者や数学者によって開発されました。この論理学の研究は、19世紀と20世紀にコンピュータのアイデアを生み出しました。数学者アラン・チューリングの計算理論は、どんな数学的問題も1と0を処理することで解決できると述べています。神経学、情報理論、サイバネティクスの進歩により、少数の研究者グループは電子脳の可能性を確信しました。

AIの研究は、1956年にダートマス大学で行われた会議から本当に始まりました。それは、AIに興味を持っている多くの人が参加する1ヶ月間のブレインストーミングセッションでした。会議では、チェッカーで人を打ち負かしたり、言葉の問題を解いたりと、当時としては驚異的なプログラムを書いていました。国防総省がAIの研究に多額の資金を与え始め、世界中で研究室が作られました。

残念なことに、研究者たちはいくつかの問題がどれほど難しいかを過小評価していました。彼らが使用していたツールは、まだコンピュータに感情や常識のようなものを与えることはできませんでした。数学者のジェームズ・ライトヒルは、AIに関する報告書を書いて、「どの分野でも、これまでに行われた発見が、当時約束されていたような大きな影響をもたらしたことはない」と述べている。アメリカとイギリスの政府は、より生産的なプロジェクトに資金を提供したいと考えていた。AI研究のための資金が削減され、ほとんど研究が行われない「AIの冬」が始まった。

1980年代にAI研究が復活したのは、人間の専門家の知識をシミュレートするエキスパートシステムの人気があったからだ。1985年までに、10億ドルがAIに費やされました。新しく高速なコンピュータが登場したことで、アメリカとイギリスの政府は再びAI研究への資金提供を開始するように説得しました。しかし、1987年にはLispマシンの市場は崩壊し、資金は再び引き揚げられ、さらに長いAIの冬が始まりました。

90年代から2000年代初頭にかけて、データマイニングや医療診断への活用でAIが再び復活しました。これが可能になったのは、コンピュータがより高速化され、より具体的な問題の解決に焦点が当てられるようになったからだ。1997年には、ディープ・ブルーがチェスの世界チャンピオン、ギャリー・カスパロフを破った最初のコンピュータ・プログラムとなりました。より高速なコンピュータ、ディープラーニングの進歩、より多くのデータへのアクセスにより、AIは世界中で人気を博しました。2011年にはIBMのワトソンが Jeopardy！のトップ2人のプレイヤーであるブラッド・ラッターとケン・ジェニングスを破り、2016年にはGoogleのAlphaGoが囲碁のトッププレイヤーであるリー・セドルを5回中4回破りました。

質問と回答

Q:人工知能（AI）とは何ですか?

A:人工知能（AI）とは、コンピュータ・プログラムや機械が考えたり学習したりする能力のことです。また、命令を暗号化することなく、コンピュータに自ら働いてもらうことで、コンピュータを「賢く」しようとする学問分野でもあります。

Q:「人工知能」という言葉は誰が考えたのですか?

A:ジョン・マッカーシーが1955年に「Artificial Intelligence（人工知能）」という名前を考え出しました。

Q:アンドレアス・カプランとマイケル・ヘンレインはAIをどのように定義しているのか?

A:Andreas KaplanとMichael Haenleinは、AIを「外部データを正しく解釈し、そのデータから学習し、柔軟に適応して特定の目標やタスクを達成するためにそれらの学習を使用するシステムの能力」と定義しています。

Q:AIの応用にはどのようなものがありますか?

A:人間の言葉を理解する、チェスや囲碁などの戦略的ゲームシステムで高いレベルで競い合う、自動車の自動運転、複雑なデータの解釈などがあります。

Q:AI研究の極限目標とは何ですか?

A:学習、問題解決、論理的思考ができるコンピュータプログラムを作ることです。

Q:AI研究にはどのような分野がありますか?

A:コンピュータサイエンス、数学、言語学、心理学、神経科学、哲学などの分野があります。

Q:カプラン・ヘーレンラインは、人工知能をどのような種類に分類していますか?

A:Kaplan&Haenleinは、人工知能を分析型人工知能、人間刺激型人工知能、人間化型人工知能の3種類に分類しています。