するテーマだし、コンピュータ技術もどんどん進歩しているのだから、60年前から今まで、人々の関心も順調に(右肩上がりで)高まってきてたのだろうと、ちきりんは思っていました。60年の間には二回も冬の時代が存在しているのです。研究は、「コンピュータにルールを教え、それに基づいて論理的に考えさせる」というアプローチをとりました。ところがこの方法でコンピュータが解けるようになったのは、パズルのような超シンプルな問題だけだったのです。まで、あらゆる学術分野で天才と呼ばれた学者たちでした。そんな天才さんがこぞって「人の言葉を理解し、人のように話し、人のすることならなんでもできるコンピュータが遠からず実現するはずだ!」と主張していたのに、実際にやってみたら全く話が違う。「全然あかんやん!」ということで、英米政府など研究のスポンサーが相次いで資金投入をストップしてしまいました。実用的な目標として再びブームになりました。ところがこれも、使い物になりませんでした。1000にも上るエキスパートシステムを開発したといわれていますが、結局のところ、コンピュータは「覚えた答えしか、出してこれなかった」のです。コンピュータに専門知識を覚えさせるため、多大な専門家の時間が投入されたにも関わらず、それらは全くの無駄になってしまいました。二度目の冬の時代が訪れます。ちなみに日本でも(当時の)通産省が始めた「第五世代コンピュータ計画」=人間のように推論するコンピュータを開発するプロジェクトがありましたが、同じように成果を出せずに終わっています。研究には、日本でも世界でも、長い冬の時代があったのです。開発したディープ・ブルーというコンピュータが、チェスの世界チャンピオン、カスパロフ氏を破ったことでした。開発できるようになった!」と、思われたわけです。2011年に「ワトソン」を開発。歴代チャンピオン二人と対決し、見事に勝利を収めています。企業が人工知能の研究に乗り出しているのです。研究の間には二つの点で大きな違いがあります。ひとつの違いは、どうやって機械に考えさせるのかというアプローチです。以前は、知識や論理をコンピュータに覚えさせようとしていました。人間が学校で知識を学び、考え方を学ぶように、コンピュータにもそれらを教えようとしたのです。このアプローチは(上述したように)巧く行きませんでした。コンピュータは覚えたことしか知らず、教えられたルールを杓子定規に適用するしかできなかったからです。現在、成果を上げつつあるアプローチは、これとは全く違います。以前のように「知識と論理を教えて考えさせる」のではなく、「大量のデータを基に、統計的に推論させる」ようになったのです。グーグル検索は、「羽生さん」で検索すると羽生善治三冠を、「羽生君」で検索するとフィギュアスケートの羽生結弦選手を検索結果として表示してきます。グーグルは、「さん」は丁寧語である。「君」は目下の人に使う言葉である。