【G検定】第2次AIブームとエキスパートシステム・第五世代コンピュータ

第2次AIブーム

第1次AIブーム	推論・探索の時代：1950年代後半～1960年代	トイ・プロブレム：コンピュータによる「推論」や「探索」 の研究が進み、特定の問題に対して解を提示できるようになった。迷路や数学の定理の証明のような簡単な問題（トイ・プロブレム）は解けても現実の問題は解けないことが明らかになり、1970年代には人工知能研究は冬の時代を迎える。
第2次AIブーム	知識の時代：1980年代	エキスパートシステム：データベースに大量の専門知識を溜め込んだ実用的なシステム。日本では政府によって「第五世代コンピュータ」と名付けられた大型プロジェクトが推進された。しかし、知識を蓄積・管理することの大変さが明らかになってくると、1995年ごろからAIは冬の時代を迎える。 第2次AIブームの主役である知識表現は、現在も重要な研究対象になっている。
第3次AIブーム	機械学習・特徴表現学習の時代：2010年～	ディープラーニング（深層学習）：ビッグデータを用いることで人工知能が自ら知識を獲得する機械学習が実用化。特徴量を人工知能が自ら習得するディープラーニング（深層学習）が登場。 第3次AIブームの主役である機械学習（ニューラルネット）も、本質的な提案は第1次AIブームの時に既に出ていた。

エキスパートシステム

エキスパートシステムとは

知識ベースのシステムとしても知られるエキスパート システムは、1980 年代の研究開発で人気のあった分野でした。これらのシステムは、知識ベースと一連のルールを利用して、特定の分野における人間の専門家の意思決定能力を模倣するように設計されています。エキスパート システムの目標は、人間の専門知識を必要とする複雑な問題に対して自動化されたソリューションを提供することでした。

1980 年代、エキスパート システムは通常、メインフレーム コンピューターまたはミニコンピューターに実装され、医療、金融、製造などのさまざまな業界で使用されました。エキスパート システムのナレッジ ベースは、通常、システムが使用する関連する事実とルールを特定するドメイン エキスパートのチームによって構築されました。

エキスパート システムの例

1980 年代、エキスパート システムは、ビジネス活動や科学研究など、さまざまなアプリケーションで広く使用されていました。エキスパート システムの最初の例は、1965 年にEdward Feigenbaumによって開発されたDENDRALでした。これに続いて、確率モデルを使用して問題を解決する第 2 世代のエキスパート システムが開発されました。これらのシステムは産業および商業環境にも適用され、 1982 年にはSIDソフトウェア プログラムが初めて大規模な製品設計に使用されました。

DENDRAL に加えて、この時期のエキスパート システムの注目すべき例には、スタンフォード大学で開発されたINTERNISTとSECSがあります。

有名なエキスパート システムの 1 つに、スタンフォード大学で開発され、感染症の診断を支援するように設計された MYCIN でした。MYCIN は 500 を超えるルールのデータベースを使用し、一連の症状に基づいて考えられる診断のリストを生成することができました。

MYCIN は、当時成功を収めたエキスパート システムと見なされ、病院や診療所で広く使用されていました。複雑な意思決定プロセスを自動化し、医療の質を向上させるエキスパート システムの可能性を実証しました。その成功にもかかわらず、MYCIN は、その知識ベースの質と、医学知識の進歩に伴う継続的な更新の必要性によって制限されていました。それにもかかわらず、1980 年代のエキスパート システムの重要な例として残っており、将来のより高度なエキスパート システムの開発の基礎を築きました。

エキスパート システムの限界

1980 年代のエキスパート システムは、人工知能の初期には人気がありましたが、最終的にはいくつかの理由で時代遅れになりました。

1. テクノロジーの限界: エキスパート システムは当時のテクノロジーによって限界があり、大量のデータの処理や複雑な推論の実行が困難でした。その結果、システムの範囲が制限され、現実世界の多くの状況を処理できなくなりました。
2. 柔軟性の欠如: 多くのエキスパート システムは特定の問題を解決するように設計されており、新しい状況に簡単に適応することはできませんでした。これにより、柔軟性がなくなり、有用性が制限されました。
3. 開発コストが高い: エキスパート システムの開発は、時間と費用がかかるプロセスであったため、普及が制限されていました。

第五世代コンピュータ

第5 世代コンピュータ システム( FGCS ) は、1980 年代に日本政府が推進した、人工知能とロジックに基づくコンピュータを開発するための大規模なプロジェクトでした。高度な技術の開発を促進し、日本を世界の技術市場のリーダーとして位置付けるための、日本政府によるより大きなイニシアチブの一部でした。このプロジェクトは 1982 年に開始され、10 年間実行される予定でした。

第五世代コンピュータは、業界に革命を起こす可能性を秘めた、かつてないほど高速に情報を処理できるコンピューターを作成することを目的としていました。公的資金と民間資金の両方から資金提供を受け、自然言語処理、知識表現、自動推論などのコア機能を備えたコンピューター システムの作成に重点を置いていました。このイニシアチブは、エドワード・フェイゲンバウムがFGCSについて話し合ったThe Computer Chroniclesのエピソードを含め、当時のメディアで広く議論されました。

第 5 世代コンピューター プロジェクトは、必要なレベルで実行できる新しいハードウェアとソフトウェアを開発することの難しさなど、多くの技術的課題に直面していました。さらに、コンピューター業界の急速な技術変化により、プロジェクトを最新の状態に維持することが難しくなりました。

これらの課題にもかかわらず、このプロジェクトは、新しい並列処理ハードウェアとソフトウェアの開発、自然言語処理とエキスパート システムのための新しいアルゴリズムとシステムの作成など、コンピューター テクノロジにいくつかの重要な進歩をもたらしました。これらの進歩は、今日のコンピューティングで見られる多くの革新の基礎を築くのに役立ち、現代のコンピューター産業の発展に大きく貢献しました。