ルールで考えるAIと「冬の時代」

人がルールを書くAIの成功と限界、そして「冬の時代」を見ます。

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初期のAIは、人が「もしこうなら、こうする」というルールを書いて、それを組み合わせて考えるやり方が中心でした。

パズルを解いたり、定理を証明したりと、ルールがはっきりしている問題では、目覚ましい成果をあげました。

昔のAIは人がルールを書き、今のAIはたくさんの例から自分で学びます。

ところが、現実の世界は、ルールで書き切れないことだらけです。ことばの翻訳や、写真の中のものを見分けることは、思ったようにはいきませんでした。

期待が大きかったぶん、がっかりも大きく、1970年代には研究のお金が減ってしまいます。これが最初の「AIの冬」と呼ばれる時代です。

1980年代には、医者などの専門家の知識をルールとして詰めこんだ「エキスパートシステム」が注目され、実際に会社でも使われました。日本でも、国を挙げた「第五世代コンピュータ」という大きな計画がありました。

AIは、ふたたび盛り上がります。

でも、専門家の知識をルールに書き出すのは、とても手間がかかります。例外も多く、知識を足すほど、作るのも直すのも大変になっていきました。

1980年代の終わりごろから、AIはふたたび冬の時代を迎えます。「人がルールを全部書く」やり方の限界が、はっきりしてきたのです。

身近なルールで、ルールの限界を考えてみましょう。

「迷惑メールを見分けるルール」を、人が「もし〜なら」の形で書くとしたら、どんな例が作れますか？　そのやり方の限界も教えてください。

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