1970年代、AI研究が衰退した要因は誰ですか？
最初の AI 冬 1974–1980
1970 年代、AI は批判と経済的挫折にさらされました。 AI 研究者は、自分たちが直面している問題の難しさを理解していませんでした。 彼らの途方もない楽観主義により、期待は信じられないほど大きくなり、約束された結果が実現しなかったとき、AI への資金は消滅しました。 同時に、コネクショニズム (またはニューラル ネット) の分野は、マービン ミンスキーのパーセプトロンに対する壊滅的な批判によって 10 年間ほぼ完全に閉鎖されました。 70 年代後半の AI に対する一般の認識には困難がありましたが、論理プログラミング、常識的推論、その他多くの分野で新しいアイデアが模索されました。

問題
70 年代前半、AI プログラムの機能は限られていました。 最も優れた人でも、解決すべき問題の簡単なバージョンしか処理できませんでした。 すべてのプログラムはある意味「おもちゃ」でした。 AI 研究者は、1970 年代には克服できなかったいくつかの根本的な限界に遭遇し始めていました。 これらの制限のうちのいくつかは、その後数十年で克服されることになりますが、その他の制限は今日に至るまで依然としてこの分野を妨げています。

コンピュータの能力が限られている: 本当に役立つことを達成するのに十分なメモリや処理速度がありませんでした。 たとえば、自然言語に関するロス・クイリアンの成功した研究は、記憶に収まるのがわずか 20 語の語彙で実証されました。 ハンス・モラベックは 1976 年に、コンピューターは依然として知能を発揮するには数百万倍も弱すぎると主張しました。 彼は、航空機が馬力を必要とするのと同じように、人工知能もコンピューターの能力を必要とするという例えを提案しました。 特定のしきい値以下では不可能ですが、電力が増加するにつれて、最終的には簡単になる可能性があります。 コンピュータビジョンに関して、モラベック氏は、人間の網膜のエッジと動きの検出能力をリアルタイムで単純に一致させるには、109 オペレーション/秒 (1000 MIPS) の能力を持つ汎用コンピュータが必要になると推定しました。 2011 年の時点で、実際のコンピューター ビジョン アプリケーションには 10,000 ～ 1,000,000 MIPS が必要です。 比較すると、1976 年の最速のスーパーコンピューターである Cray-1 (小売価格 500 万ドルから 800 万ドル) は、約 80 ～ 130 MIPS しか能力がなく、当時の一般的なデスクトップ コンピューターは 1 MIPS 未満しか達成できませんでした。
扱いにくいことと、 組み合わせ爆発。 1972 年に、リチャード カープ (スティーブン クックの 1971 年の定理に基づく) は、おそらく指数関数的時間 (入力のサイズ) でのみ解決できる問題が多数あることを示しました。 これらの問題に対する最適な解決策を見つけるには、問題が些細な場合を除いて、想像を絶する量のコンピュータ時間が必要になります。 これはほぼ確実に、AI によって使用される「おもちゃ」ソリューションの多くが有用なシステムにスケールアップすることはおそらくないことを意味します。
常識的な知識と推論。 視覚や自然言語などの重要な人工知能アプリケーションの多くは、世界に関する膨大な量の情報を必要とします。プログラムは、何を見ているのか、何について話しているのかについて何らかのアイデアを持っている必要があります。 これには、プログラムが世界について子供と同じことをほとんど知っていることが必要です。 研究者たちはすぐに、これが実に膨大な量の情報であることを発見しました。 1970 年当時、これほど大規模なデータベースを構築できる人は誰もいませんでしたし、プログラムがどのようにしてこれほど多くの情報を学習するのか誰も知りませんでした。
モラベックのパラドックス: 定理の証明と幾何学問題の解決はコンピューターにとって比較的簡単ですが、面や交差の認識などの単純なタスクであるはずです。 何もぶつからない部屋を作るのは非常に難しいです。 これは、視覚とロボット工学の研究が 1970 年代半ばまでにほとんど進歩しなかった理由を説明するのに役立ちます。
フレームと認定の問題。 ロジックを使用した AI 研究者 (ジョン マッカーシーなど) は、ロジック自体の構造を変更しない限り、計画やデフォルトの推論を伴う通常の演繹を表現できないことを発見しました。 彼らは、問題を解決するために新しいロジック (非単調ロジックやモーダル ロジックなど) を開発しました。
資金提供の終了
関連項目: AI の冬
AI 研究に資金を提供した機関 (英国政府、DARPA、NRC など) 進歩の欠如に不満を抱き、最終的にはAIに関する無目的な研究への資金をほぼすべて打ち切った。 このパターンは、ALPAC の報告書が機械翻訳の取り組みを批判している 1966 年に始まりました。 2,000万ドルを費やした後、NRCはすべての支援を終了した。 1973年、英国のAI研究の現状に関するライトヒル報告書は、AIがその「壮大な目的」を達成できていないことを批判し、同国のAI研究の解体につながった。 (報告書では、AI の失敗の理由として、組み合わせ爆発問題について具体的に言及しています。) DARPA は、CMU で音声理解研究プログラムに取り組んでいる研究者たちに深く失望し、年間 300 万ドルの助成金をキャンセルしました。 1974 年までに、AI プロジェクトへの資金を見つけるのは困難になりました。

ハンス モラベックは、危機の原因を同僚の非現実的な予測のせいにしました。
非現実的な期待、資金不足、重要な結果を出すことの難しさ、そして1970年代にAI科学者が克服できなかった多くの基本的な限界の発見が、この10年間のAI研究の衰退に貢献しました。