今回の講義は2020年に行われたものであることに留意されたい（ChatGPTなどの生成AIのブームの前だったということ）。
ーーーー講義録始めーーーー
AI講義の第1回：AIの誕生と発展の歴史
AI（Artificial Intelligence、人工知能）は、ここ数年で大きく進化し、社会に広く浸透しています。この講義では、AIの歴史、新しい技術の例、そして社会情勢について15回にわたり学びます。今回は第1回目として、AIの誕生と1960年代の第1次AIブームを取り上げます。
AIの定義と歴史
AIとは「アーティフィシャル・インテリジェンス（Artificial Intelligence）」の略で、日本語では「人工知能」と訳されます。元々は情報工学の一分野としての名称でしたが、現在では一般の人々も日常的に使う言葉となっています。
2017年に行われたある調査では、「AIは日本語で何と言うか」という問いに対し、90%以上の人が「人工知能」と回答しました。ニュースや新聞で頻繁に登場することから、AIが日常用語として定着していると言えます。
AIは「人の知的な振る舞いを実行するソフトウェア」を指します。その概念は1956年、アメリカのダートマス会議で誕生しました。この会議には約10人の研究者が参加し、AIという専門用語が初めて使われました。
AIブームの経緯
AIの歴史は約60年以上にわたり、ブームと停滞期を繰り返してきました。以下は主な時期の流れです：
- 第1次AIブーム（1960年代）
基本的なアルゴリズムと計算モデルが研究され、AIへの関心が高まりました。 - 停滞期（1970年代）
技術的限界や期待外れから研究が低迷。 - 第2次AIブーム（1980年代）
エキスパートシステムが注目を集め、AI研究が再燃。 - 停滞期（1990年代～2000年代）
計算能力の限界と資金不足から進展が鈍化。 - 第3次AIブーム（2010年以降）
ディープラーニングや計算資源の進化によりAIが再び注目を集める。
このように、AIは紆余曲折を経て現在の発展に至っています。
AIの学術的背景と方法論
AIの定義は研究者ごとに異なる場合があり、分野や立場によって多様性があります。
大きく分けてAI研究は以下の立場に分類されます：
- エンジニアリング的アプローチ
実用的なシステム開発を重視します。 - サイエンス的アプローチ
知能そのものを科学的に解明しようとします。
さらに、方法論は以下の3つに分類されます：
- 記号主義（シンボリックアプローチ）
記号やルールを用いた論理的推論の手法。 - ニューロコンピューティング
脳の構造を模したニューラルネットワークに基づくアプローチ。 - 学際領域アプローチ
心理学、哲学、言語学、脳神経科学など複数分野の知見を融合。
AIと社会の関係性
本講義では、AIの詳細な定義に縛られず、以下のようなAIの特性を説明していきます：
- 言葉や記号を処理し、推論を行うAI。
- 音声や画像などの知覚情報を処理し、学習・認識を行うAI。
また、AIの利用方法や付き合い方は、人の立場やユーザーの役割によって変化します。講義を通じて、AIができることとできないことを正しく理解し、未来の社会におけるAIの役割を考える力を養うことを目指します。
