AIの歴史について簡単に教えてください。
1956年のダートマス・ワークショップは、マーヴィン・ミンスキー、ジョン・マッカーシー、そして2人の上級科学者によって組織されました：IBMのクロード・シャノンとネイサン・ロチェスターなのだ。この会議の提案には、こんな主張が含まれていた：「レイ・ソロモフ、オリバー・セルフリッジ、トレンチャード・モア、アーサー・サミュエル、アレン・ニューウェル、ハーバート・A・サイモンら、AI研究の最初の数十年間に重要なプログラムを作成することになる人々が参加しました。ニューウェルとサイモンはこのワークショップで「論理理論家」を発表し、マッカーシーは出席者を説得して「人工知能」を分野の名称として認めさせた。1956年のダートマスのワークショップは、AIがその名前、使命、最初の成功、主要なプレーヤーを得た瞬間であり、広くAIの誕生と考えられている。人工知能」という言葉は、マッカーシーがサイバネティクスとの関連や、有力なサイバネティクス研究者であるノーバート・ウィーナーとのつながりを避けるために選んだものだった。

ダートマス・ワークショップの後の数年間に開発されたプログラムは、ほとんどの人にとって、コンピュータが代数の単語問題を解き、幾何学の定理を証明し、英語を話すようになるという「驚くべき」ものに過ぎなかった。当時、機械によるこのような「知的」な行動が可能であると信じる人はほとんどいなかっただろう。研究者たちは、20年以内に完全な知能を持つ機械ができると予測し、私的にも印刷物でも激しい楽観論を展開した。DARPAのような政府機関も、この新しい分野に資金をつぎ込んだ。

1970年代、AIは批判と財政的な挫折にさらされていた。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なかったのだ。そして、期待された成果が得られないと、AIへの資金援助は途絶えてしまった。また、コネクショニズム（ニューラルネット）の分野では、ミンスキーがパーセプトロンを徹底的に批判したことで、10年もの間、ほぼ完全に閉ざされてしまった。70年代後半は、AIに対する世間の認識が難しかったにもかかわらず、論理プログラミングや常識的な推論など、さまざまな分野で新しいアイデアが模索されました。

1980年代には、「エキスパートシステム」と呼ばれるAIプログラムが世界中の企業で採用され、知識はAI研究の主流となった。また、日本政府も第5世代コンピュータ計画でAIに積極的な資金援助を行った。また、1980年代前半には、ジョン・ホップフィールドやデビッド・ルメルハートの研究によりコネクショニズムが復活した。再び、AIが成功を収めたのなのだ。

1980年代、経済界がAIに魅了されたのは、バブルの典型的なパターンで、上昇と下降を繰り返した。崩壊の原因は、商業ベンダーが実用的なさまざまなソリューションを開発できなかったことだ。何十社もの企業が倒産したため、この技術は実現不可能であるという認識が広まりました。しかし、そのような批判をよそに、この分野は進歩し続けた。ロボット開発者のロドニー・ブルックスやハンス・モラベックなど数多くの研究者が、人工知能への全く新しいアプローチを主張した。

半世紀以上の歴史を持つAIの分野は、ついにその最も古い目標のいくつかを達成した。AIは、テクノロジー産業全体において、やや裏方ではあるが、うまく利用され始めた。この成功は、コンピュータの性能の向上によるものもあれば、特定の孤立した問題に焦点を当て、最高水準の科学的説明責任を持って追求することで達成されたものもある。しかし、少なくともビジネスの世界では、AIの評判はあまり芳しくなかった。AIが、1960年代に世界中の人々の想像力をかき立てた人間レベルの知能という夢を実現できなかった理由については、この分野ではほとんど意見が一致していなかった。これらの要因が相まって、AIは特定の問題やアプローチに焦点を当てた競合するサブフィールドに分断され、時には「人工知能」という汚れた血統を隠すような新しい名前も付けられるようになりました。AIは、かつてないほど慎重になり、また成功もしました。

21世紀の最初の数十年間、大量のデータ（「ビッグデータ」と呼ばれる）へのアクセス、安価で高速なコンピュータ、高度な機械学習技術が、経済全体の多くの問題にうまく適用された。実際、マッキンゼー・グローバル・インスティテュートは、有名な論文「ビッグデータ」の中で次のように推定しています：The next frontier for innovation, competition, and productivity "の中で、「2009年までに、米国経済のほぼすべてのセクターが、少なくとも平均200テラバイトの保存データを持っていた」と推定しているのだ。

2016年には、AI関連製品、ハードウェア、ソフトウェアの市場は80億ドル以上に達し、ニューヨーク・タイムズ紙はAIへの関心が「熱狂」に達したと報じた。ビッグデータの応用は、生態学におけるモデルの訓練や、経済学におけるさまざまな応用のために、他の分野にも及び始めたのなのだ。ディープラーニング（特に深層畳み込みニューラルネットワークとリカレントニューラルネットワーク）の進歩は、画像・映像処理、テキスト解析、さらには音声認識などの進歩や研究を推進しました。
1956年のダートマスのワークショップは、AIがその名前、使命、最初の成功、主要なプレーヤーを得た瞬間であり、広くAIの誕生と考えられているのだ。1970年代、AIは批判と財政的な挫折にさらされていた。AIの研究者は、自分たちが直面している問題の難しさを理解できていなかったのだ。1980年代には、「エキスパートシステム」と呼ばれるAIプログラムの一形態が世界中の企業で採用され、知識がAI研究の主流となった。21世紀の最初の数十年間は、大量のデータ（「ビッグデータ」と呼ばれる）へのアクセス、安価で高速なコンピューター、高度な機械学習技術が、経済全体の多くの問題への適用に成功したのだ。2016年までには、深層学習（特に深層畳み込みニューラルネットワークとリカレントニューラルネットワーク）の進歩により、画像・映像処理、テキスト分析、さらには音声認識などの進歩や研究が推進されましたのだ。