こんにちは！最近、「AI」って言葉をよく見かけますよね。
チャットAIを使ってみたり、AIが作った画像に驚いたり...。
でも、今のAIブームよりもずっと前から、「人工知能」の研究は始まっていたんです！
今日は、そんなAIたちの「ご先祖様」とも言える、「古典的な人工知能（古典AI）」について、
ちょっと深掘りしてみたいと思います😊
クラシカルAIって、いつ頃の話？
古典的なAIが盛んに研究されていたのは、だいたい1950年代から1980年代にかけて。今のような高性能なコンピューターなんてなかった時代の話です。
今のAI（ディープラーニングとか機械学習とか）とは、考え方がけっこう違うんですよ！
古典的AIの考え方：人間みたいに「考えて」みよう！
古典的なAIの研究者たちが目指したのは、ズバリ！「人間が物事を考えたり、問題を解決したりするプロセスをコンピューターで再現しよう！」ということでした。
じゃあ、人間はどうやって考えているんだろう？彼らはこう考えたんです。
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世界を「記号」で表してみよう！ 例えば、「猫」「動物」「いる」みたいな言葉（記号）を使って、「猫は動物である」みたいに、世界のことを表現できるよね？
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「ルール」を使って「推論」してみよう！ 「もし、Xが動物で、しかもネコ科だったら、Xはたぶん猫だ」みたいに、ルール（論理）を決めれば、新しいことが分かりそうじゃない？
つまり、古典的なAIは、世界を記号で表現して、その記号をルール（論理）に従って操作することで、まるで人間が考えるように、答えを導き出そうとしていたんです。
古典的AIの主な特徴
- 記号で世界を表す：物事や概念を「言葉」のような記号で表現しました。
- ルールと論理：「もし～ならば～である」のようなルールをたくさん用意して、論理的に答えを探しました。
- 知識が命！：人間が持っている専門知識や常識を、コンピューターが分かるように頑張って教え込みました。
- パズルを解くみたいに「探索」：問題を、スタート地点からゴールまで道を探すように、一つずつ可能性を試しながら解こうとしました。
どんな古典的AIがあったの？
代表的なものとしては、
- エキスパートシステム：お医者さんの診断を助けたり、工場での故障の原因を探したりと、特定の専門分野の知識をルールで教えて、専門家みたいに答えるシステム。（一時期けっこう期待されていました！）
- 探索プログラム：チェスや将棋のようなゲームで、どう指せば勝てるかを探したり、最適な経路を見つけたりするプログラム。
などがあります。
今のAIと何が違うの？
今のAI（機械学習、特に深層学習）は、「大量のデータを見て、そこから自分でルールやパターンを学習する」のが得意です。
人間が一つ一つルールを教え込まなくても、勝手に賢くなるイメージですね。
一方、古典的なAIは、「人間が carefully（丁寧に）作った記号やルールに基づいて動く」のが基本でした。
例えるなら、
- 古典AI：説明書を読んで、その通りに正確に動くロボット🤖
- 現代AI：たくさんの事例を見て、自分でやり方を覚えていく子ども👦
みたいな感じです。
古典AIが教えてくれたこと
古典的なAIは、残念ながら、現実世界の複雑さや、人間が当たり前に持っている常識を全て教え込むことの難しさにぶつかって、期待されたほどの成果を上げられないこともありました。
でも！
記号や論理で考えるというアプローチ、問題を探索するという考え方など、古典AIの研究で培われた技術やアイデアは、今のAI研究の土台になっているんです。
現代のAIがここまで進化できたのは、古典AIの研究者たちが道を切り開いてくれたおかげでもあるんですね😊
まとめ
今回は、AIの歴史をちょっと遡って「古典的なAI」についてご紹介しました。
今のAIとは違うアプローチで、「人間のように考える」ことを目指した古典AI。
彼らの挑戦があったからこそ、今のAIがある。そう考えると、なんだかロマンを感じませんか？✨
AIの世界は奥深いですね！また色々なAIの話をブログで書いていきたいと思います。
読んでいただき、ありがとうございました！