＜INTRODUCTION＞
第2次AIブームと
エキスパートシステム:
知識の限界を超えろ。
1980年代、
第2次AIブームの中心に
あったのが
エキスパートシステムです。
これは特定の専門分野に
おける人間の知識を模倣し、
推論を行うコンピューター
システムでした。
しかし、
その強力な能力の裏には、
「柔軟性の欠如」という
大きな課題が潜んでいました。
エキスパートシステムは、
人間が手動で作成した
「知識ベース」に
依存していました。
これは、もしも〜ならば〜
という形式で記述された
ルールを大量に集めたもの
です。
この手法は、専門家が
明確に言語化できる知識には
非常に効果的でしたが、
現実世界で起こる未知の問題や、
あいまいな状況には
対応できませんでした。
柔軟性の欠如とは、
まさにこの知識ベースの
限界を指します。
ルールにない新しい状況が
発生すると、システムは
何もできなくなってしまう
のです。
この限界が、
第2次AIブームの終焉に
繋がる一因となりました。
第2次AIブームの夢と、
その挫折から何を学ぶべきか。
私たちのブログでは、
この時代のAI技術を深く掘り下げ、
現在のAIに繋がる歴史的な流れを
わかりやすく解説します。
エキスパートシステムの
仕組みと成功事例。
知識ベースの構築にま
つわる苦労と限界。
柔軟性の欠如が、
なぜAIの発展を阻んだのか
なぜ、今この時代のAIを
学ぶことが重要なのか？
それは、現代のAI技術が
抱える課題を理解するための
ヒントが、この時代にある
からです。
私たちは、過去の挑戦と
失敗から未来のAIを形作る
ヒントを見つけ出すことが
できます。
この歴史を知ることは、
AIの現在地を理解し、
その未来を考えるための
羅針盤となるでしょう。
私たちのブログで、
AIの歴史を一緒に
旅してみませんか？
