1970年代にAI研究が衰退した要因は？
T最初のAIの冬 1974-1980
1970年代、AIは批評と財政的な挫折にさらされていた。AIの研究者たちは、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。彼らの途方もない楽観主義が、ありえないほど高い期待を抱かせ、約束された成果が実現しなかったとき、AIへの資金援助は姿を消した。同時に、コネクショニズム（ニューラルネット）の分野は、マーヴィン・ミンスキーによるパーセプトロンへの壊滅的な批判によって、10年間ほぼ完全に閉鎖された。70年代後半、AIに対する一般的な認識が困難な状況にあったにもかかわらず、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探求された。

問題点
70年代初頭、AIプログラムの能力は限られていた。最も印象的なものでさえ、解決すべき問題の些細なバージョンしか扱うことができなかった。AIの研究者たちは1970年代に、克服できないいくつかの根本的な限界にぶつかり始めていた。これらの限界のいくつかは後の数十年で克服されることになるが、他の限界は今日に至るまでこの分野を苦しめている。

コンピュータパワーの限界：真に有用なことを成し遂げるには、メモリも処理速度も十分ではなかった。例えば、ロス・クイリアンが自然言語に関する研究で成功を収めたのは、たった20語の語彙で実証されたからである。ハンス・モラヴェックは1976年、コンピューターが知能を発揮するにはまだ数百万倍も弱すぎると主張した。航空機が馬力を必要とするのと同じように、人工知能はコンピュータのパワーを必要とする。ある閾値以下では不可能だが、パワーが増すにつれて、最終的には簡単にできるようになる。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検出能力と動き検出能力をリアルタイムで一致させるだけで、1秒間に109回の演算（1000MIPS）が可能な汎用コンピュータが必要になると見積もっている。2011年現在、実用的なコンピューター・ビジョン・アプリケーションには1万から100万MIPSが必要である。これに対し、1976年当時最速のスーパーコンピューターであったCray-1（小売価格500万～800万ドル）の演算能力は80～130MIPSに過ぎず、当時の一般的なデスクトップ・コンピューターは1MIPS未満であった。
難解さと組合せ爆発。1972年、リチャード・カープは（1971年のスティーブン・クックの定理を基に）、おそらく指数時間（入力の大きさ）でしか解けない問題が数多く存在することを示した。これらの問題の最適解を見つけるには、問題が些細な場合を除き、想像を絶する量のコンピュータ時間が必要である。このことは、AIが使用する「おもちゃのような」解法の多くが、有用なシステムにスケールアップすることはないだろうということを、ほぼ確実に意味している。
常識的な知識と推論。視覚や自然言語のような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情報を必要とする。そのためには、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必要がある。研究者たちはすぐに、これが実に膨大な情報量であることを発見した。1970年当時、これほど大規模なデータベースを構築できる者はいなかったし、プログラムがこれほど多くの情報をどのように学習するかも誰も知らなかった。
モラヴェックのパラドックス：定理の証明や幾何学の問題を解くことはコンピュータにとって比較的簡単だが、顔を認識したり、何もぶつからずに部屋を横切ったりするような単純なはずのタスクは非常に難しい。これは、1970年代半ばまでに視覚とロボット工学の研究がほとんど進展しなかった理由の一助となる。
フレームと資格の問題論理学を使っていたAI研究者（ジョン・マッカーシーのような）は、論理そのものの構造を変更しなければ、計画や既定の推論を含む通常の推論を表現できないことを発見した。彼らは問題を解決するために新しい論理（非単調論理や様相論理など）を開発した。
資金調達の終わり
こちらも参照：AIの冬
AI研究に資金を提供していた機関（英国政府、DARPA、NRCなど）は、進歩のなさに不満を募らせ、最終的にはAIに関する無向性研究への資金提供をほぼすべて打ち切った。このパターンは、機械翻訳の取り組みを批判するALPACの報告書が発表された1966年にはすでに始まっていた。2000万ドルを費やした後、NRCはすべての支援を打ち切った。1973年、イギリスのAI研究の状況に関するライトヒル報告書は、AIがその「壮大な目的」を達成するのに全く失敗したと批判し、同国におけるAI研究の解体につながった。(報告書はAIの失敗の理由として、特に組み合わせ爆発問題に言及している）。DARPAはCMUの音声理解研究プログラムに携わる研究者に深く失望し、年間300万ドルの助成金を取り消した。1974年までには、AIプロジェクトへの資金援助は難しくなっていた。

ハンス・モラヴェックは、この危機を同僚たちの非現実的な予測のせいだと非難した。"多くの研究者が誇張の輪に巻き込まれていた"。1969年にマンスフィールド修正条項が可決されて以来、DARPAは「基本的な非指向的研究よりも、ミッション指向の直接研究」に資金を提供するよう圧力を強めていた。1969年にマンスフィールド修正条項が成立して以来、DARPAは「基本的な無指向性の研究ではなく、ミッション指向の直接研究」に資金を提供するよう圧力を強めていたのである。その代わり、自律戦車や戦闘管理システムなど、明確な目的を持った特定のプロジェクトに資金が向けられるようになった。

大学全体からの批判
こちらもご覧ください：人工知能の哲学
AI研究者の主張に対して、何人かの哲学者が強い異議を唱えた。ゲーデルの不完全性定理は、形式的なシステム（コンピュータプログラムなど）には特定の文の真理を見抜くことはできないが、人間にはそれが可能であることを示していると主張した。ヒューバート・ドレイファスは、1960年代の約束破りを嘲笑し、AIの仮定を批判し、人間の推論は実際にはほとんど「記号処理」を伴わず、体現的、本能的、無意識的な「ノウハウ」を大量に含んでいると主張した。1980年に発表されたジョン・サールの「中国の部屋」論は、プログラムが使用する記号（「意図性」と呼ばれる性質）を「理解している」とは言えないことを示そうとした。記号がマシンにとって意味を持たないのであれば、マシンは「思考している」とは言えない、とサールは主張した。

これらの批評は、AI研究者たちに真剣に受け止められることはなかった。難解さや常識的な知識といった問題の方が、よほど差し迫った深刻な問題に思えたからだ。ノウハウ」や「意図性」が実際のコンピュータープログラムにどのような違いをもたらすかは不明だった。ミンスキーはドレフュスとサールについて、「彼らは誤解している。マサチューセッツ工科大学で教鞭をとっていたドレフュスは冷遇され、後にAI研究者たちは「私と昼食を共にする姿を見られることはなかった」と語っている。ELIZA』の著者であるジョセフ・ヴァイツェンバウムは、同僚たちのドレフュスに対する扱いがプロフェッショナルではなく、子供じみていると感じていた。彼はドレフュスの立場を率直に批判していたが、"彼らのやり方は人間を扱うやり方ではないことを意図的に明らかにした"。

ヴァイツェンバウムは、ケネス・コルビーがELIZAに基づいて「心理療法的対話を行うことができるコンピュータープログラム」を書いたときから、AIに対して深刻な倫理的疑念を抱くようになった。ヴァイツェンバウムは、コルビーが心ないプログラムを重大な治療ツールと見なしたことに心を痛めた。確執が始まり、コルビーがプログラムへの貢献についてヴァイツェンバウムの功績を認めなかったため、事態は好転しなかった。1976年、ワイゼンバウムは『コンピュータの力と人間の理性』を出版し、人工知能の誤用は人間の生命を損なう可能性があると主張した。

パーセプトロンとコネクショニズムへの攻撃
パーセプトロンは1958年にフランク・ローゼンブラットによって発表されたニューラルネットワークの一種である。多くのAI研究者と同様、彼はその能力について楽観的で、「パーセプトロンはいずれ学習、意思決定、言語翻訳ができるようになるかもしれない」と予測していた。このパラダイムに関する活発な研究プログラムは1960年代を通して行われたが、ミンスキーとパパートの1969年の著書『パーセプトロン』の出版によって突然停止した。この本は、パーセプトロンにできることには大きな限界があり、フランク・ローゼンブラットの予測は著しく誇張されていたことを示唆した。この本の影響は壊滅的で、コネクショニズムの研究は10年間まったく行われなかった。結局、新しい世代の研究者がこの分野を復活させ、その後は人工知能の重要かつ有用な一部となった。ローゼンブラットは、この本が出版された直後にボート事故でこの世を去ったからである。

論理と記号的推論："ニート"
論理は1959年、ジョン・マッカーシーが「アドバイス・テイカー」の提案の中で、早くもAI研究に導入された。1963年には、J.アラン・ロビンソンが、コンピュータ上で演繹を実装する簡単な方法、解決・単一化アルゴリズムを発見していた。しかし、1960年代後半にマッカーシーと彼の学生たちによって試みられたような単純な実装は、特に難解で、単純な定理を証明するために天文学的な数のステップを必要とした。1970年代、エジンバラ大学のロバート・コワルスキーによって、より実りある論理学へのアプローチが開発され、間もなくフランスの研究者アラン・コルメラウアーとフィリップ・ルーセルとの共同研究により、成功した論理プログラミング言語Prologが誕生した。Prologは、扱いやすい計算を可能にする論理のサブセット（ホーン節、「ルール」や「生成規則」と密接な関係がある）を使っている。ルールはその後も影響力を持ち続け、エドワード・ファイゲンバウムのエキスパート・システムや、アレン・ニューウェルとハーバート・A・サイモンによるSoarとその統一的な認知理論につながる継続的な研究の基礎を提供した。

論理的アプローチの批評家たちは、ドレフュスが指摘したように、人間が問題を解決する際に論理を用いることはほとんどないと指摘した。ピーター・ワソン、エレノア・ロッシュ、エイモス・トヴェルスキー、ダニエル・カーネマンなどの心理学者による実験がその証拠となった。マッカーシーは、人が何をするかは関係ないと反論した。本当に必要なのは問題を解決する機械であって、人と同じように考える機械ではないと主張した。

フレームとスクリプト："スカッフルズ"
マッカーシーのアプローチを批判したのは、マサチューセッツ工科大学（MIT）の同僚たちだった。マービン・ミンスキー、シーモア・パパート、ロジャー・シャンクは、「ストーリー理解」や「物体認識」のような、機械が人のように考えることを必要とする問題を解決しようとしていた。椅子」や「レストラン」のような普通の概念を使うためには、人間が通常行うのと同じ非論理的な仮定をしなければならなかった。残念ながら、このような不正確な概念を論理で表現するのは難しい。ジェラルド・サスマンは、「本質的に不正確な概念を記述するために正確な言葉を使っても、それ以上正確にはならない」と述べている。シャンクは、マッカーシー、コワルスキー、フェイゲンバウム、ニューウェル、サイモンが用いた "きちんとした "パラダイムとは対照的に、彼らの "反論理学的 "アプローチを "垢抜けない "と評した。

1975年、ミンスキーは重要な論文の中で、仲間の「無精者」研究者の多くが同じようなツールを使っていると指摘した。例えば、鳥という概念を使う場合、鳥は飛ぶ、ミミズを食べるなど、すぐに思い浮かぶ事実がある。私たちは、これらの事実が常に正しいとは限らず、これらの事実を使った推論が「論理的」でないことを知っているが、これらの構造化された仮定セットは、私たちが言ったり考えたりするすべての文脈の一部である。彼はこれらの構造を「フレーム」と呼んだ。シャンクは「スクリプト」と呼ばれるフレームを使い、英語の短編小説に関する質問に答えることに成功した。
非現実的な期待、資金不足、重要な成果を生み出すことの難しさ、そして1970年代にAI科学者が克服できなかった多くの根本的な限界の発見が、この10年間のAI研究の衰退につながった。