AIの歴史を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、マービン・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た：IBMのクロード・シャノンとネイサン・ロチェスターである。会議の提案書にはこんな主張が含まれていた：「レイ・ソロモノフ、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・サイモンらが参加した。このワークショップで、ニューウェルとサイモンは「論理理論家」をデビューさせ、マッカーシーは「人工知能」をこの分野の名称として受け入れるよう出席者を説得した。1956年のダートマス・ワークショップは、AIがその名前、使命、最初の成功、主要なプレイヤーを得た瞬間であり、AIの誕生と広く考えられている。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、影響力のあるサイバネティシスト、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・ワークショップの数年後に開発されたプログラムは、ほとんどの人にとって、代数の単語問題を解き、幾何学の定理を証明し、英語を話すことを学習する、単なる「驚異的な」コンピューターだった。当時、機械によるこのような「知的」な動作が可能だ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った機械ができるだろうと予測し、私的にも活字でも強烈な楽観主義を表明した。DARPAのような政府機関は、この新しい分野に資金を注ぎ込んだ。

1970年代、AIは批判にさらされ、財政的な挫折を味わった。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のだ。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。

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。同年、日本政府は第5世代コンピューター・プロジェクトでAIに積極的に資金を提供した。1980年代初頭のもうひとつの心強い出来事は、ジョン・ホップフィールドとデビッド・ルメルハートの研究によるコネクショニズムの復活であった。再びAIは成功を収めたのである。

経済界がAIに魅了された1980年代は、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ソリューションを幅広く開発できなかったことだった。何十社もの企業が失敗したため、この技術は実現不可能だという認識が広まった。しかし、その批判にもかかわらず、この分野は進歩を続けた。ロボット工学の開発者ロドニー・ブルックスやハンス・モラヴェックを含む数多くの研究者が、人工知能へのまった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。人工知能は、やや舞台裏ではあったが、テクノロジー産業全体で成功裏に利用され始めた。その成功の一部は、コンピューターの能力が向上したことによるものであり、一部は、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によって達成されたものである。それでも、少なくともビジネスの世界では、AIの評判はあまり芳しいものではなかった。AIが、1960年代に世界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、この分野内部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分野に細分化され、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称が付けられることさえあった。AIはかつてないほど慎重になり、また成功を収めた。

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、より安価で高速なコンピューター、そして高度な機械学習技術が、経済全体の多くの問題に適用され、成功を収めた。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る：2009年までに、米国経済のほぼすべてのセクターで、少なくとも平均200テラバイトのデータが保存されるようになった」。

2016年までに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トレーニングや経済学における様々な応用など、他の分野にも及び始めた。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、テキスト分析、さらには音声認識の進歩と研究を推進した。
1956年のダートマスで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、AIの誕生と広く考えられている。1970年代、AIは批判にさらされ、財政的な挫折を味わった。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、より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に適用され、成功を収めた。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）の進歩が、画像・映像処理、テキスト分析、さらには音声認識における進歩と研究を牽引した。