あまり複雑に考えすぎないようにしましょう。人工知能（AI）運動の火付け役は誰なのかと疑問に思っているなら、少なくとも歴史的には答えは至ってシンプルです。ジョン・マッカーシーです 「人工知能」という言葉も、彼のものです。
でも、キャッチーな称号だと勘違いしないでください。名誉称号ではなく、努力して得た称号です。.
この記事の次に読むとよい記事:
🔗 AI を作成する方法 -
無駄を省いた詳細な説明 独自の AI をゼロから構築するための包括的で実用的なガイド。
🔗量子 AI とは？ – 物理学、コード、カオスが交差する場所
量子力学と人工知能の驚くべき交差点を探ります。
🔗 AI における推論とは？ – すべてがひとつになる瞬間
トレーニングされたデータを使用して AI がどのように意思決定を行い、リアルタイムで洞察を生み出すのかを学びます。
🔗 AIに包括的なアプローチを取るとはどういう意味ですか？
AIの成功はアルゴリズムだけにとどまらず、倫理、意図、そして影響も重要である理由をご覧ください。
ジョン・マッカーシー：新聞に載る名前以上のもの 🧑📘
1927年生まれ、2011年に亡くなるまでこの分野で活躍したジョン・マッカーシーは、機械について奇妙なほど明確な洞察力を持っていました。機械が何になるのか、そして何にならないのか、という点についてです。ニューラルネットワークがインターネットサーバーを破壊し始めるずっと前から、彼は既に難しい問いを投げかけていました。「機械に思考を教えるにはどうすればよいのか？ そもそも思考とは何なのか？」
1956年、マッカーシーはダートマス大学で、クロード・シャノン（そう、情報理論の立役者）、マービン・ミンスキー、そしてその他数名からなる、錚々たる知識人たちと共同でワークショップを開催しました。これは単なる古臭い学術会議ではありませんでした。まさに「人工知能」が初めて公式に使われた瞬間でした。
ダートマス大学の提案？表面的には少々無味乾燥だが、それが巻き起こした運動は今も勢いを失っていない。.
彼は実際何をしたのか？（正直に言って、たくさん）💡🔧
まずはLISPから。
1958年、マッカーシーはLISP。これは数十年にわたりAI研究をほぼ独占することになるプログラミング言語です。「シンボリックAI」という言葉を聞いたことがあれば、LISPがその忠実な主力言語だったことがわかるでしょう。LISPによって研究者は再帰論理やネストされた推論など、今でははるかに高度な技術に期待されるようなものを試すことができました。
タイムシェアリング：クラウド
タイムシェアリングの概念（複数のユーザーが同時に1台のコンピューターを操作できるようにする）は、コンピューティングをスケーラブルな方向へと押し進めるのに役立ちました。クラウドコンピューティングの初期の精神的祖先とも言えるでしょう。
彼は機械に推論をさせたかった
。ほとんどの機械がハードウェアや狭いルールセットに焦点を当てていたのに対し、マッカーシーは論理学、つまり状況計算やサーカムスクリプションだ。これらは単なる流行語ではない。機械が単に行動するだけでなく、時間と不確実性の中で推論するのを助ける枠組みなのだ。
ああ、彼はスタンフォードAIラボの共同設立者でもあり
スタンフォードAIラボ（SAIL）は学術AIの礎となりました。ロボット工学、言語処理、視覚システムなど、すべてがここに根ざしています。
彼だけじゃなかったんだ📚🧾
天才というのは滅多に一人で成し遂げられるものではありません。マッカーシー氏の業績は確かに基礎的なものでしたが、AIの基盤を構築したのは彼だけではありませんでした。他に注目すべき人物は誰でしょうか？
-
アラン・チューリング- 1950年に「機械は考えることができるか？」という問いを提唱しました。彼のチューリングテストは今でも引用されています。先見の明がありながら、残念ながら時代を先取りしていたのです🤖。
-
クロード・シャノン- マッカーシーと共にダートマス会議の立ち上げに貢献。学習によって迷路を解く機械式マウス（テセウス）も製作。1950年代にしては少々非現実的だった🐭。
-
ハーバート・サイモンとアレン・ニューウェル- 彼らは「Logic Theorist」。当初、人々はそれを信じませんでした。
-
マービン・ミンスキー- 理論家と技術者の両面を持つ人物。ニューラルネットワーク、ロボット工学、そして大胆な哲学的考察を自在に操った。長年にわたりマッカーシーの知的なスパーリングパートナーを務めた。
-
ニルス・ニルソン- 計画、探索、エージェントに関する私たちの考え方を静かに形作った人物。初期のAIを学ぶ学生のほとんどが机の上に広げていた教科書を執筆した人物。
彼らは脇役ではなく、AIの可能性の限界を定義するのに貢献した。それでも、マッカーシーは中心にいた。.
現代？それは全く別の波だ🔬⚙️
時代は進み、ジェフリー・ヒントン、ヨシュア・ベンジオ、ヤン・ルカン「ディープラーニングのゴッドファーザー」として知られる
1980年代にヒントン氏が考案したバックプロパゲーションモデルは、単に衰退しただけでなく、進化を遂げました。2012年には、畳み込みニューラルネットワークに関する研究によって、AIが社会の注目を集めるようになりました。画像認識、音声合成、テキスト予測など、これらはすべてディープラーニングの勢いから生まれたものです🌊。.
2024年、ヒントンはノーベル物理学賞。そう、物理学です。コードと認知の境界線がこれほど曖昧になっているのです🏆。
しかし、肝心なのは、ヒントンがいなければディープラーニングの急成長はなかったということだ。確かにそうだ。しかし、マッカーシーがいなければ、そもそもAI分野は存在しなかった。彼の影響は骨の髄まで染み付いている。
マッカーシーの作品？今でも意味がある？🧩📏
奇妙な展開 ― ディープラーニングが今や主流となっている一方で、マッカーシーの「古い」アイデアの一部が復活しつつある。記号推論、知識グラフ、ハイブリッドシステム？これらが再び未来の技術となる。.
なぜでしょうか？生成モデルはどれほど賢くても、一貫性の維持、時間の経過に伴うロジックの適用、矛盾への対処といった特定の課題が依然として苦手だからです。マッカーシーは既に60年代と70年代にこれらの限界を探求していました。.
したがって、LLM をロジック レイヤーまたはシンボリック オーバーレイと組み合わせることについて人々が話すとき、彼らは、意識的であるかどうかにかかわらず、彼のプレイブックを再検討していることになります。.
では、AIの父は誰でしょうか？🧠✅
迷う必要はありません。ジョン・マッカーシーです。
彼はその名前を考案し、言語を形作り、ツールを構築し、難問を提起した。そして今もなお、AI研究者たちは半世紀前に彼が黒板に描いたアイデアに取り組んでいる。.
LISPコードを触ってみたい？シンボリックエージェントを詳しく知りたい？あるいは、McCarthyのフレームワークが今日のニューラルアーキテクチャとどのように融合しているのかを知りたい？何でもお任せください。.