コンピュータが代行させようとすることを強く批判しました

人工知能は変えつつある

ということです。少なくともワイゼンバウムが開発したELIZAは、理解にはほど遠いプログラムであることを、開発者自身が一番よく理解していまし次に話題を呼んだのは、まさに人間の言葉を理解させようという試みです。
1968年から1970年にMITのウィーグラードがLISPで開発したSHRDLUシュルドウというプログラムがそれにあたります。非常に読みにくい名称ですが、これは当時のタイプライター(ライノタイプ)高頻度ランキング「ETAOINSHRDLU」からとったそうです。
SHRDLUに何が出来るかというと、人間の命令を理解して、そのとおりに積み木を組み立てる,とですSHRDLUにはGPSのような探索手法は採用せず、ELIZAのようなパターンマッチング技術も用いていません。
ロボットは24時間働くことができる
プログラムや神経ネットワークモデル

  • ロボットが人間の文明を終わらせる可能性があるとも語っている
  • IoT社会でも確実に必要とされるアプローチといえるでしょう
  • AIの活用はさまざまなことが考えられます

インターネット上で設計情報を共有することが容易になった

とにかくシンプルに設定された世界の中で、複雑な指示も理解することができました。逆に曖昧な指示に対しては、明確な指示を要求することさえできましたSHRDLUの対話例を載せてみます。
鍵括弧が命令者です「いつ、緑のピラミッドを持ち上げましたか?」(赤い立方体と、大きい赤いブロックと大きい緑色の立方体を重ねていた時です。

プログラムや神経ネットワークモデル

人工知能これらの遺伝子

)「どうして?それを取り除くためです「どうしてそうしたのですか?」(赤い立方体の上をかたづけるためです)SHRDLUの実現方法は、まず文章の意味を専門家によって構造的に分析したことにあります。そして、文脈を理解させるためにシナリオスペシャリストと呼ばれる人が、個々の命令状況に応じてどのような選択肢を持ち得るのかについて設計しました。
SHURDLUの抱える世界が極めて単純であったために、この試みは成功を収めましたが、やはり批判も多く起こりました。
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インターネット上のその手のジャンル分けを見るだけ

これでも理解とは呼べない(確かに結局は理解したように見せているだけですという声もありましたが、それよりも興味深いのが、人間の知的活動にとって不可欠な学習という要素がないという指摘です。確かに、SHRDLUには過去の履歴を覚えさせてより賢くふるまう、というプログラムは実装されていませんでした。
これについては、後の機械学習というトピックでも触れたいと思います。しかし、いずれにせよ様々な議論を生んだという意味でも間違いなく人工知能の発展に貢献した歴史に残るプログラムであることは事実です。
ゲームから実用の世界へ最後の3つ目に移りたいと思います。

人工知能はそのようには使われていない

ダートマス会議4人衆サイモンの弟子にあたるファイゲンバウムが、1965年にスタンフォード大学でHPP(HumanProgrammingProject)という組織を立ち上げ、開発を始めたDENDRALというプログラムですDENDRALは、有機化合物の成分を特定するために、光を当てた分光結果をもとに解析を検証するために作られました。
GPSやその他同時代のプログラムと異なっているのは、開発段階で知識、具体的には化学に関する専門家の知見を覚えさせていた点であり、そもそもサイモンたちが目指していた人間の思考に近づけようというコンセプトすら持っていませんでした。
完成して使ってみると、(少なくともパズルを解くプログラムよりも実用的であったためちらも大きな注目を集めました。
人工知能自らが情報処理をより加速させていくために

ロボットを置き行き止まり実験
ロボットを置き行き止まり実験

ロボットを置いておきいつも投函されているけど

ちなみに、DENDRALから派生してMYCIN(マイシン)という血液感染症と骨髄炎の診断·治療法を助言するシステムも開発され、同じく成果をあげていますファイゲンバウムは、研究者たちを前にして、DENDRAL成功の後、師匠であるサイモンとニューウェル、そして名高い物議をかもす講演を母校のカーネギーメロン大学で行いました。
今までの人工知能は、おもちゃの問題これはトイ(おもちゃの英訳問題と呼ばれていますか解決できないではないか?もっと実社会に起こっている問題解決を解こうではないか!
しと高らかに唱えて、聴衆を焚き付けたのです。