AIでは不足ですが多くの企業が日本が世界に追いつくために

人工知能は指示が出それらを含む仕事を大きく分ける

DENDRAL後に登場したSHRUDUの成功も後押しして、ニューウェルだけでなくミンスキーですら、今まで推論の仕組みで汎用的に使えるアプローチの限界を感じ、特定の課題に対して専門性のある知識の植え付けが、人工知能のプログラムには必要であると認めたと言われています1960年の終わりには、ダートマス会議4人衆が当初掲げた目標が達成できないことが分かってきたため、相次いで政府·大学からの資金も凍結となりました。
特に影響が大きかったのは、機械翻訳予算大幅削減の原因となったアメリカのALPACレポートと、イギリスのライトヒル報告書です。
後者について補足しておきます。これは、中立な立場であるライトヒルがイギリス政府科学研究審議会から依頼されて、イギリスの人工知能研究の実態を調査した報告書です。
コンピュータ開発プロジェクトと呼ばれます
IoT時代になると様変わりするであろう

  • 人工知能の研究において
  • 人工知能が解くべき課題として
  • 人工知能の未来と仕事への影響と題する講演会

AIによってどんどん代替されていく

そこでは、1950年代から調査段階での1972年に至るまで、人工知能がなしてきたことに失望している、と辛辣に書かれていました但し、ウィノグラードの開発したSHRDLUだけは、限定された世界とはいえ自然な人間の言葉を識別して適切な行動をとるという原則を実現した実績として唯一認めていました。
このような時代の動きを受けて、人工知能研究も、探索を中心とした一般的推論から、特定問題を解決するために専門家の知識を覚えさせるエキスパートシステムと呼ばれる方式にその座を譲ろうとしていました。

IoT時代になると様変わりするであろう

人工知能の場合自己組織化現象は局所それ

ちなみに、1970年代はよくAI冬の時代と呼ばれているようですが、決して研究者たちは冬眠をしていたわけではなく、むしろ次の人工知能ブームという花を咲かせるための養分をせっせと蓄えて例えば、我々が生まれて初めての動物Aと呼びますを見たと仮定して、PSを動かしてみましようまず、ワーキングメモリには観察された事実が登録されます。他にも仮説も登録されますが割愛Aは体毛を持つAは爪が長いAはワンと鳴くそして知識ベースには、事前にルールが登録されており、イメージとしては次のようになります。
Rule!
コンピュータ開発プロジェクトと呼ばれます

コンピュータが生まれる必然性人類の歴史において

:If(Xは飛ぶ)ThenXは鳥類であるRule:IfXは体毛を持つThenxは哺乳類であるRules:IfXは哺乳類であるAndXは肉を食べるThenXは肉食動物である推論エンジンは、知識ベースに入っているルール群とワーキングメモリに蓄積された内容を照合して、この動物は犬ではないか、と推測するわけです。

先程も少し書いた通り

尚、照合と簡単に言いましたが情報が雑多なため、その処理には結構な負荷がかかります。そのため高速化·効率化する手法もいくつか編み出されています。さらに言えば、通常ワーキングメモリに該当するルールは複数存在し、それらの重要度も考慮する手法もありますが、ここではPSの原理にとどめておきます。
PSで取り扱う知識は、ある意味雑多な知識を原始的にルール化しただけという見方もできますが、もう少し整理(構造化)された知識を表現する理論も1970年代には生まれました。
ここで登場するのが再びミンスキーですミスキーとシャンクの知識表現理論ミンスキーは、1975年に「フレーム理論」を発表しました。実は、この頃ミンスキーは人間の記憶や推論の構造を熱心に研究認知心理学と呼ばれますしていました。
ロボットは24時間働くことができる

人工知能実は結構単調だ
人工知能実は結構単調だ

人工知能から見た大小の発電設備

その研究結果を元に、人工知能で脚光を浴びた知識を表現する道具としても使えるように体系化したのです。厳密に言えばこれは決して斬新な発想ではなく、従来から近い理論は存在したのですが、そこは人工知能の大家であるミンスキー、高い影響力(政治力?)で一気にこの理論は広まりました。
フレーム理論とは、まずフレームと呼ばれるテーマからなるデータ構造の集合体があり、その内部要素にあたるスロットに、必要な知識情報がはめ込まれていく仕組みです。