【AI考古学 #0】私がAIを学んだ頃の「知能の夜明け」～第一部の探求を終え、新章へ～

はじめに：なぜ、今「考古学」なのか

はじめまして。『AI考古学』へようこそ。

昔、私は大学の研究室で、ナイトライダーのK.I.T.Tに憧れて来るべきAIの時代を夢見ていました。Patrick Winstonの "Artificial Intelligence" を聖典に、LISPやPrologでエキスパートシステムを白黒のSunOSの上で構築し、修士論文を書き上げたあの日から、あっという間に四半世紀の時が経ちました。

以来、私は国内最大手のIT企業や製造業で、ソフトウェア開発の最前線に身を置いてきました。プログラム言語はCからC++、PerlからPythonへと変化し、オフショア開発先の中国やインドの技術者たちと共に、夜が明けるまでデバッグを続けた20年間。それは、技術の進化という名の、止まることのない奔流の中に身を置く日々でした。

そして今、私の目の前には「ChatGPT」や「Gemini」、「Copilot」という、25年前の自分が見たら腰を抜かすであろう、驚異的な知性が存在します。

ふと、思いました。 私が学んだ「古典AI」の常識と、現代のLLMが見せる「技術」の間には、どのような歴史の地層が積み重なっているのだろうか？ あの頃、私たちが情熱を注いだ理論や技術は、どこへ消え、あるいは、どのような形で現代に受け継がれているのだろうか？

これは、私自身の半生を振り返る「終活」でもあり、年とともに少しずつ変化していく記憶を鍛え、記録するためのログブックです。

このラボ（note）で探求する２つのテーマ

この『AI考古学』では、大きく分けて2つの研究テーマを追いかけます。

第一部の探求を終えて、そして「機械学習の夜明け」へ

このラボを設立してから約1ヶ月。Winston "Artificial Intelligence 3rd Ed"を教科書に、「知識と論理の時代」とも言うべき、シンボリックAIの広大な遺跡を探求してきました。探索、ルール、フレーム、そしてゲーム理論。AIが「思考」の骨格をいかにして作り上げてきたか、その偉大な軌跡を辿ることができました。この第一部の探求にお付き合いいただいた皆様に、心から感謝申し上げます。

そして、私たちの旅は、次の時代へと続きます。 次なる探求の地図は、トム・ミッチェルの金字塔**『Machine Learning』**。

これは、AI研究の中心が、人間が知識を記述する「知識駆動型」のアプローチから、AIが自らデータの中からパターンを発見する**「データ駆動型」**のアプローチへと、その重心を劇的に移していく、歴史の転換点を記録した一冊です。

2.【実験ノート】AI応用実践学 考古学だけでなく、現代のAIを実生活でどこまで活用できるか、という実践的な実験も行います。まずは、AIをパーソナルトレーナーとしてトレーニングメニューを組ませてみたり、日々の情報収集を自動化してみたり。過去と未来だけでなく、「今」を生きるためのAI活用術も模索していきます。

おわりに

ウィンストン編の探求は、現代AIの魔法が、決して突然現れたものではなく、偉大な先人たちの知恵の結晶の上に成り立っていることを教えてくれました。

そして、これから始まるミッチェル編の探求は、そのAIがいかにして「学習」という最強の武器を手に入れ、現代の姿へと変貌を遂げていったのか、その核心に迫る旅となるはずです。

AIの黎明期を知る一人の技術者が、現代の知性と出会い、自らの過去と対話する。そんな懐古主義に、よろしければ、もう少しだけお付き合いいただけますと幸いです。

AI考古学、新章の幕開けです。 これから、どうぞよろしくお願いいたします。