AI研究の二つの潮流：シンボリックAIとノンシンボリックAIを初心者向けにわかりやすく解説！

人工知能（AI）研究の歴史は、大きく二つの潮流、すなわちシンボリックAIとノンシンボリックAIの対立と融合の歴史でもあります。これらのアプローチは、AIの実現方法に対する根本的な考え方の違いに根ざしています。本記事では、それぞれの特徴、歴史、そして現代のAI研究における位置づけを詳しく解説します。

シンボリックAI：知識と推論の追求

シンボリックAIは、人間の知識や記号をコンピューターに与え、論理的な推論を行うアプローチです。これは、人間の思考を記号の操作として捉える「記号処理」の考え方に基づいています。

• 特徴:
  • 知識を記号やルールで表現
  • 論理的な推論や記号処理に強い
  • 説明可能性が高い
  • 知識の追加や修正が困難
  • 現実世界の複雑な問題を扱うのが苦手
• 代表例:
  • エキスパートシステム
  • ルールベースシステム
  • 論理プログラミング
• 歴史:
  • ダートマス会議（1956年）から1980年代にかけて主流
  • 特定の専門分野では高い精度を発揮
  • 知識獲得のボトルネックにより、限界を迎える

ノンシンボリックAI：データと学習の重視

ノンシンボリックAIは、データから自動的にパターンを学習するアプローチです。これは、人間の脳の神経回路を模倣したニューラルネットワークを用いて、データから知識を自動的に学習を通じて獲得する「コネクショニズム」の考え方に基づいています。人間側が知識を明示的に与えない点がシンボリックAIと異なります。

• 特徴:
  • データから自動的に学習
  • パターン認識や柔軟な処理に強い
  • 現実世界の複雑な問題を扱うのが得意
  • 説明可能性が低い
  • 大量のデータと計算資源が必要
• 代表例:
  • 機械学習
  • ニューラルネットワーク
  • 深層学習
• 歴史:
  • 1980年代に台頭し、1990年代以降に主流となる
  • 機械学習アルゴリズムの発展
  • 深層学習の登場により、画像認識や自然言語処理などでブレークスルー

コネクショニズムの知能体の特徴は、学習の方式である。コネクショニズムの知能体へは、前もってカテゴリの分類基準を与えたり、前もって作業手順を与えておく必要はない。いわゆる人間の成人が持っている”概念体系”や”常識作法”に相当するものを事前に与えておく必要はない。コネクショニズムの知能体は、最初は”白紙”の状態であり、多数の事例を与えられ、”経験”することで、自らゆっくりと「学習」してゆく。（引用：https://ja.wikipedia.org/wiki/コネクショニズム）

引用ンボリックAIとノンシンボリックAIの論争

シンボリックAIとノンシンボリックAIは、長年にわたり激しい論争を繰り広げてきました。

• シンボリックAI支持者:
  • 人間の知能は記号処理であり、論理的な推論が重要
  • 説明可能性の高いAIを実現すべき
• ノンシンボリックAI支持者:
  • 人間の知能は脳の神経回路の働きであり、データからの学習が重要
  • 現実世界の複雑な問題を解決できるAIを目指すべき

現代のAI研究：融合と進化

現代のAI研究では、シンボリックAIとノンシンボリックAIの融合が進んでいます。それぞれの強みを組み合わせることで、より高度なAIを実現しようという試みです。

• ニューロシンボリックAI:
  • ニューラルネットワークと記号推論を組み合わせる
  • 説明可能性と柔軟性を両立
  • 例：深層学習と知識グラフの組み合わせ
• AIの進化:
  • 近年の大規模言語モデルなどは、大量のデーターを学習することで、あたかも、推論しているような挙動を示す。
  • シンボリックな要素を、ノンシンボリックAIに取り込む研究開発が盛んに行われている。

まとめ

シンボリックAIとノンシンボリックAIは、AI研究の二つの重要な潮流であり、それぞれの強みと弱みを持っています。現代のAI研究は、これらのアプローチを融合し、より高度なAIを実現しようとしています。今後も、両者の長所を組み合わせることで、AI技術はさらに進化していくでしょう。