A Narrative History of Artificial Intelligence
Preface and Lastly sections in English and in Japanese
Preface
The modern digital computer appeared in the late 1940s, but from its earliest days,
the vision of designing a computer that could do “smart processing” on its own and
not merely as a tool for computation or data processing had already begun. In other
words, the dream of artificial intelligence existed from the very beginning of the
advent of computers.
The author, when he is a high school student, used expensive mainframes in
machine rooms in the 1960s and he thought computers were for data processing
entirely. But he found it was not true in the 1970s when he saw a quite different usage
of computers by Prof. John McCarthy, one of the fathers of artificial intelligence (AI),
and surprised. Thiswas the start of the author’s relationwith AI.He thought AI and IT
were different subjects for awhile, but later on he realized the relation between AI and
IT. This reflects the title and subtitle of this book; AI is the perpetual frontier of IT. He
then started to develop several implementations based solely on AI books available
in Japan. Later, he was involved in the establishment of the American standard for
Common Lisp language as a member of ANSI X3J13 for the standardization in the
1980s and early 90s although he is not a US citizen. Lisp had been a base for AI
software development, and he was in the midst of the rise and fall of Lisp AI in the
1980s. The early-stage stories related to these are developed in Chaps. 1?3 among 7-
chapter organization of this book. These chapters include the description of how the
late 1980s Neural network researchers looked back the “wilderness days” of them.
The author has reached his current emeritus position through a career transition
from elemental AI technology, IT infrastructure, and information systems to strategic
business systems design. He also shifted his role from developing individual technologies
as an engineering school member to designing the big picture as a business
school professor. Looking back, he had experienced twomajor peaks over the past 50
years. In particular, the whirlwind of engineering development when young, and the
technology adoption for business design in recent years, were completely different
worlds than imagined. The author realized the importance of writing down history
from the perspective of his career by sewing it with the supporting evidence of the
history in his hand. Many user side people seem to understand the emergence of new
technologies means a departure from the past.
This book is about the history of the development of artificial intelligence research
and the spread of information processing technology. The author purposely included
episodes that he believed would be useful as testimonies. It became a narrative. The
intention was to pass on the original experience across generations. Please excuse
the fact that the author often appears in the photographs, as this was unavoidable due
to the nature of keeping them in hand. He tried to include objective descriptions to
the best of his ability and had kept a long reference list of the literature to assist the
readers.
Both IT technology and the environment in which it is used have gradually changed
with the development of the Internet into the decentralized world. The descriptions
in this book and the author’s path gradually followed the flow of the river. Neural
network technology was also improving rapidly. These periods are described in
Chaps. 4 and 5.
The author transitioned to business school, where he began to deal with digitalization
issues, which in turn extended to management issues in the 2000s. People
from all walks of life explored the use of IT and AI in streamlining their businesses
and exploring new businesses. He came into contact with people whose logic and
orientation were completely different from his previous ones and became involved
in their growth. He began to realize that the writing down of these experiences and
observations was a unique event. His seniors and colleagues have retired or have
already been called to heaven. He doesn’t have much time left either, so he started
thinking about fulfilling his responsibilities as a senior. Chapters 6 and 7 describe
what the current challenges are and how future challenges should be tackled. The
contents are originated from his lecture notes for young generations.
The author is not a native English speaker and English is a second language. As a
result, another issue arose: translating it into English. Even though he uses English on
a daily basis, he cannot say that he has advanced expressiveness for his book, but he
cannot rest on the laurels. Also, due to the nature of the theme, early publication was
desired. He poured his energy to write the manuscript in Japanese until the very last
minute, and switched to English using a translation tool and continued the polishing
up process further. This shortened the schedule considerably. The circumstances and
evaluation at that time are described in Sect. 6.1(7), as they are directly related to the
development and current state of artificial intelligence.
Totally, the author believes this book contains descriptions, relationships among
the facts, and the flow, that were not found in other books. Various encouragements
motivated the author to keep going on the sewing process of complicated independent
events. The author wondered to hire a professional personal editorial assistant, but
he did not to do so and got warm assistances from his different communities. This
book preserves the author’s tastes. The author bears the responsibility. It is worth to
read. Enjoy the narrative!
序 コンピュータ技術の発達にはいくつかの段階があり、また、体系として異なるものがある、とずっと思ってきた。伝統的なコンピュータがあり、それに対して、ニューロコンピュータがある、という対比的な見方はよくみられるようになった。さらに、近年、技術開発が進み形を次第に表してきた量子コンピュータは、量子ねじれを利用した多値論理と超並列処理の実現を可能にしはじめた。脳にある実際のニューロンの働きにさらに近づけたチップを採用した脳型コンピュータも基礎段階から、実用化をめざす段階に進み、それらは独自の進歩を続け、異なった発展をとげていくと考えていた。
電子出版のApplied AIを2022年秋に日本語で出版した。この時、これをリファインすることで国際版にしたいと考えていたが、さまざまに記述が落ちていたことなども気になった。その後、６０年代以前の事柄についての調査と確認を進め、コンピュータ開発初期の状況へのイメージが次第に鮮明になってきた。本書編集者からは、現代と６０年代のタイムトラベルをしているのですね、とも言われた。この過程の中で、本当に長期にわたる、多くの人たちの研究と開発努力をあらためて再確認することができ、自分のいたらなさにも気が付くことになった。改めて章の構成や、文の書き直しが必然の手順となった。
そこに、生成AIの登場が２０２２年１２月の末に訪れた。２３年１月から３月は何度も何度も、英語版の取り組み方の再考を繰り返した。当初は、いきなり英語版として書き始めたが、年齢的にも日本語で確定してからの方が良いと判断するようになった。それからはスムースに原稿作成が進んだ。前著の内容のおよそ半分くらいはデータとして使えるので、その手直しから執筆を始めた。
内容としては、著者が直接体験したことを記述することを原則とした。それがかなわないものは、元情報の確認をしてから記述した。80年代中期以降の米国でのCommon Lisp関連活動への参加と、60年代後半からのデジタルコンピュータでの経験と若さからくる思いは、徹底的に修正した。個人的には、次第に要素技術からシステムの課題に興味が移り、ネットワーク時代でのあり方、そして、2000年代以降のビジネススクールの教授としての経験が本書を独特のものにしたと思っている。
今、振り返ってみて、人工知能とは、コンピュータをスマートにする努力の集成で、ITに対する連続したたゆみない改良の歴史だと結果論として理解している。良い技術はITの中に組み込まれ、残っていく。
これを、1940年代から順に書き記した物語として本文を構成した。著者が紹介するべきと感じた多くの個人的事実に触れており、この点も、強い出版動機につながっている。関係者はすでに故人となっている人も多く、その発言・資料などの引用は、十分に注意し、その意思を適切に表しているものと著者の責任においては配慮しているつもりである。したがって、個人的経験事実の記述をできるだけ忠実に行い、読者にできるだけその事実に触れてほしいと願って、個人的資料も適切なものはデータとして組み込むことを決断した。私的資料の公開責任はすべて著者にある。著者の理解不足だったという部分はあるかもしれないが、全体のバランスのための不要な記述、特に著者の経歴と対象領域では伝聞の記述としか言えないようなことは省いている。すべて何らかの事実としての関係があるものに絞っているつもりである。自然科学的に説明がついた、あるいは実現された、というものはITの要素技術の中に組み込まれる。だから、技術開発の視点で、扱われるそれぞれの要素について、それが何なのかを知ることは重要である。しかし、技術的に詳説することはここの課題としない。むしろ、新しい世界を開こうとする若い人たちに参考になる資料を残したい、という方針でまとめている。
Lastly: Computer is Just Born, It is Not Matured Yet
The author believes that von Neumann clearly had a major influence on the genesis
of artificial intelligence and tried to line up several streams onto today. The book
is written out from von Neumann and focused on what the author wanted to give
his view for the history in a clear way. As a result, the author did not include much
for other early days’ famous works and machines; such as ENIAC, EDVAC, other
early computers, and the achievements of Alan Turing and some other big names.
This is not to diminish their accomplishments, simply structuring the story from the
author’s point of view. As much as possible, the author described the author’s direct
experience and what he has seen and heard firsthand. We felt that this is the job of
Seniors.
Even now, we have not finished the development of digital computers and the
functions that artificial intelligence would take. Less than hundred years is short. Let
us go back and look for the origin of artificial intelligence. Then, let us look at the
history from there to the present, and introduce the attempts and efforts of artificial
intelligence and their transitions that emerge from that history.
Now, we would like to illustrate the author’s general understanding of what has
been described so far in this book. Two streams are shown: Digital Computing AI
and Brain-type AI. Bridges between two streams are heuristics and statistics. As
described so far, the development of artificial intelligence on digital computers has
progressed incrementally, between IT and applications at that time. Brain-type AI,
on the other hand, has been struggling to realize a big dream. Broadly speaking, there
are three stages in both (Fig. A.1).
From the beginning of the advent of computers, there have been steps toward
creating man-made mechanisms that could simulate the structure of the human brain
as a brain-type computer. All of these mechanisms had at their core the feature that
machines learn. The realization of these mechanisms was extremely difficult, and it
was necessary to wait for the progress of related technologies. Again, the figure is
just a sketch of his thought, not a part of main text of this book. After about 70 years,
around 2010, some fields began to realize functions that are now at the level of
practical use. In the technical field of image recognition, it has reached a level where
it can be said that objects reflected in two-dimensional images can be identified.
In addition, the field of natural language input has reached a practical level where
it can be described as “understandable.” Under these circumstances, some people
have begun to refer to AGI, or Artificial General Intelligence. AGI is not expected to
appear that soon. However, generative AI, as represented by ChatGPT, is an outcome
of this trend. It has brought us to the stage where it is able to generate a glossary
of likely expressions based on previous (document) information accumulated as
a “large-scale language model.” This is where, after nearly 80 years, the initial
perfection of the digital computer has finally begun to emerge. How can we view the
history up to the generativeAI. That is, in short, “Humanity’s Challenge: Coping with
Technological Civilization and Facing Its Fate.” The progress of modern civilization
has been primarily a technological civilization, so much so that the evaluation and
incorporation of newly emergent “tools” into everyday life has been a core issue. In
this text, AI is a field of “newly emerging tools.” We are all living the quite early
stage of “new technology.”
Yes, Computer is just born, not matured yet.
最後に：コンピュータはまだ完成していない
本書は、デジタルコンピュータの起源を探るためではなく、黎明期からはじめて人工知能の歴史をたどるために書かれている。フォンノイマンは人工知能の発端に明らかに大きな影響を与えたと著者は考えている。そこで物語をフォンノイマンから書き出している。彼が大きな業績を残したストアドプログラム方式と他との比較、たとえばENIAC, EDVACその他の初期のコンピュータ、については触れていないことを最初にお断りしておく。もちろん、これらの設計者・開発者のコンピュータへの貢献は多とするものである。また、アランチューリングについても大きくとりあげてはいないが、彼の業績を低くみるためではない。著者から見た物語の構成をとっているだけである。
今なお、デジタルコンピュータの開発も人工知能が受け持つような機能の開発も終わっていない。表計算や文書の作成などに始まる実務的な情報処理と切り離して、それにはかかわらない人工知能という貴族を存在させようとしているのだろうか？まず、に戻って人工知能の原点を探す。そして、そこから現在に至る歴史を見ていき、それによって浮かび上がる人工知能の姿・それらの移り変わりを紹介する。その自然な姿をできるだけ著者の直接の経験や、直接見聞きしたことで記述する。それがシニアの仕事だと実感したからだ。
さて、ここまでの記述に関する本書著者のおおまかな認識を図にして示したい。二つの流れを示している。Digital Computing AIとBrain type AIである。ここまで述べてきたように、デジタルコンピュータ上の人工知能開発は、インクリメンタルに、その時点でのITと応用の間にあって進歩してきた。一方、Brain type AIは大きな夢の実現を目指して格闘してきた。大別して、３つの段階がどちらもある。
Figure What the author images the progress of AI
◎ 生成AIまでの歴史をどのように俯瞰するか
人類的課題：技術文明への対応とその宿命と向き合う
近代の文明の進歩は、主に技術文明と言われるほど、新たに出現した「道具」の評価と日常への取り入れが中核的な課題となっている。
振り返ってみると、いくつかの大きな転換点があり、たとえば、産業革命期での機械の普及、蒸気機関車や紡績機械の登場、20世紀に入っての大量消費時代の出現、そして現代のコンピュータ関連機器の進化と普及、などなど、人によっていろいろなシーンを思い浮かべることができよう。また、技術によって支えられた生活様式の変化は加速化している。たとえば電気の普及（人類の過半数が利用する）や自動車の普及にはそれぞれ数十年を要したが、最近のコンピュータ関連の進歩はめざましい速さがある。
現代のデジタルコンピュータは1940年代後半に登場したが、その初期から、単なる計算あるいはデータ処理の道具としてだけではなく、「賢い処理」を「自前で」してくれるコンピュータ（システム）の設計の幻は始まっていた。いいかえれば、人工知能への夢は、コンピュータ出現の当初から存在していた。
それからおよそ８０年たって現在に、一つの結実として、眼の前に出現したのが、「生成ＡＩ」と呼ばれる仕組みであり、その代表例にChatGPTがある。ChatGPTはその発表から２か月で１億人の利用者を数えた。
話題となったサービスにはTwitterその他のSNSと呼ばれるもの、あるいはそれ以前のコンピュータゲームなどがあるが、それらいずれも、２か月で１億人を超える、というような爆発的な伸びは示さなかった。
ChatGPTを使えば、なんでもコンピュータが答えてくれる。宿題もやってくれる。考えなくてよさそう。使い方に答えはまだ出ていない。こうした状況は、逆に、教育の確かさを構築する、そこに立つ、という必然の方向への大きな原動力となりうる。ちょうどいいチャンスである、学校の目標を新たに定めることに合理性ができたし、それ以外の方法は見つからないのが現在だともいえる。かって産業革命期には反発として、ラダイト（英国機械打ちこわし運動）があった。その意味をかみしめるときに来ているともいえる。
ただし、爆発的と書いたが、たかだか数億人の利用者にすぎない。まだまだ「普及」された、だれでも使う、だれでもその恩恵にあずかる、という段階までは行っていない。学校というものが持つ、画一的な同時化・大量消費時代の産物としての部分、を一部改訂する時期に来ているととらえたい。
はたして人工知能は、「知能」をもつとかんがえるべきなのだろうか？
これは難問である。理由は「知能」という言葉の定義によるからである。しかし、少なくとも人工知能の研究者たちは、最初から「人間の知能」を観察し、その「知的ふるまい」を課題にした。ある意味で実学的な文脈を尊重した。そして、いずれも「目的あるいは分野・用途を想定して、それに使える人工知能」という設定で研究開発がすすめられた。いつの日かその分野や用途が広がり、さまざまな領域で知能的な動作を実現できるように考えた。そうやって今日までの約80年の研究の歴史は形作られてきた。これによってデジタルコンピュータの使い方を、そのハードウェアの速度・性能向上にあわせて進歩させてきた。新しい技術が実用化可能となると、それはＩＴの一部として機能し、役立ち、常にＡＩという言葉は、ＩＴのフロンティアを意味する形で使われてきた。
コンピュータの出現の当初から脳型コンピュータとして、人間の脳の構造をシミュレートできる人造の仕組みを生み出そうとする歩みもあった。これらの仕組みは、いずれも機械が学習する、という特徴を中核にもった。実現は極めて困難であり、関連する諸技術の進歩を待つ必要もあった。約70年を経て、2010年頃から分野によっては実用レベルとなる機能の実現が認められるようになった。画像認識という技術分野では、二次元画像に映された物体を識別できると言えるレベルに達した。また、自然言語入力を「理解できる」と表現できる実用レベルの分野が登場した。このような状況で、一部にＡＧＩ、すなわち、人工汎用知能、について言及する向きもでている。ただし、筆者の観察と意見では、それほど早い時期にAGIが登場するとは思っていない。しかし、ChatGPTに代表される生成AIは、こうした流れの中での成果でもある。それは「大規模言語モデル」として蓄積されたそれまでの（文書）情報を基にして、ありそうな表現をつらつらと生成できるようになったという段階をもたらした。そこでようやく、約８０年近くを経て、デジタルコンピュータの初期的な完成形が見え出したということであろう。