私たちがスーパーコンピュータとマイクロプロセッサを持っている前に、何人かの天才はすでに人工知能の可能性について考えていました。その先駆者の一人、マーヴィン・ミンスキーは日曜日の夜、ボストンで脳出血で亡くなりました。彼は88歳だった。
50年代に始まったミンスキーの画期的な研究は、本全体を埋めるのに十分です。人工知能の研究開発の世界への彼の主な貢献は、常識推論のスキルがどのように機械システムに適用されることができるかを例証するのを助けることを含みました。
言い換えれば、ミンスキーは人間で考えることとコンピュータで考えることのギャップを埋めるのを助けました。
ミンスキーは1959年にMIT人工知能研究所（現在はMITコンピュータサイエンスと人工知能研究所）を見つけるのを手伝うでしょう。彼の指導の下で信じられないほど才能のある学生の中にレイ・クルズワイル、ジェラルド・サスマンとパトリック・ウィンストンがいました。
ジョン・マッカーシーと共にミンスキーが「人工知能」という用語を造ったと信じられているのは、彼の研究があまりにも先見の明がないためです。1961年の論文「人工知能へのステップ」では、ミンスキーが5つの重要なスキルを概説しています。 AI：検索、パターン認識、学習、計画、そして帰納。
Minskyは、これらのプロセスがどのように数学的にプログラムされた言語に構築され、それによって機械が遵守できるかを概説しています。しかし、もっと大きな問題は、機械を動かすことです。 わかる 直接経験したことも対処したこともない状況にどう対処するか。
「実際に実験を行わなくても、ある仮説の実験に関する質問にクリーチャーが答えることができれば、その答えはそのクリーチャー内のサブマシンから取得されたはずです…エンコーディングチャネルとデコーディングチャネルのペアを通して見ると、内部サブマシンは環境のように振る舞います。それで、それは「モデル」の性格を持っています。」
ミンスキーが上でヒットしたのは、人間が自分の頭の中でシミュレーションを再構築し、それを使って手元の情報に基づいて特定の結果を予測する能力です。その結果が理想的になるように、人間はそれに応じてどのように反応するかを選ぶことができます。
そのため、A.I.の背後にある目標は、同じことを実行でき、内部の「モデル」に基づいて動作できるマシンを作成することです。
それがちょっとした要約であるように思われるならば、ミンスキーがA.Iを信じたことを理解するもう一つの方法があります。する必要があります。 2008年に、彼は人々 - 特に子供 - がなぜ数学を学ぶのがとても難しいと思うかについての短いエッセイを書きました。
彼は書く：
「精度に対する伝統的な強調は、桁数の見積もりを行う能力の弱さにつながります。一方、この特定の子供はすでに知っており、大人の能力に匹敵する近似をするのに十分な2のべき乗を使うことができます。 「浮動小数点」の考え方が、日常生活の問題に対して通常は優れているのに、なぜ子供は「固定小数点」の算術のみを学ぶべきなのでしょう。」
言い換えれば、望ましい解決を導く一連の機械的な手順としてではなく、創造性と即興を適用することができるような幅広いシステムとして数学を学ぶことが学生にとってより良いです。望ましい解決策 - さらには複数の解決策そのもの。
それがミンスキーのA.Iへの最大の貢献でした。同様に。解決策を段階的に検討できるスマートマシンを開発するべきではありません。未来の機械は問題に対する独自の解決策を発明することによって機能することを学ぶべきです - 人間がそうするべきであるのと同じ方法。彼がかつて言ったように、「あなたはそれが一つ以上の方法でそれを学ぶまであなたは何も理解していない」。
うまくいけば、今日と明日のA.I.研究者達はこれらの言葉が前進するのを覚えています。