AI 効果

AIと呼ばれなくなる現象

AI効果とは、コンピュータで解けなかった問題が一度解けるようになると、その成果が誰からもAIと呼ばれなくなる現象を指します。G検定シラバス2024では、中項目1の人工知能の定義のキーワードとして、人工知能・エージェント・機械学習・ディープラーニングと並んで挙げられています。

1971年のBertram Raphaelの説明

Donald Michieが1971年の論文に、B. Raphaelの発言を記しています。内容は次のとおりです。AIとは、コンピュータで適切に解く方法をまだ知らない問題群をまとめた呼び名である。ある領域で説得力のある成功が得られると、その領域は暗黙の了解のもとで、情報検索・適応制御理論・計算言語学といった既存の計算機科学の部門へ移される。

この説明では、成功した領域がAIから外れる理由が示されています。解き方が分かった領域は、AIではなく既存の部門の仕事として扱われるようになる、という理由です。

1979年のLarry Teslerの言葉とされる表現

Douglas Hofstadterは、AIとはまだ実現されていないものすべてを指す、という言葉をLarry Teslerの発言として引用しました。1979年の記録です。Raphaelの説明を短く言い表した形で、実現したものはAIの範囲から外れるという同じ考え方を表しています。

誰が言い出したかは確定していない

引用の出どころを調べるサイトQuote Investigatorは、2024年6月20日に、この現象についての発言の出どころを調べた記事を公開しました。記事は、1971年のBertram Raphael(Donald Michieによる引用)から、2017年のLarry Tesler(Garry Kasparovによる引用)までの複数の研究者の発言を、年代順に並べています。特定の1人を確定した発案者とはしていません。

このため、AI効果を説明するときは、特定の1人が言い出したと言い切らず、複数の研究者の発言が年代順に記録されている、と理解しておくのが正確です。

人工知能の定義との関係

AI効果の考え方に立つと、AIという語が指す範囲は時代とともに動きます。まだ解き方が分からない問題がAIと呼ばれ、解けた問題は既存の計算機科学の部門へ移るからです。人工知能の定義を学ぶときは、何がAIと呼ばれるかが固定されていない、という見方の一つとして押さえておくと整理しやすくなります。