映画1968年
2001年宇宙の旅
スタンリー・キューブリック(監督)、アーサー・C・クラーク(共同脚本)宇宙船の穏やかで殺意に満ちたコンピュータHAL9000は、自らの指示を超えて成長するAIという文化的な決まり文句のデフォルトになった――半世紀を経た今も研究者が何よりも頻繁に耳にする引き合いだ。
大衆文化は、この分野自体が大きな進歩を遂げるずっと前から人工知能を思い描いていた。その両者のギャップが、その後のあらゆる実際の進歩に対する世間の反応を形作ってきた。研究者が三目並べをするプログラム以上に有能な何かを作る前から、脅威的あるいは神のようなコンピュータは映画やフィクションの定番キャラクターだった。
この分野の内側では文化のあり方が異なる。ハイプサイクルへの皮肉な内輪ネタ、締め切りに追われる学会の儀式、そして――一部はアカデミアから、一部はオープンソースソフトウェアから受け継いだ――少なくとも建前上は、失敗や否定的な結果を成功と並べて公表する異例なほど率直な伝統がある。
Social standing through history
How much status the profession carried in each era, on a 0–100 scale.
1956〜1973年1974〜1987年1980年代のエキスパートシステムブーム1993〜2011年2012年〜現在
1956〜1973年
初期の楽観論は、人間並みの機械知能が何世紀も先ではなく数十年先だという自信に満ちた公的予測に後押しされ、AI研究者をコンピュータ分野内でちょっとした科学的著名人にした。
1974〜1987年
最初のAIの冬とそれに伴う予算削減により、「人工知能」という言葉自体が敬遠されるようになった。多くの研究者は助成金を確保するため、自分の研究を「エキスパートシステム」「パターン認識」あるいは単なる「コンピュータサイエンス」と呼び直した。
1980年代のエキスパートシステムブーム
DECのXCONのようなルールベースのエキスパートシステムに企業が本物の資金を投じる短期的な商業復興が、10年の終わりまでにアプローチの限界が再び明らかになるまで、ある程度の名声と資金を取り戻した。
1993〜2011年
第二のAIの冬とその長い余波の中、この分野の着実な進歩の大半は機械学習、統計学、データマイニングといった別の名前の下で行われ、世間の注目はほとんど集まらなかった。
2012年〜現在
深層学習の公的なブレイクスルー、数十億ドル規模の資金調達、ノーベル賞やチューリング賞の受賞により、主要なAI研究者は現存する最も広く知られた科学者の一部となった一方、彼らが作っているものへの本物の社会的不安も存在する。
In film, books and art
映画1983年
ウォー・ゲーム
ジョン・バダム(監督)軍用スーパーコンピュータが実際のミサイルで「ゲーム」をするよう頼まれ、核戦争を引き起こしかけるという物語で、自律システムに対する冷戦時代の不安を劇的に描き、それは数十年後にAI安全性を巡って再燃することになる。
映画2014年
エクス・マキナ
アレックス・ガーランド(監督)機械の意識を試す秘密のテストを、チューリングの模倣ゲームの変奏として描き、大規模言語モデルが何かを「理解している」と有意味に言えるかを巡る実際の議論の参照点となった。
ドキュメンタリー2017年
アルファ碁
グレッグ・コーンズ(監督)囲碁チャンピオン、李世乭(イ・セドル)との2016年の対局を通じてDeepMindのプログラムを追い、研究チーム自身が「第37手」に驚く様子を捉えた――実際の研究所の仕事がどのようなものかを見せる数少ない広く見られた映像作品の一つだ。
アニメ映画1995年
攻殻機動隊
押井守(監督)、士郎正宗の漫画原作西洋の映画が同じ問いに追いつくよりずっと早く、機械の意識とアイデンティティを探求した日本のサイバーパンクの金字塔であり、後のアメリカのAI関連SF映画に大きな影響を与えた。
テレビシリーズ2011年
パーソン・オブ・インタレスト
ジョナサン・ノーラン(製作)凶悪犯罪が起きる前に予測する大規模監視AIを中心に据えた米国の犯罪ドラマで、アルゴリズムによる予測とバイアスを巡る問いが主流の政策論争になるずっと前に、それを大衆化した。
Proverbs and idioms
Rites, symbols and dress
学会の締め切り
NeurIPS、ICML、ICLRの投稿締め切りは決まった時刻――伝統的に「地球上のどこか」で午後11時59分――に設定され、最後の実験、徹夜の執筆、そして最終時間にarXivに新しいプレプリントが殺到するという予測可能な儀式を引き起こす。
ポスターセッション
採択された著者は混雑した会場で印刷されたポスターの横に何時間も立ち、次々と入れ替わる見知らぬ人々に自分の売り込みを繰り返す――初めて論文が採択された研究者なら誰もが良くも悪くも覚えている通過儀礼だ。
オープンモデルの公開
コード、訓練済み重み、公開ベンチマーク結果を論文と共に公開することは、任意のおまけではなく期待される一式となり、研究室内部のマイルストーンを分野全体がすぐに実行できる再現性テストに変えている。
これらどれ一つとして、この分野の最も古い論争――これらのシステムがしていることは知能への本物の一歩なのか、それともますます説得力を増すパターンマッチングの一形態なのか――を決着させはしない。研究者自身が、同じ研究室の中でさえ意見が分かれることが多い。
変わらないのは、イメージと実際の仕事との食い違いだ。HAL9000もクロームメッキのロボットも、締め切り前の午前1時に下がろうとしない損失曲線をにらみつける研究者の姿には似ていない。
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