整然とした者たちと荒らげ者たち - 百科事典

人工知能（AI）の歴史において、「整然としたもの」と「ごちゃごちゃしたもの」とは、AI研究における二つの対照的なアプローチです。この区別は1970年代に提唱され、1980年代半ばまで議論され続けました。

「整然としたもの」は、論理、数学的最適化、または神経ネットワークなどの単一の形式的なパラダイムに基づくアルゴリズムを使用します。彼らは厳格な数学的理論を通じてプログラムの正確性を確認します。整然とした研究者や分析家は、この単一の形式的なパラダイムが一般知能や超知能を達成するために拡張および改善できると期待しています。

「ごちゃごちゃしたもの」は、知能行動を達成するために多くの異なるアルゴリズムや方法を使用し、プログラムの確認には徐々にテストに依存します。ごちゃごちゃしたプログラミングは、大量のハンドコーディングと知識工学が必要です。ごちゃごちゃした専門家は、一般知能は多くの基本的には関係のない問題を解決することで実装できると主張し、プログラムが自主的に一般知能を開発するための万能の解決策はないと述べています。

ジョン・ブロックマンは、整然としたアプローチを物理学に比較し、それはシンプルな数学的モデルを使用するとしています。ごちゃごちゃしたアプローチはより生物学的で、多くの作業が多様な現象の研究と分類に従事しているためです。

現代のAIは、ごちゃごちゃしたものと整然としたものの要素を持ち合わせています。1990年代のごちゃごちゃしたAI研究者は、整然とした専門家と同様にプログラムに数学的な厳密性を適用しました。彼らはまた、一般知能や超知能を引き起こす単一のパラダイム（「マスター・アルゴリズム」と呼ばれるもの）があると期待しています。しかし、現代のAIもごちゃごちゃしたものに似ています：現代の機械学習アプリケーションは大量の手動調整と徐々にテストが必要であり、一般的なアルゴリズムは数学的には厳格ですが、特定のアプリケーションの特定の目標を達成するには不足しています。また、2000年代初頭には、ソフトウェア開発の分野が極端なプログラミングを受け入れ、これはごちゃごちゃした手法の現代版です：試してみて、テストしてみるだけで、より洗練されたまたは一般的な解決策を探す時間を無駄にしないです。

1970年代の起源
整然としたものとごちゃごちゃしたものの区別は、1970年代半ばにロジャー・シャンクによって提唱されました。シャンクは、彼の自然言語処理の研究（大規模な不定形のセマanticネットワークの形で常識知識を表現）と、ジョン・マッカーシー、アレン・ニュエル、ヘルバート・A・サイモン、ロバート・コワルスキーらの研究（論理や論理の形式的拡張に基づく）との違いをこの用語で特徴付けています。シャンクは自分をAIのごちゃごちゃしたものと称しました。彼は言語学の分野でこの区別を強調し、チョムスキーの言語の見方に強く反対しました。

この区別は一部地理的および文化的なものであり、「ごちゃごちゃしたもの」の属性は、1970年代のMITにおけるマーヴィン・ミンスキーのAI研究によって例示されています。この研究所は「自由奔放」として有名であり、研究者たちは長時間プログラムを調整し、必要な行動を示すまでに取り組んでいました。MITで開発された重要で影響力のある「ごちゃごちゃしたもの」のプログラムには、ジョセフ・ワイゼンバウムのELIZAが含まれます。ELIZAは正式な知識が全くないにもかかわらず、英語のように話すように行動します。また、テリー・ウィノグラッドのSHRDLUも含まれます。SHRDLUはブロックやロボットアームからなる簡略化された世界で質問に答えたり行動を起こしたりすることができますが、SHRDLUは構造化された設計が欠けており、プログラムの大きなバージョンを維持することは不可能でした。これは、拡張が不可能にごちゃごちゃしたためです。

他のAI研究所（その中で最大のものはスタンフォード、カーネギーメロン大学、エジンバラ大学）は、AIの基盤として論理や形式的な問題解決に焦点を当てていました。これらの機関はジョン・マッカーシー、ヘルバート・サイモン、アレン・ニュエル、ドナルド・ミッチー、ロバート・コワルスキーらの「整然としたもの」の研究をサポートしていました。

MITのアプローチと他の研究所の間の対比は、「プロセッショナル/宣言的区別」としても説明されています。SHRDLUのようなプログラムは行動を実行するエージェントとして設計されています。彼らは「プロセス」を実行します。他のプログラムは世界に関する形式的な宣言（または「宣言」）を操作する推論エンジンとして設計されています。これらの操作を行動に変換します。

ニルス・ニルソンは、1983年に人工知能の進歩協会に対する大統領演説でこの問題について議論し、「分野には両方が必要」と主張しました。彼は「私たちのプログラムに望む多くの知識は、ある種の宣言的、論理的な形式で宣言的に表現できるべきであり、その場限りの構造がある場所もありますが、その大部分は領域自体から来ています」と書きました。SRI Internationalのアレックス・P・ペントランドとマーティン・フィッシュラーも、将来のAI研究における導出や論理的な形式の期待される役割に同意しましたが、ニルソンが述べたほどではありませんでした。

1980年代のごちゃごちゃしたプロジェクト
ごちゃごちゃしたアプローチは、1980年代半ばにロジャー・ブロークスによってロボティクスに適用されました。彼は、1989年のアニタ・フリンとの共同執筆の論文「Fast, Cheap and Out of Control」で述べたように、ロボットを構築することを提唱しました。彼らのロボットは、Shakeyやスタンフォードのカートなどの以前のロボットとは異なり、数学的な機械学習技術に基づくアルゴリズムで視覚情報を分析して世界の表現を構築することはせず、論理に基づく形式化（「Planner」言語など）を用いて行動を計画することもありませんでした。彼らは単にセンサーに反応し、生存と移動を助ける傾向があるように行動しました。

ドーグラス・レナットのCycプロジェクトは1984年に開始され、人間の知識を機械読み取り可能な形式で捕捉する最も早くて最も野心の高いプロジェクトの一つであり、「決して整然としたものではない」とされています。Cycデータベースには、世界の複雑さに関する何百万もの事実が含まれており、これらの各事実は知識工学者によって一つずつ入力されなければなりません。これらの各エントリは、システムの知能に特別な追加として行われます。常識知識の問題（例えば、インターネット上のテキストを研究するための自然言語処理を備えた機械学習アルゴリズムなど）に対する「整然としたもの」の解決策があるかもしれませんが、まだ成功したプロジェクトはありません。

脳の社会
1986年にマーヴィン・ミンスキーは「The Society of Mind」を出版し、知能や心をモジュールやエージェントの相互作用するコミュニティとして見ることを提唱しました。各モジュールは認知の異なる側面を扱っており、いくつかのモジュールは非常に特定のタスク（例えば、視覚皮質でのエッジ検出）に特化しており、他のモジュールはコミュニケーションや優先順位の管理（例えば、前頭葉での計画や注意）に特化しています。ミンスキーはこのパラダイムを生物学的人間の知能と、AIの将来の研究のための設計図として提案しました。

このパラダイムは明示的に「ごちゃごちゃしたもの」であり、知能行動に関与するすべてのタスクに対して適用できる単一のアルゴリズムがあると期待していません。ミンスキーは次のように書きました：

私たちが知能であるための魔法のトリックは何ですか？そのトリックは何もありません。知能の力は、私たちの多様性から来ており、単一の完璧な原則から来ていません。

1991年まで、ミンスキーは整然としたものとごちゃごちゃしたものの相対的な利点を評価する論文を発表し続けていました。例えば、「論理対類似またはシンボリック対結合主義または整然としたもの対ごちゃごちゃしたもの」などです。

現代のAIとしての整然としたものとごちゃごちゃしたもの
1990年代には、数学的最適化や神経ネットワークなどの高度な形式表現を使用して、AIに対する新しい統計的および数学的方法が開発されました。パメラ・マッコードックは「私は書いているとき、AIは論理的、あるいは数学的な表現が最も適切であると信じる人々の支配下にあります」と書きました。AIにおけるより形式的方法へのこの一般的な傾向は、2003年にピーター・ノルヴィッグとスチュアート・ルーサーによって「整然としたものの勝利」として記述されました。

しかし、2021年までに、ルーサーとノルヴィッグは意見を変えました。深層学習ネットワークや一般的な機械学習は、広範な手動調整を必要とし、望ましい行動が示されるまで繰り返しテストする必要があります。これはごちゃごちゃした手法です。

話題
整然としたものとごちゃごちゃしたものの区別は、以下のように説明されています。

1970年代の起源
整然としたものとごちゃごちゃしたものの区別は、1970年代半ばにロジャー・シャンクによって提唱されました。シャンクは、彼の自然言語処理の研究（大規模な不定形のセマanticネットワークの形で常識知識を表現）と、ジョン・マッカーシー、アレン・ニュエル、ヘルバート・A・サイモン、ロバート・コワルスキーらの研究（論理や論理の形式的拡張に基づく）との違いをこの用語で特徴付けています。シャンクは自分をAIのごちゃごちゃしたものと称しました。彼は言語学の分野でこの区別を強調し、チョムスキーの言語の見方に強く反対しました。

この区別は一部地理的および文化的なものであり、「ごちゃごちゃしたもの」の属性は、1970年代のMITにおけるマーヴィン・ミンスキーのAI研究によって例示されています。この研究所は「自由奔放」として有名であり、研究者たちは長時間プログラムを調整し、必要な行動を示すまでに取り組んでいました。MITで開発された重要で影響力のある「ごちゃごちゃしたもの」のプログラムには、ジョセフ・ワイゼンバウムのELIZAが含まれます。ELIZAは正式な知識が全くないにもかかわらず、英語のように話すように行動します。また、テリー・ウィノグラッドのSHRDLUも含まれます。SHRDLUはブロックやロボットアームからなる簡略化された世界で質問に答えたり行動を起こしたりすることができますが、SHRDLUは構造化された設計が欠けており、プログラムの大きなバージョンを維持することは不可能でした。これは、拡張が不可能にごちゃごちゃしたためです。

他のAI研究所（その中で最大のものはスタンフォード、カーネギーメロン大学、エジンバラ大学）は、AIの基盤として論理や形式的な問題解決に焦点を当てていました。これらの機関はジョン・マッカーシー、ヘルバート・サイモン、アレン・ニュエル、ドナルド・ミッチー、ロバート・コワルスキーらの「整然としたもの」の研究をサポートしていました。

MITのアプローチと他の研究所の間の対比は、「プロセッショナル/宣言的区別」としても説明されています。SHRDLUのようなプログラムは行動を実行するエージェントとして設計されています。彼らは「プロセス」を実行します。他のプログラムは世界に関する形式的な宣言（または「宣言」）を操作する推論エンジンとして設計されています。これらの操作を行動に変換します。

ニルス・ニルソンは、1983年に人工知能の進歩協会に対する大統領演説でこの問題について議論し、「分野には両方が必要」と主張しました。彼は「私たちのプログラムに望む多くの知識は、ある種の宣言的、論理的な形式で宣言的に表現できるべきであり、その場限りの構造がある場所もありますが、その大部分は領域自体から来ています」と書きました。SRI Internationalのアレックス・P・ペントランドとマーティン・フィッシュラーも、将来のAI研究における導出や論理的な形式の期待される役割に同意しましたが、ニルソンが述べたほどではありませんでした。

1980年代のごちゃごちゃしたプロジェクト
ごちゃごちゃしたアプローチは、1980年代半ばにロジャー・ブロークスによってロボティクスに適用されました。彼は、1989年のアニタ・フリンとの共同執筆の論文「Fast, Cheap and Out of Control」で述べたように、ロボットを構築することを提唱しました。彼らのロボットは、Shakeyやスタンフォードのカートなどの以前のロボットとは異なり、数学的な機械学習技術に基づくアルゴリズムで視覚情報を分析して世界の表現を構築することはせず、論理に基づく形式化（「Planner」言語など）を用いて行動を計画することもありませんでした。彼らは単にセンサーに反応し、生存と移動を助ける傾向があるように行動しました。

ドーグラス・レナットのCycプロジェクトは1984年に開始され、人間の知識を機械読み取り可能な形式で捕捉する最も早くて最も野心の高いプロジェクトの一つであり、「決して整然としたものではない」とされています。Cycデータベースには、世界の複雑さに関する何百万もの事実が含まれており、これらの各事実は知識工学者によって一つずつ入力されなければなりません。これらの各エントリは、システムの知能に特別な追加として行われます。常識知識の問題（例えば、インターネット上のテキストを研究するための自然言語処理を備えた機械学習アルゴリズムなど）に対する「整然としたもの」の解決策があるかもしれませんが、まだ成功したプロジェクトはありません。

脳の社会
1986年にマーヴィン・ミンスキーは「The Society of Mind」を出版し、知能や心をモジュールやエージェントの相互作用するコミュニティとして見ることを提唱しました。各モジュールは認知の異なる側面を扱っており、いくつかのモジュールは非常に特定のタスク（例えば、視覚皮質でのエッジ検出）に特化しており、他のモジュールはコミュニケーションや優先順位の管理（例えば、前頭葉での計画や注意）に特化しています。ミンスキーはこのパラダイムを生物学的人間の知能と、AIの将来の研究のための設計図として提案しました。

このパラダイムは明示的に「ごちゃごちゃしたもの」であり、知能行