第1次ブームの中身と予言

京都大学の「音声タイプライター」（日本語の1音ずつを識別する機械）

京都大学の坂井利之さんたちが、人の声を機械で識別して文字にする「音声タイプライター」を研究した。1960年の記事では、日本語の100の単音節（1音ずつ）を識別する装置を研究中で、母音は声の響きの山（ホルマント）、子音は波が0を横切る回数などを組み合わせて判断する、と書いている。後の解説では、大型コンピュータほどの大きさの真空管・トランジスタの回路で、1音ずつをその場で識別したとされる。

日本語の「人工知能」：論文は1962年から、国会は1983年から

J-STAGE（日本の学術論文データベース）で探すと、1962年12月の名古屋大学の織田守矢さんの論文に「人工知能を初め計算機応用を主とした面の研究」という記述があった（ミンスキーたちの総説を紹介する文）。一方、1966年の東北大学のシンポジウムでは、テーマ名を英語の「Artificial Intelligence」のまま表記していた。国会の会議録では「人工知能」は1982年まで0件だった。初出は1983年2月で、参考人が「人工知能、第五世代のコンピューター」と並べて話題にした。

分かっていないこと：J-STAGEの全文検索では、テキストデータのない古いスキャン論文を検索できないため、1962年より前の使用例がある可能性は残る。新聞（朝日・読売などの有料記事データベース）や当時の書籍は調べていない。

東北大で「Artificial Intelligence」のシンポジウム（200人以上）

東北大学電気通信研究所が、第3回シンポジウムのテーマに「Artificial Intelligence」を選び、情報処理学会などと共催した。パターン認識（電気試験所の飯島泰蔵さん）、文字を読む「認識機械」（京都大学の坂井利之さん・長尾真さん）、音声の情報処理（東京大学の藤村靖さん）、パーセプトロンのように判断基準を自ら変える「自己組織系」（東北大学の野口正一さん）、学習制御（名古屋大学の中村嘉平さん）などの講演があり、参加者は200人を超えた。テーマ名は英語のままで、報告の中でも「人工知能」という訳語は使われていない。

分かっていないこと：テーマが英語のままだった理由は報告に書かれていない（訳語が定まっていなかったのか、あえて英語にしたのかは分かっていない）。

工場で働く最初のロボット「ユニメート」── 1961年、GMの工場で熱い鋳物を取り出す

発明家ジョージ・デボルが1954年に出願し、1961年6月13日に成立した特許『プログラムによる物の移しかえ』は、いろいろな用途に使える機械の腕を考えたものである。決まった動作しかできないカムや人の手による操作の代わりに、動作の手順（プログラム）を記録して入れかえられる。特許はこれを『万能の自動化（universal automation）＝Unimation』と呼んだ。デボルとジョセフ・エンゲルバーガーが設立したユニメーション社のロボット『ユニメート』1号機は、1961年、米ニュージャージー州トレントンにあるゼネラル・モーターズ（GM）の工場に導入された。ダイカスト（型に金属を流しこむ鋳造）の機械から高温の部品を取り出して積み上げる作業を担った。重さは約3000ポンド（約1.4トン）。

国産初の産業用ロボット「川崎ユニメート2000」── 人手不足の日本で大きな反響

1966年、川崎重工業がアメリカのユニメーション社からエンゲルバーガーを招いてセミナーを開いた。これが予想に反して大盛況となり、日本の産業用ロボットブームの火付け役となった（発明協会）。川崎重工は1968年に同社と技術提携し、1969年に国産初の産業用ロボット『川崎ユニメート2000型』の1号機を明石工場で完成させた。高度経済成長期の人手不足を補う存在として、大きな反響を呼んだ（川崎重工）。当初は評価用にとどまっていたが、1973年に日産自動車とトヨタ自動車へスポット溶接ロボットを納入してから、自動車工場で本格的に使われ始めた（発明協会）。

分かっていないこと：同じ産業用ロボットでも、アメリカでは『雇用を奪ってしまうのではないか』と労働者から心配された（発明協会）。一方、高度成長期の日本では『働き手不足を補うロボット』の出現として大きな反響を呼んだ（川崎重工）。同じ技術の受け止め方が、国の人手の事情でどう変わるかは、今のAIにもつながる問いである。

テレビアニメ『鉄腕アトム』放送開始 ── 心を持つロボット少年が毎週テレビに

手塚治虫のマンガ『鉄腕アトム』（1952年から連載。別の記録）が、手塚の虫プロダクションの制作でテレビアニメ化された。フジテレビで1963年1月1日（火）午後6時15分から放送が始まった。30分・週1回の連続テレビアニメとしては国産初で、1966年12月31日まで全193回、白黒で放送された。第1回『アトム誕生』は、交通事故で息子を亡くした天馬博士がそっくりのロボットを作るが、成長しないことに腹を立てて売ってしまうという話だった。最高視聴率は40.7%を記録し（手塚プロダクション）、アメリカでもNBC FILMSを通じて放映された（虫プロダクション）。

「チェッカーの名人に勝った」の中身（1962年、サミュエルのプログラム対ネーリー）

1962年、サミュエルのプログラムが、コネティカット州の目の見えないチェッカー選手ロバート・ネーリーに1局勝った。これによりチェッカーは「解けた」と大きく報じられた。のちにチェッカーを完全に解いたシェーファーたちによると、ネーリーは名人を名乗っていたが、実際の最高位は名人の一つ下だった。負けた1局には簡単なミスがあり、1年後の対戦ではネーリーが1局も負けずに勝った。1965年には世界選手権を戦っていた2人と4局ずつ指し、8局すべてで負けた。サミュエル本人は、チェッカーが解けたという思いこみが広まったことを手紙でわびていたという。

ベルマンの予言「10年以内に、チェッカーは完全に決着のつくゲームになる」

1958年にサイモンたちの予言を批判したベルマンも、1965年の論文で予測を述べた。10年以内にチェッカーは最善の手が完全に分かるゲームになるだろう、と書いている（サミュエルが1962年に1勝した報道を受けた見通しとして、シェーファーたちが紹介している）。

その後：チェッカーが完全に解かれ、両者が最善を尽くすと引き分けになると発表されたのは2007年9月だった。解いたチームは1989年から計算を続けていた。

チェッカーが「解かれた」：双方が間違えなければ必ず引き分けとコンピュータで証明

アルバータ大学のシェーファーたちは、1989年からほぼ休まず何十台ものコンピュータを動かし続け、チェッカーは「両方が完ぺきに打てば引き分けになる」ことを証明した。チェッカーの盤面は約5×10²⁰（5垓）通りあり、それまでに解かれた有名なゲームで最も難しい。証明の中心となった道具の1つは、東京大学の長井歩の2002年の博士論文による探索手法（df-pn）である。論文の時点で北海道函館の大学に移っていた岸本章宏も、共著者に入っている。

英語の代数文章題を解くプログラムSTUDENT（1964年、ボブロー）

MITの大学院生ダニエル・ボブローが、博士論文で、英語で書かれた代数の文章題を解くプログラムSTUDENTを開発した（LISPで記述し、IBM 7094で動作。指導教員はミンスキー）。STUDENTは、制限された英語の文から方程式を組み立てて解く。たとえば、ラジオの価格69.70ドルが定価より15パーセント安いときに定価を求める問題に『82ドル』と答えた。式が足りないときは、『距離＝速さ×時間』のような、問題に書かれていない一般知識を使い、そのとき置いた仮定を利用者に伝えた。高校1年の教科書には文章題がたくさんあり、その一部をSTUDENT用の英語に書き直して試した。扱える問題のほとんどを、人間と同じか、より速く解いたとボブローは書いている。また、『計算機が英語を理解する』という表現を、『その範囲の文を入力として受け取り、入力にある情報をもとに質問に答える』ことだと明確に定義して用いた（論文の表現では操作的定義）。

分かっていないこと：ボブローは『理解』を、対象範囲の文を受け取って質問に答えることと定義して用いた。答えが正しいことと意味が分かっていることが同じなのかは、現在の文章AI（第4次）でも決着していない問いである（このサイトの見方。u13の、分かっていないことの話につながる）。

文字で会話するプログラムELIZA。作者の論文のねらいの1つは、すごそうに見える魔法の種明かし

MITのワイゼンバウムさんが、コンピュータと文字で対話できるプログラムELIZAを論文で発表した。人が入力した文からキーワードを見つけ、規則に従って組み替えて返答する仕組みである。会話の相手の役割は「台本（スクリプト）」を入れ替えて変更でき、1966年の時点で英語のほかウェールズ語とドイツ語の台本もあった。論文の初めで本人は、プログラムの中身を平易な言葉で説明すれば魔法は崩れ、単なる手順の集まりだと分かる、この論文はそのためのものだ、という趣旨を書いている。

ELIZAの年は1964年か1966年か ── 国の教材の表は「人工対話システムELIZA開発（1964年）」、元の論文は1965年9月受付・1966年1月号。作り始めは1964年7月〜1965年7月の間

文部科学省の高校「情報Ⅱ」の教員向け教材（2020年）は、総務省の2016年の情報通信白書から転載した表「人工知能（AI）の歴史」を載せている。そこではELIZA（人が入力した文に文字で返答する対話プログラム）を「人工対話システムELIZA開発（1964年）」と書いている。白書の表の出典は、総務省が野村総合研究所に委託した2016年3月の調査研究の報告書である。そこにも同じ表と、ELIZAは「古くは1964年にMITで開発された」という文がある。報告書はこの節を松原仁さんの『第3次人工知能ブームが拓く未来』と松尾豊さんの本『人工知能は人間を超えるか』に基づくとするが、表の1行ごとの出典は書いていない。一方、開発したワイゼンバウムさんの論文は、Communications of the ACMの1966年1月号（36〜45ページ）に載り、最終ページに1965年9月受付とある。当時のMITの研究計画Project MACの年報（1964年7月〜1965年7月の分）は、ワイゼンバウムさんの欄で、人と機械が自然な言葉で対話するシステムの大きな取り組みがこの期間に始まって進み、今は限られた話題で会話できると書く。ELIZAの元のプログラムをMITの保管庫で発見した研究者たちも、開発期間はおよそ1964〜1966年、見つかった版は1965年のものとしている。1964年は作り始めのころの年としてはありうるが、完成や発表の年ではない。表と論文は違う時点を指している。

分かっていないこと：年表に1964年と記した最も元の資料は分かっていない。2016年の報告書は、この節を松原仁さん（報告書の注では人工知能学会会長）の『第3次人工知能ブームが拓く未来』と、松尾豊さんの本『人工知能は人間を超えるか』（2015）に基づくと記すが、このサイトではどちらも開けていない。開発を始めた月も分からない（年報からは1964年7月〜1965年7月のどこか）。ワイゼンバウム本人が後の著作（1976年など）で何年と書いたかも、このサイトでは確かめていない。

化学の専門知識を入れたプログラムDENDRAL ── 一般的な賢さより、専門知識へ

スタンフォード大学の遺伝学者ジョシュア・レダーバーグ（ノーベル賞受賞者）は、化学式から考えられる分子構造を木構造で数え上げる手順DENDRALを作っていた（1964年NASA報告）。1965年にカリフォルニア大学バークレー校からスタンフォードへ移ったエドワード・ファイゲンバウムらは、化学者が質量分析（分子を壊し、かけらの重さを測る方法）のデータを読むときの経験の知識を、これに加えた。その知識を『もし〜なら、…』というルールの形で組み込み、候補を絞り込むHeuristic DENDRALを作った。ある化合物では、1,471万あまりの候補が質量分析データで約128万に、他の測定値も加えると1つに絞り込めた（Nilsson）。1970年の論文で3人は、扱える問題の広さ（一般性）と、答えの良さと、それを無理のない費用で出せるか（専門性）を分けて考えた。そして『一般性は、ある面ではとても役に立つが、すぐれた性能と結びつくことは多くない。専門家はたいてい専門の分野の人だ』と書き、特定分野の知識を重視する道を選んだ。この考えが、1980年代のエキスパートシステム（専門知識を組み込んだAI）につながった。

ザデー「ファジィ集合」──「背の高い男の人の集まり」のような、境目のぼやけた集まりを数で表す

カリフォルニア大学バークレー校のロトフィ・ザデーが、論文『ファジィ集合（Fuzzy Sets）』を発表した。『背の高い男の人の集まり』や『1よりずっと大きい実数すべての集まり』のように、入るか入らないかの境目がはっきりしない集まりは、ふつうの数学の集合ではない。しかしザデーは、そうした集まりが人の考え、とくにパターンの認識や情報の伝達で大切な役割を果たすと書いた。そして、ものがどれくらいその集まりに入っているかを、0から1までの数値（所属度）で表す『ファジィ集合』を考えた。本人は1980年に、1964年7月にニューヨークでふと思いついたと振り返っている。『fuzzy（ぼやけた）』という言葉は見下す響きがあり、科学的でないので問題になると最初から分かっていたが、ほかに合う言葉がなかったという。この考えは1980年代後半の日本で、地下鉄の自動運転や家電の『ファジィ』として広まった（別の記録）。

分かっていないこと：ザデー自身が1980年に、批判として『主観確率の理論が姿を変えただけのものにすぎない』『所属の度合いを実際にどう決めるかの定義が無い』などがあると書いている。所属度をだれがどう決めるのかは、応用する場面ごとの取り決めになる。

サイモンの予言「20年以内に、機械は人ができるどんな仕事もできるようになる」（1965年の本／もとは1960年の論文）

サイモンは1965年の著書で、機械は20年以内に人間ができるどんな仕事もできるようになる、と書いた。もとになった1960年の論文では、25年よりずっと短い期間で、組織内の人間のどんな働きも機械で置き換える「技術的な力」を持つだろう、と書いている。ただし直後に、技術的に可能なことと、それを実際にどう使うかは別だと続けた。そして、長期的に見れば働きたい人はほぼみな働ける（完全雇用）と仮定し、人と機械の分担は「比較優位」（それぞれが相対的に得意なことを受け持つ）で決まると論じた。

その後：1985年までに、機械が人間のどんな仕事もできるようになったとする資料は見つけられなかった。Nilsson（2010）は、サイモンの1957年の同じ種類の発言（機械が扱える問題の広さが人の頭と同じになる）について、2010年の時点でもまだ遠いと述べている。一方、サイモン自身は技術的な力と雇用を分けて考え、長期的に見て失業は増えないと予想していた（1966年の返信では、失業率は4%未満で、下がっていると書いた）。

「三重の革命」の覚書 ── コンピュータと自動機械で人の労働はどんどん不要になる、と大統領に警告

『三重の革命に関する臨時委員会』と名乗る35人が、覚書『三重の革命』を、1964年3月22日付の手紙でジョンソン大統領に送った（議会の上院・下院の指導者と労働長官にも）。3つの革命とは、コンピュータと自動制御機械の組み合わせによる『サイバネーション（cybernation）の革命』、兵器の革命、人権の革命である。覚書は、サイバネーションによって無限に近い生産力が生まれる一方、必要な人間の労働はどんどん減っていくと指摘した。失業が多すぎる根本原因は、機械の力が、多くの人が追いつく力より速く伸びていることだと論じた。そして、仕事と収入の結びつきは切れつつあるため、すべての人と家族に権利として十分な収入を保障すべきだと提案した。署名者には、ノーベル平和賞のライナス・ポーリング、経済学者のロバート・ハイルブローナー、『サイエンティフィック・アメリカン』の発行人ジェラード・ピールらがいた。

その後：2年後に出た国家委員会の報告（1966年2月、→ アメリカの国の委員会の報告技術とアメリカ経済── …）は、朝鮮戦争後の高い失業率は技術進歩の加速ではなく、需要の伸び不足が原因だと結論づけた。法が成立した1964年8月に5.1%だった失業率は、報告が出た時点で4.0%に下がっていた。長期的に見ると、20世紀のアメリカでは人口に対する就業率が上昇し、失業率の長期的な上昇傾向は見られない、と経済学者Autor（2015）は書いている（この長期の部分はまとめ1つで、確認が弱い）。

分かっていないこと：Autor（2015）は、コンピュータ・AI・ロボットがこれまでにない規模で人の労働を代替する可能性はあり、それを過去の経験だけで判断することはできない、と書いている。1964年の警告が早すぎたのか、それとも外れたのかは、AI時代の今も結論が出ていない。

アメリカの国の委員会の報告『技術とアメリカ経済』── 「技術がなくすのは働き口であって、仕事ではない」

1964年の法律で作られた『技術・自動化・経済進歩に関する全国委員会』（委員長ハワード・ボーエンを含めて14人）が、1966年2月に大統領と議会への報告を出した。報告はまず、技術変化の速さはここ数十年で増したが、急な断絶は起きておらず、次の10年にも起きそうにないとした（1ページ）。また、朝鮮戦争後の高い失業の原因は、技術進歩が速まったことではなく、生産性と働く人の増加に対して需要（ものを買う力）の伸びが足りなかったことだと結論した（9ページ）。そして『技術がなくすのは働き口（jobs）であって、仕事（work）ではない』と書いた。法律ができたとき5.1%だった失業率は、報告のときに4.0%になっていた（15ページ）。一方で報告は、技術は特定の人の職を奪う大きな要因だと認めた。そのうえで、政府が最後の雇い手になる公共の仕事、世帯収入の最低保障、『負の所得税』の検討などを勧めた（40・110ページ）。

ムーアの予言：集積回路の部品数はおよそ毎年2倍、1975年に65,000個（1965年）──のちの「ムーアの法則」

フェアチャイルド・セミコンダクターの研究開発責任者ゴードン・ムーアが、雑誌Electronicsに記事『集積回路にもっと多くの部品を詰めこむ』を執筆した。1つの回路に集積する部品数（部品1個あたりの費用が最も安くなる数）は、これまでおよそ毎年2倍に増えてきた。彼は、少なくとも10年間はほぼ同じペースが続き、1975年には65,000個に達すると見通した。同じ記事で、集積回路が家庭用コンピュータ（少なくとも中央のコンピュータにつながる端末）、自動車の自動制御、携帯型の通信機器などを実現するとも述べた。この見通しは、AIを含む計算能力の伸びを語る指標として、のちに『ムーアの法則』と呼ばれるようになった。

その後：1975年、ムーア本人が講演で、集積回路の複雑さは登場以来およそ毎年2倍になってきたと述べた。1975年の点には16,384ビットのメモリ素子を置き、毎年2倍のペースなら約65,000倍になる計算と並べた。そのうえで、今後の伸びは1970年代の終わりまでに『毎年ではなく2年ごとに2倍』くらいになるかもしれない、と見通しを修正した。この予測は半導体産業の目標になり、『自己成就的な予言』（予言が人々の目標になって、そのとおりになっていく予言）になった、とComputer History Museumは書く。

哲学者ドレイファスの批判「錬金術と人工知能」

哲学者ドレイファスが、RAND研究所の報告書としてAI研究を調べた文章を書いた（1964年8月にRANDで話した内容がもと）。初期の成功のあと、研究は思ったより大きな壁にぶつかっていると指摘した。人間は、視野の端にある手がかり（意識の周辺）や、大事なこととそうでないことの見分け、あいまいさへの強さを使って考える。しかし、コンピュータの言語ではそれが抜け落ちると論じた。結論では、鉛を金に変えようとし続けた錬金術師のようにならないよう、今どこにいるかを問う時だと書いた。一方で、人が目のつけどころを決め、機械が細かい読みを受け持つような、人とコンピュータの組み合わせは強いとも書いている。

分かっていないこと：ドレイファスが、大きな進歩には「まったく別の種類の計算機を待たなければならない」（今ある唯一の手本は、よく分かっていない人の脳）と書いた領域（あいまいな場面の理解など）が、現在の学習するAIでどこまで実現できたと言えるかは、評価が分かれていて決まっていない。

ドレイファスがMITのチェスのプログラム（Mac Hack）に負けた件

MITのパパートが、ドレイファスとグリーンブラットのチェスプログラム（Mac Hack VI）の対局を企画し、プログラムが勝った。会報SIGARTは、その棋譜にドレイファスの1965年の報告から「…アマチュアのチェスさえ指せるプログラムは無い」という言葉だけを添えて掲載した。ドレイファスは、あれは予言ではなく当時の事実を書いたものだと反論した（パパートの覚え書きによる）。このプログラムは1967年の大会でアマチュア中級の成績を収め、アメリカのチェス連盟の名誉会員になった。

SRIのロボット「シェーキー」── テレビカメラで見て、計画を立てて動く車輪ロボット（1966〜72年）

スタンフォード研究所（SRI）の人工知能センターが、1966年から1972年まで、車輪で動くロボット『シェーキー』を研究した（ARPA〈Advanced Research Projects Agency〉などの資金）。ロボットはテレビカメラと距離を測る装置、ぶつかると分かるひげ状のセンサーを搭載した。無線接続された大型コンピュータ（1969年はSDS-940、1971年からはPDP-10/PDP-15）が、画像から部屋の地図（モデル）を作成し、目的地までの経路や箱を押して運ぶ手順を計画して動かした。急停止時に車体が揺れたため『シェーキー（ゆれるもの）』と呼ばれた。この研究から、経路探索アルゴリズムA*（別の記録）や、行動計画プログラムSTRIPSが生まれた。

MITの「夏の視覚プロジェクト」（1966年）―「学部生にひと夏で視覚を解かせた」の中身

MITのパパートは、夏のあいだ働く人たちで取り組む計画を書いた。ビディセクタ（画像を読み取る装置）の画像から「物」と「背景」を分け、面の性質を調べ、知っている物体の名前を当てるシステムを作る計画である。7月は重ならない球・れんが・円柱のみを扱い（面や背景の色は一様）、8月にたばこの箱や電池、さらに道具やコップへと対象を広げる段階的な計画で、作業は約11人に割り振られていた。Nilssonは、この課題は予想よりはるかに難しかったものの、MITで視覚研究が継続する契機になったと記している。

甘利俊一「適応的なパターン分類器の理論」（誤差から少しずつ重みを更新する学習理論）

甘利俊一さんが、データを1つ見るたびに、誤差に応じて重み（どの特徴をどれだけ重視するか）を少しずつ更新していく学習法を数学的に解析した。英語論文の要約には、きれいに分類できないデータでも最適な重みに近づくことの証明や、学習の速さと正確さの引きかえ、区分線形な（折れ線のような）判別への拡張が書かれている。1968年の日本語の解説では、この学習法を「確率的降下法」と呼んでいる。シュミットフーバー（2022）は、多層ニューラルネットワークを確率的勾配降下法（現在のディープラーニングの基本となる学習法）で学習させた、おそらく最初の論文だと書いている。

分かっていないこと：5層のネットワークで実際にどこまで学習できたか（1968年の本・H. Saitoの修士論文）は、元の資料を開いていないため分からない。

甘利俊一の見通し（1968年）「人間に近い識別能力を持つ装置は…近い将来にできる可能性も薄い」

甘利俊一は1968年の解説記事の書き出しで、文字や音声を識別するパターン認識は非常に難しく、人間に近い識別能力を持つ装置はまだなく、近い将来に実現する可能性も薄い、と書いた。人間が文字や音声を識別する能力は、論理的に導いているのではなく、長年の学習で無意識に身につけたものだ、とも書いている。すべてを網羅する完全な論理ではなく、大まかで効率的な論理が必要だという。

その後：「近い将来」の期限は書かれていない。ひとつの目安として、2014年の画像認識コンペティション（1000種類の写真）を調べた論文がある。よく訓練された人の誤り率5.1%に対し、当時最高性能のAI（GoogLeNet）は6.8%だった。限られた作業では人に近い精度に達した（約46年後）。文字や音声、医療診断などを含む広い意味の「人間に近い識別能力」がいつ実現したかを決める資料はない。

経路探索A*（エースター）── ここまでの道のり＋ゴールまでの見積もりで探す

ピーター・ハート、ニルス・ニルソン、バートラム・ラファエルが、論文『最小の費用の道を、手がかりを使って決めるための形式的な基礎』を発表した。地点を結んだグラフの中で最小費用の経路を見つける問題に、問題から得られる手がかり（ヒューリスティック：経験や見積もりによる近道の知恵）を組み込む理論を作り、ある探索法が最適であることを示した（論文の要旨）。ニルソンの回想によると、ロボット『シェーキー』の経路探索のために、ゴールまでの『まっすぐ測った距離』を見積もりに使う案（ニルソン）に、『ここまで進んだ距離』を足す案（ラファエル）を加えた。そして、見積もりが実際の残りの距離を超えなければ必ず最短経路が見つかることを、ハートが示した。この探索法はA* と名づけられ、現在はカーナビの道案内やゲームなどでも使われている（Nilsson 2010）。

SRIのロボット「シェーキー」── テレビカメラで見て、計画を立てて動く車輪ロボット（1966〜72年）

スタンフォード研究所（SRI）の人工知能センターが、1966年から1972年まで、車輪で動くロボット『シェーキー』を研究した（ARPA〈Advanced Research Projects Agency〉などの資金）。ロボットはテレビカメラと距離を測る装置、ぶつかると分かるひげ状のセンサーを搭載した。無線接続された大型コンピュータ（1969年はSDS-940、1971年からはPDP-10/PDP-15）が、画像から部屋の地図（モデル）を作成し、目的地までの経路や箱を押して運ぶ手順を計画して動かした。急停止時に車体が揺れたため『シェーキー（ゆれるもの）』と呼ばれた。この研究から、経路探索アルゴリズムA*（別の記録）や、行動計画プログラムSTRIPSが生まれた。

福島邦彦（NHK）「アナログ多層回路網による特徴抽出」― 負なら0・正ならそのままの素子

NHK放送科学基礎研究所の福島邦彦は、ネコやサルの目と脳の仕組みの実験（ヒューベルとウィーゼル）を手本に、手書き文字を読む機械への第一歩として、多層の回路網をコンピュータ上で再現した。入力された図形は、層を進むごとに点、向きごとの線、線の端へと分けられていく。使った素子は、入力の合計が正ならその値をそのまま出し、負なら0を出す。これは今のディープラーニングで広く使われるReLUと同じ形だ。全部を足し算だけの素子で作ると、何層重ねても2層と同じになることも書いている。

手書き郵便番号の自動読取区分機（東芝・郵政省、1968年）

郵便番号制度が始まった1968年7月1日、東芝が郵政省の指導で開発した郵便番号自動読取区分機（TR-3・TR-4）が東京中央郵便局で公開された。人が自由に手書きした数字を機械が認識して郵便物を仕分けるのは、世界初とされる。全国から集めた約30万字の手書き数字を分析して、字形のくせの出やすさを調べ、赤枠を光学フィルターで消して数字の線だけを抽出した。1秒に約6通の速さで上3桁を読み取り、認識できない文字は「読取拒否」として人に回した。

分かっていないこと：「世界で初めて」という記述は、日本の学会・博物館・会社の説明による。外国の同じ時期の機械と比較した資料は開いていない。

最初の国際人工知能会議（IJCAI-69、ワシントン）── 日本からも5本の発表

人工知能の研究者が国境を越えて集まる最初の国際会議『International Joint Conference on Artificial Intelligence（IJCAI）』が、アメリカのワシントンD.C. で3日間開かれた。論文集の目次には63本の発表が並び、パターン認識（形の識別）、探索による問題解決、定理証明、質問応答システム、自己組織化システム、ロボット、言語の研究などの部門に分かれていた。SRIのニルソンは、テレビカメラを積んだ車両型ロボット（のちのシェーキー、別の記録）を発表した。日本からは、東京大学生産技術研究所、東北大学電気通信研究所、日本電気（NEC）と東京芝浦電気（東芝）の中央研究所、中央大学の研究者による5本が掲載され、そのうち3本は文字（手書き数字など）を認識する研究だった。会議はその後1971年ロンドン、1973年スタンフォード…と続き、1979年には東京で開かれた（別の記録）。

ミンスキーの予言（1967年の本）「一世代のうちに…『人工知能』を作る問題は、ほぼ解決される」

ミンスキーは、著書『Computation: Finite and Infinite Machines』（計算：有限と無限の機械、という意味）の2ページで予言した。一世代のうちに、知性の領域で機械の手がとどかない所はほとんど残らず、「人工知能」を作る問題はほぼ解決するだろう、と書いた。

その後：Nilsson（2010）は、2000年の時点でも、AIは多くの知的な作業で人をしのぐ一方、ほとんどの面ではまだ遠いと書いている。「ほぼ解決」がどの時点で起きたと言えるかは、判定の基準がなく決まっていない。

分かっていないこと：「一世代」が何年を指すかは、本に書かれていない。

ミンスキーの予言として広まった言葉（Life誌1970年）「3〜8年のうちに、平均的な人の一般的な知能を持つ機械ができる」

Life誌の記者ブラッド・ダラックが、SRIのロボット「シェーキー」を取材した。記者は記事の中で、ミンスキーが次のように語ったと書いた。3〜8年で平均的な人の一般的な知能を持つ機械ができる。その後、機械は自力で学習して急速に天才の水準を超えるという。記者は同じ段落で、ほかの研究者は「15年はほしい」と言ったものの、そうした機械ができること自体には同意した、と書いている。

その後：記事に書かれた期限（1973〜1978年）までに、平均的な人の一般的な知能を持つ機械ができたという記録は見つけられなかった。Nilsson（2010）は、2000年の時点でも、AIは多くの知的な作業で人をしのぐ一方、ほとんどの面ではまだ遠いと書いている。

分かっていないこと：研究者向けに配られたとされるミンスキーの反論の文章そのものは、見つけられなかった。そのため、「3〜8年」という言葉を本人が否定したかどうかは分からない。

甘利俊一の見通し（1968年）「人間に近い識別能力を持つ装置は…近い将来にできる可能性も薄い」

甘利俊一は1968年の解説記事の書き出しで、文字や音声を識別するパターン認識は非常に難しく、人間に近い識別能力を持つ装置はまだなく、近い将来に実現する可能性も薄い、と書いた。人間が文字や音声を識別する能力は、論理的に導いているのではなく、長年の学習で無意識に身につけたものだ、とも書いている。すべてを網羅する完全な論理ではなく、大まかで効率的な論理が必要だという。

その後：「近い将来」の期限は書かれていない。ひとつの目安として、2014年の画像認識コンペティション（1000種類の写真）を調べた論文がある。よく訓練された人の誤り率5.1%に対し、当時最高性能のAI（GoogLeNet）は6.8%だった。限られた作業では人に近い精度に達した（約46年後）。文字や音声、医療診断などを含む広い意味の「人間に近い識別能力」がいつ実現したかを決める資料はない。

映画『2001年宇宙の旅』（1968年）の報道向け資料でのミンスキーの見通し（孫引き）

Nilsson（2010）によれば、ドレイファスは次のように書いている。ミンスキーが1968年、映画『2001年宇宙の旅』（キューブリック監督）の報道向け資料で、30年のうちに人と同じくらいの知能を持つ機械ができるはずだと述べた、という。

分かっていないこと：ミンスキーが映画の制作にどう関わったか（助言したか）は、元の資料で確かめられなかった。報道向け資料の実物も見ていない。

映画『2001年宇宙の旅』と、話し考えるコンピュータHAL 9000 ── 撮影現場にはミンスキーがいた

スタンリー・キューブリック監督が作家アーサー・C・クラークと脚本を手がけた映画『2001年宇宙の旅』が公開された（配給MGM）。木星へ向かう宇宙船ディスカバリー号のコンピュータHAL 9000は、人の声で話す機械として描かれた（声は最終的にダグラス・レイン）。物語ではアンテナ部品の故障を予測するが外れ、乗組員の命を奪う行動に出る（AFI Catalogのあらすじ）。MITは1997年のニュースで、MITのマービン・ミンスキー教授を『1968年の映画「2001年宇宙の旅」の撮影現場の科学の専門家』と紹介し、MIT Pressは1998年の本に『撮影現場の科学者：ミンスキーへのインタビュー』という章を載せた。一方、映画の記録（AFI Catalog）で『科学の相談役（Scientific consultant）』としてクレジットされているのはフレデリック・オードウェイで、コンピュータなどの未来のデザインはIBMなどの企業が無償で提供した。

分かっていないこと：ミンスキーがHALの描き方にどこまで関わったのかは、このサイトで集めた資料では分からない（インタビューの本文は有料）。Nilsson（2010、163ページ）はドレイファスの言及を引き、ミンスキーは1968年の映画の報道向け資料で、30年のうちに人と同じくらいの知能の機械ができるはずだと述べた、と書く（→ 映画2001年宇宙の旅（1968年）の報道向け…、確認が弱い）。

積み木の世界と英語で話すSHRDLU（ウィノグラード）── ロボットも積み木も画面の中だった

MITの大学院生テリー・ウィノグラードは、博士論文で英語で対話できるプログラム（のちにSHRDLUと呼ばれる）を開発した。質問への回答や命令の実行、新しい情報の受け取りができる。題材は、手と目を持つ簡単なロボットが、机の上のおもちゃの積み木やピラミッドを動かす世界である。『大きな赤い積み木を持ち上げて』と入力すると、上の緑の積み木をどけてから持ち上げて『OK.』と答えた。『そのピラミッドをつかんで』という指示には、3つあるため『どのピラミッドのことか分かりません』と聞き返した。前の会話に出たものを『それ』が指すと判断したり、自分の行動の理由を答えたりもできた。ただしロボットと積み木はコンピュータの画面上にシミュレーションしたものである。場面のデータは何らかの『ロボットの目』があると仮定して最初から与えられ、対話は端末での文字入力で行われた。語彙は200語で、1文の処理に5〜20秒かかった。

分かっていないこと：ウィノグラードの2004年の言葉（Nilssonによる）：SHRDLUのようなプログラムと脳の間の溝は、当時の研究でもあまり埋まっていない、と本人は考えていた。現在の文章AIがこの溝をどこまで越えたかは、評価が分かれる（このサイトの見方）。