AIの冬の時代 - なぜブームは終わったのか

ももさんが正解ね。
AIの冬は、AIに対する過剰な期待が失望に変わって、研究予算や人材が激減した時期のこと。
研究が「絶滅」したわけではなくて、水面下で地道に続いていたの。

1回目は1970年代、探索・推論AIの限界が明らかになった頃。
ライトヒル報告書やDARPAの予算削減がきっかけね。

その通り。
2回に共通するのは「AIは万能の夢の技術」という過大な期待と、「実際にはまだできない現実」のギャップ。
俗にハイプ・サイクル?
のピーク後の谷にあたるの。

冬の間に地道な基礎研究が続いて、計算機性能の飛躍的向上(GPUなど)と、インターネットによる大量データの蓄積が揃った時、再び春が来る。
技術的な土壌が変わるからよ。

その可能性は研究者も議論しているわ。
だからこそ、過度な期待を持たず、できることとできないことを見極める目が大事。
まさにこの試験が問うている姿勢ね。

「2回の冬」「ライトヒル報告書(1973)」「過度な期待と実現のギャップ」、この3点セットで十分よ。
ハイプ・サイクルは補助的に知っておく程度でOK。