人工知能 (AI)とは何かを語るものがあふれてますが、AI≒機械学習のように狭い範囲で語ったり、AIが人の仕事を奪うといった広く捉えすぎて語っているなど、AI全般を捉えられてないのと感じられるものが多いです。AIの全体像を把握するのが難しいのは、AIとは何かという明確な定義がないこと、また、AIの技術領域が広く、年々変わっていくためではないかと思います。
ここでは、AI全般を扱う国際学会 AAAI (Association for the Advancement of Artificial Intelligence)の分類を見ることで、AIの全体像を把握してみます。
調査方法
AAAIの投稿論文の件数を、設立された1979年〜2018年までの約40年間、トラック(分類)ごとに数えました。トラックの名前は年により変わるので似たトラックをまとめてカウントしてます。トラックを跨って重複カウントはしてません。
AAAIは、2009年、2003年、2001年、1995年、1989年、1985年、1981年は開催されませんでした。また、2013年は、いくつかのスペシャルトラックを除いて、トラックが分かれてなかったため、多くのカテゴリが0件となってます。
トラック
Machine Learning
Machine Learning自体は、古くから研究されてきましたが、2014年以降、急速に件数が増えてます。deep learningが2006年に提案され、ILSVRC 2012でdeep learningが非常に良い結果を出したことで、deep learningおよびMachine Learningそして、AI全般が注目を集めることになりました。
以下は、Machine Learning専門のConferenceです。年数はConferenceが初めて開催された年を示しています。
- Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS) 1987年
- Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD) 1989年
- International Conference on Machine Learning (ICML) 1980年
Vision
画像/動画の認識、検索、分類、検知などComputer Visionです。Perceptionも含めてます。ILSVRC 2012のdeep learningの適用は画像認識に対してでした。そのため、Machine Learningと同様に2014年以降、件数が増えてます。
- International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 1983年
- International Conference on Pattern Recognition (ICPR) 1973年
Natural Language Processing
自然言語処理、音声認識も古くから研究されてきましたが、こちらもdeep learningを自然言語処理に適用した良い結果を受けて、近年、件数が増えています。2018年に件数が非常に増えているのはNLP and Machine Learningというトラックだけで93件もあったためです。
- Association for Computational Linguistics (ACL) 1962年
- Conference on Empirical Methods in Natural Language Processin (EMNLP) 1993年
Knowledge Representation and Reasoning
当初、Knowledge RepresentationとReasoningはトラックが分かれていましたが、1992年と2006年以降、Reasoningのみのトラックがなくなり、Knowledge Representation and Reasoningというまとめられたトラックとなっています。
Reasoningも、はじめはExpert System, Rule-Based, Model-Based, Case-Based, Nonmonotonic Reasoningなどのトラックに分かれていました。
Knowledge Representationは、Ontologyなども含んでいます。
- Principles of Knowledge Representation and Reasoning (KR) 1989年
- International Joint Conference on Automated Reasoning (IJCAR) 2001年
- International Conference on Automated Deduction (CADE) 1974年
- Intelligent Systems and Knowledge Engineering (ISKE) 2006年
- Database and Expert Systems Applications (DEXA) 1990年
- International Conference on Case-Based Reasoning (ICCBR) 1995年
- International Conference Model-Based Reasoning in Scientific Discovery (1998年)
Constraint Satisfaction and Search
制約充足問題も古くからもAIの技術課題です。
- Constraint Programming (CP) 1993年
Planning and Scheduling
2006〜2012年のトラックのタイトルは、「Reasoning about Plans, Processes, and Actions」のため、Reasoningを含んでます。
- International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS) 1992年
Cognitive Modeling and Cognitive Systems
Problem Solvingを含めてます。
- Cognitive Science Society (CogSci) 1979年
- Advances in Cognitive Systems (ACS) 2012年
Uncertainty
現実世界の問題にAIを適用するときには、様々な不確実性 (Uncertainty) が存在します。不確実な状況においても問題を解決する方法について研究がされています。
- Uncertainty in AI (UAI) 1985年
Agents and Multi-Agent Systems
知的エージェント (Intelligent Agent)の研究よりも、エージェント間の相互作用を扱うマルチエージェントの研究が増えているようです。
- International Conference on Multi-Agent Systems (ICMAS) 1995年 (2002年からAAMASになる)
Game Theory
ゲーム理論のトラックは、Auctionも含んでいます。
- International Conference on Algorithmic Game Theory and Artificial Intelligence (ICAGTAI)
AI and the Web
SNSのcommunity検知、Semantic WebやOWLなどのオントロジーなど、WebにおけるAI適用を広く含んでいます。
- International Semantic Web Conference (ISWC) 2002年
- International Joint Conference on Rules and Reasoning (RuleML + RR) RuleMLは2002年、RRは2007年
Robotics
ロボットへのAI適用です。
- International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 1988年
- International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 1984年
- International Joint Conference on Robotics and Artificial Intelligence (JCRAI)
Computational Sustainability
2011年にできたトラックで、環境・経済・社会の持続的発展へのAI適用です。
- International Conference on Sustainability in Energy and Buildings (SEB) 2009年
Human and AI
人とのインタラクションにおけるAI適用です。UX、クラウドソースなどを扱っています。
- International Conference on Human-Computer Interaction (HCI) 1984年
- Human Computation and Crowdsourcing (HCOMP) 2013年
まとめ
2014年以降、Machine Learning関連の件数が急速に増えてます。一方で、古くからのAIの主流であるReasoning、制約充足問題、Planningの件数も減ってはいないようです。
また、AIを現実問題に適用した件数が増えてますが、新しい技術分野というのは出てきてないように見えます。