マービンミンスキーは、アメリカの有名な科学者であり、1969年のチューリング賞、2001年ベンジャミンフランクリン研究所のメダル、ヘッドグラフィックディスプレイ（1963年）および共焦点走査顕微鏡（1961年）の特許権者です。 60年代の名声は「パーセプトロン」という本をもたらしました。これは、人工ニューラルネットワークの分野におけるその後の開発の基本的な仕事になりました。
80年代に。 ミンスキーとグッドは、ニューラルネットワークが任意のトレーニングプログラムに従ってどのように自己複製できるかを示しました。 人工知能は、人間の脳の発達と非常によく似た方法で成長させることができ、知能は、部品と知能との相互作用の産物であり得ます（この理論は「心の社会」として知られています）。
人工知能のテーマに関する80歳の教授の最後の講義は、 パート1 （21分）、 パート2 （25分）、 パート3 （13分）の3つのパートでポッドキャストの形式でダウンロードできます。 以下に、達人が触れた主なポイントを簡単に説明します。
マービンミンスキーは、最近、人工知能のトピックに関する研究プロジェクトで、ニューラルネットワークや遺伝的アルゴリズム（進化的選択）などの代替アプローチの影響が大幅に減少したことに注目しています。 研究者はより伝統的な方向に戻ってきましたが、30年以上はいわゆる「一般目的」の人工知能に向けて大きな一歩を踏み出していません。これは常識を持っています。 この方向への進展は、70年代半ばに事実上止まりました。 光学文字認識、テキストの読み取りなどのプログラムなど、人工知能の特定の外部兆候を持つ特殊なプログラムの出現にだまされるべきではありません。 研究者は数学的手法を使用してAIを開発していますが、これらの手法は、経験に基づいて問題を解決できる「本物の」AIを作成するのには実際には不適切です。
教授は、学生が長年ロボットを設計および修理している現代の学術教育を批判していますが、実際には科学はありません。 ミンスキーによると、世界中の約4万人の学生がこれらの愚かなことを扱っています。 しかし、本格的なAIの専門家はほとんどいません。
Marvin Minskyが、ゲームプログラムの重要性など、AI開発のさまざまな側面について語っています。 彼自身は長い間これが好きでした。 1957年、彼の参加により、チェッカーをプレイするためのプログラムが作成され、1963年に彼女はコネチカット州のチャンピオンを打ち負かし、同時にプレイヤーに学習して適応する能力を持っていました（そのため、悪いプレイヤーとプレイした後、彼女自身がより悪くプレイし始めました）。 開発者がバッチデータベースを見つけてそれを車にロードすると、ほぼ無敵になりました。 それから40年が過ぎ、超高速スーパーコンピューターが登場し、人工知能の分野の科学者はさまざまなゲームプログラムを改善し続けています。 さらに、仮想世界で実験が始まりました。
仮想世界はAIの開発にとって非常に重要です。 事実は、現実世界は無意味であるために人工知能の観点からはむしろ退屈しているのに対し、仮想空間ではすべてのオブジェクトが特定の目的を持っています。
マービンミンスキーは、AIを作成する進化的方法（遺伝的アルゴリズムは自然selectionの過程で死ぬ理由の記録を残さない）と統計的方法（それらは実装が簡単で、自習プログラムで動作しますが、長期的には行き止まりです）に非常に重要です） それにもかかわらず、教授はコンピューターが知性を持っている可能性が高いと心から信じています。 「コンピューターには考えられない理由はたくさんありますが、これらの説明はすべて馬鹿げています」とMarvin Minsky氏は言います。 たとえば、彼らはコンピューターがその行動の意味を知ることができないと言います。 しかし、たとえ哲学者が答えを求めたとしても、これは哲学的な問題です。 また、多くの人は自分の行動の意味を知りません。 人々は自分自身が自己認識とは何かをまだよく理解していないため、自己認識の存在に関する論文はさらにばかげているように見えます。これは脳の秘密の1つです。
ミンスキーによると、このAIを実装するには、ニューラルネットワーク、数学ロジック（まれに重要な依存関係がある場合）、ファジーロジック、リレーショナルデータベースなど、情報を同時に保存および処理するいくつかの方法を使用する必要があります。
人間の脳の構築から多くのものを借りることができます。 たとえば、科学者は最近、脳における「学習後」の奇妙な効果を発見しました。 それ以上のトレーニングはありませんでしたが、人のテスト結果はトレーニングセッション後2日目と3日目に大幅に改善され、結果を改善するための重要な要因は睡眠時間です：6または8。 一般に、人間の脳には単一のコントロールセンターはありません。各タスクは、比較的独立した小さなセクション（約400個あります）によって解決されます。 科学者はまだ人間の脳の原理について多くを学ぶ必要があり、この情報はAIの構築に使用できます。
しかし、人々は「人工知能」をまだ作成されていないものと呼ぶことに慣れていることを理解する必要があります。 何か（オブジェクト認識または音声認識）を作成すると、すぐにAIと呼ぶのをやめます。
AIの研究に興味のある人なら、マービンミンスキー教授は、昨年絶版になった最新の本、The Emotion Machineを読むことをお勧めします。 ちなみに、この本のすべての章の下書きは、教授の個人ウェブサイトで入手できます。