2025.04/21 AIブームと不易流行（8）

社会実装も始まったが、材料技術者が、これからＡＩに関する学問を学ぼうとしても難解な数学と対峙することになる。

また、ソフトウェア工学の視点からアプローチしても数学以上に難解だけでなく膨大なプログラムコードと格闘することになる。

しかし、基本となるパラダイムは、知識を表現するための「知識表現」と、知識を利用するための「推論」であり、この大枠の中で、これまでのＡＩブームが起きていることに着目するとその理解が容易となる。

推論については、第一次ＡＩブームで大きな進歩があり、逆向きの推論により特定の問題にコンピューターを使って解を提示できることが示された。

例えば、E.J.Coreyは、1970年ごろ逆合成のアルゴリズムを提唱し、第二次AIブームの時に有機化合物をデザインするためのエキスパートシステムを発表している。

当方は、この時初めてAIの研究に接し、彼の論文に従い逆合成を行って、シントンとなるジケテンからシクラメンの香りの成分であるゲラニオールの全合成に成功している。

ここで、シクラメンの香りを選んだのは、布施明の「シクラメンの香り」がヒットしていたからにすぎず、合成ターゲットは何でもよかった。

第一次AIブームで成果が出た「推論と探索の方法」について、実際に活用したかっただけである。専門外の難解なAI技術であるが、その成果をブラックボックスとして活用するだけであれば、難しくない。「使い方の手順」を理解するだけで良いのだ。

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