第二世代AI（Second Generation AI）は、AIの進化の過程で登場した新しいアプローチや技術を指します。第二世代AIは、1980年代から2000年代初頭までの期間に主に研究され、開発された時期のAI技術を指す場合に使用されます。

第二世代AIの主な特徴は以下の通りです：

1. 代表的なアプローチ: 第二世代AIでは、シンボリックAIに代わる新たなアプローチが提案されました。その中でも、統計的機械学習やニューラルネットワークといった手法が主流となりました。統計的機械学習では、データから統計的なモデルを学習し、それを利用して予測や分類を行います。ニューラルネットワークは、脳の神経細胞のネットワークをモデル化し、学習やパターン認識を行うために使用されます。

2. データ駆動型アプローチ: 第二世代AIでは、大量のデータの収集と分析が重要な要素となりました。統計的機械学習やニューラルネットワークは、データからパターンや関連性を自動的に学習する能力を持っています。データ駆動型のアプローチにより、AIシステムはより柔軟で複雑なタスクを処理することが可能になりました。

3. 深層学習: 第二世代AIでは、深層学習（Deep Learning）が注目を集めました。深層学習は、多層のニューラルネットワークを使用してデータの階層的な特徴を学習する手法です。これにより、画像認識、音声認識、自然言語処理などのタスクで大幅な性能向上が実現されました。

4. ハードウェアの進化: 第二世代AIの時期には、コンピュータの処理能力やストレージ容量が向上し、大規模なデータセットや複雑なモデルの処理が可能になりました。特にグラフィックスプロセッシングユニット（GPU）の利用やクラウドコンピューティングの普及がAIの発展に寄与しました。

第二世代AIの進化により、より複雑なタスクや現実世界の問題に対処する能力が向上しました。しかし、第二世代AIにも制約や課題があり、それを克服するために第三世代AIや現在のAIの研究が続けられています。