macライフのあんちゃん13がAIの歴史を分かり易く解説します
こんにちは。
macライフのあんちゃん13がAIの歴史を分かり易く解説します。
今現在は第3次ブームです。
AIは振り返るとブームがありました。
第1次ブームは遡ること半世紀以上も前の1950〜1960年代です。
AIブームの年表です。
スポンサーリンク
第1次AIブーム：探索と推論（1950～1960年代）
最初のAIブームと呼ぶべき盛り上がりは、「AI」という言葉が初めて用いられた1950年代後半～1960年代に欧米で起こりました。同時期に、普及し始めていたコンピュータをAIの開発・研究に活用できたことで大きく進展。「推論」や「探索」の技術を用いた、オセロやチェスなどのテーブルゲームをプレイできるAIが生まれます。また、チャットボットと呼ばれる簡単な受け答えができる対話型AIの元祖「ELIZA」は、1964年に誕生しました。
しかし、当時のAIは、現在のAIと比べて単純かつ小規模でした。ルールが明確に定められた単純な問題には対応できるものの、さまざまな要素、条件が複雑に絡み合う社会課題の解決などには対応できず、ブームは終焉を迎えます。
第2次AIブーム：知識表現（1980～1990年代）
第2次AIブームは、コンピュータの活用が当たり前になっていく1980～1990年代に起こりました。特定分野の「知識」を取り込んだコンピュータが専門家のように推論を展開する「エキスパートシステム」が登場し、ビジネス（株価予測）や、医療（病理診断）など幅広い分野で実用化されていきます。
しかし、精度を高めるために必要な「知識（＝コンピュータが理解できる形で記述された膨大な量のデータ）」を、人間が用意しなければなりませんでした。また、「暗黙知」と呼ばれる言語化しにくい知識のデータ化が困難だったこと、例外的なルールや処理に対応しきれないことなどから、次第に勢いを失っていきました。
第3次AIブーム：機械学習（2000年代～）
2000年代になるとコンピュータの性能が飛躍的に向上し、現在まで続く第3次AIブームとなります。大きな飛躍の契機となったのが、コンピュータが大量のデータからルールやパターンを発見し、自動で学習する「機械学習」の登場です。その後、2006年にはこの技術を発展させ、さらに複雑な判断が可能となる「深層学習（ディープラーニング）」が実用化され、歴史的なブレークスルーとなりました。第2次AIブームの課題となっていた、データを用意する手間が劇的に軽減されたことで、さまざまな分野に導入され実用化が進んでいます。
そうした中、最先端として注目を集めているのが生成系AI（ジェネレーティブAI）です。入力したテキストの指示に基づいて画像データを出力するAI（Midjourneyなど）や、人間と話すような感覚で文章生成や情報収集を行ってくれるAI（ChatGPTなど）などが大きな話題となっています。倫理的・法的なリスクが指摘されている面はあるものの、今後、さらに多くの場面で活用されることが予測されています。
いかがでしたでしょうか？
改めて振り返ってみると
そんなことあったなーって感じです。確かにー！
しかし、最近のAI技術生成AIは実用的です。
第1次ブームとは比べものになりません。
AIの分類
AIは「特化型AI」と「汎用型AI」の2種に大別することができます。
それぞれについて解説します。
一定の領域に特化した「特化型AI」
特化型AI」とは、特定の分野に特化したタスクへ対応したAIです。具体的には、画像認識や音声認識、翻訳、要約、株価予測、天気予報、自動運転などが挙げられ、すでに日常生活やビジネスの現場で活用されています。なお、特化型AIは「弱いAI」と呼ばれることもあります。
人間と同様な能力を持つ「汎用型AI」
「強いAI」とも呼ばれる「汎用型AI」とは、人間の知性を完全に模倣し、人間と同様の知的行動ができるAIを示します。遠い未来を描いたSF映画などに登場するAI（『2001年宇宙の旅』のHALなど）は汎用型AIの目指す境地と言えるでしょう。ただし、人間のようなある意味万能な知的行動ができて初めて「汎用型AI」とされることから、現時点では真の意味での汎用型AIは実現されていません。
なお、「強いAI」「弱いAI」という言葉は、米国の哲学者、カリフォルニア大学バークレー校の元名誉教授ジョン・サール氏が提唱しました。
スポンサーリンク
いかがでしたか!?AIの歴史って、思った以上に長いんです。
でも半世紀で、ここまでの進化を遂げるなんて、
人間の技術力は改めて凄いと思いました。
最後まで読んでくださり。
ありがとうございました。
コメント