人工知能研究の歴史

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今回はG検定の第1章の2節「人工知能研究の歴史」を解説します。AI研究はブームと冬の時代を繰り返しながら発展してきました。一緒に見ていきましょう！

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1946年、アメリカのペンシルバニア大学でエニアック（ENIAC）という17,468本もの真空管を使った巨大な電算機が開発されました。これが世界初の汎用電子式コンピュータとされています。

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圧倒的な計算力を持つエニアックの誕生は、いずれコンピュータが人間の能力を凌駕するだろうという可能性を見出すきっかけとなりました。

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人工知能という言葉は、エニアックの誕生からちょうど10年後の1956年にアメリカで開催されたダートマス会議において初めて使われました。

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マーヴィン・ミンスキー、ジョン・マッカーシー、アレン・ニューウェル、ハーバート・サイモン、クロード・シャノンなど、後に人工知能や情報理論の研究で重要な役割を果たす著名な研究者たちも参加しました。

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知的に行動したり、思考したりするコンピュータ・プログラムの実現可能性について議論されました。

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特にニューウェルとサイモンは、世界初の人工知能プログラムといわれるロジック・セオリストをデモンストレーションし、コンピュータを用いて数学の定理を自動的に証明することが実現可能であることを示しました。

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これはコンピュータが四則演算などの数値計算しかできなかったものであった当時、画期的なことでした。

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人工知能研究は、これまで「ブーム」と「冬の時代」を何度か繰り返してきています。

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第1次AIブームは1950年代後半から1960年代、「探索・推論の時代」です。コンピュータによる「探索」や「推論」の研究が進み、特定の問題に対して解を提示できるようになったことがブームの要因です。

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東西冷戦下のアメリカでは、特に英語—ロシア語の機械翻訳が注目されました。

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しかし、迷路や数学の定理の証明のような簡単な問題（「トイ・プロブレム（おもちゃの問題）」）は解けても、複雑な現実の問題は解けないことが明らかになった結果、ブームは急速に冷め、1970年代には人工知能研究は冬の時代を迎えます。

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第2次AIブームは1980年代、「知識の時代」です。コンピュータに「知識」を入れると賢くなるというアプローチが全盛を迎え、データベースに大量の専門知識を溜め込んだエキスパートシステムと呼ばれる実用的なシステムがたくさん作られました。

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日本では、政府によって「第五世代コンピュータ」と名付けられた大型プロジェクトが推進されました。

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しかし、知識を蓄積・管理することの大変さが明らかになってくると、1995年ごろからAIは再び冬の時代に突入します。

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第3次AIブームは2010年から、「機械学習・特徴表現学習の時代」です。ビッグデータと呼ばれる大量のデータを用いることで、人工知能が自ら知識を獲得する機械学習が実用化されました。

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また、知識を定義する要素（特徴量と呼ばれる対象を認識する際に注目すべき特徴を定量的に表したもの）を人工知能が自ら学習するディープラーニング（深層学習）が登場したことが、ブームの背景にあります。

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2012年にディープラーニングを用いたチームが画像認識競技で圧勝したことや2016年に世界トップの囲碁のプロ棋士にディープラーニングを用いた人工知能であるAlphaGoが勝利するなど、象徴的な出来事が続きました。

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これらの出来事は、人間を超える「超知性」の誕生（シンギュラリティー）の可能性に対する懸念を広め、不安と期待をさらに高めました。

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2010年代中頃から、ディープラーニングの応用はさらに広がりを見せ、ディープラーニングを駆使して、創造的な画像や音楽、文章などを生み出す「生成AI」という分野の研究が活性化しました。

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自然言語処理の分野では、大量の言語データを効率的に学習し、それを基に自然な文章を生成できる「大規模言語モデル（Large Language Model, 略してLLM）」と呼ばれる技術や、それを応用したサービスが次々と開発されました。

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2022年に米国の非営利研究機関であるOpenAIがChatGPTを公開すると、わずか2ヶ月程度でアクティブユーザー数が1億人を突破し、生成AIの技術を利用しない社会はもはや想像できないという認識が世界中に広がりました。

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この背景を受け、一部の専門家は、ChatGPTの登場を機にAIブームが新たな局面、「第4次AIブーム（生成AIの時代）」に突入したと考えています。

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大まかに言うと、第1次AIブームは「探索・推論の時代」、第2次AIブームは「知識の時代」、第3次AIブームは「機械学習と特徴表現学習の時代」であると言えます。ただし、より正確には、この3つは互いに重なり合っています。

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たとえば、第2次ブームの主役である知識表現も、第3次ブームの主役である機械学習も、本質的な技術の提案は、第1次ブームのときに既に起こっており、逆に、第1次ブームで主役だった探索や推論も、第2次ブームで主役だった知識表現も、今でも重要な研究として継続されています。

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1946年のエニアック誕生と、1956年のダートマス会議で「人工知能」という言葉が生まれた。

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第1次AIブームは探索・推論の時代。迷路やパズルなどは解けたが、現実世界の問題は解けず1970年代に冬の時代へ。

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第2次AIブームは知識の時代。エキスパートシステムや第五世代コンピュータが注目されたが、知識獲得のボトルネックから1995年ごろ再び冬の時代へ。

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第3次AIブームは機械学習・特徴表現学習の時代。ビッグデータとディープラーニングで大きく進化し、2012年の画像認識競技、2016年のAlphaGoが象徴的。

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そして2022年のChatGPT登場で生成AIが一気に広まり、第4次AIブームの兆しが見えている。

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ということで今回は人工知能研究の歴史について解説しました。